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效应值

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统计学中,效应值(英语:effect size,或译效果量)是量化现象强度的数值。[1]效应值实际的统计量包括了两个变量间的相关程度、回归模型中的回归系数、不同处理间平均值的差异……等等。无论哪种效应值,其绝对值越大表示效应越强,也就是现象越明显。效应值与特效检验的概念是互补的。在估算统计统计功效、需要的样本数英语Sample size与进行元分析时,效应值经常扮演重要角色。

在研究结果中给出效应值被视为恰当的或必须的。[2][3]相对于统计学上的显著性,效应值有利于了解研究结果的强度。[4]特别是在社会科学医学研究上,效应值更显得重要。绝对与相对效应值可以传递不同的讯息,又可互相补充讯息。有个心理学的研究学会鼓励学者给出效应值:

报告主要结果时必须一并报导效应值……如果测量值的单位在实际面上是有意义的(例如每人每日抽烟的香烟根数),则我们建议采用非标准化的效应值(例如回归系数或平均值差异)而不是标准化的效应值(例如相关系数)。
—  L. Wilkinson and APA Task Force on Statistical Inference (1999, p. 599)

在比较平均数的情况下,效应值经常指的就是实验结束后,实验组与对照组之间“标准化后的平均差异程度”,依照惯例,效应值可解读为以下几个程度:

效应值 d[5] r[6]
较小 0.2 0.10
中等 0.5 0.30
较大 0.8 0.50

参考文献

  1. ^ Kelley, Ken; Preacher, Kristopher J. On Effect Size. Psychological Methods. 2012, 17 (2): 137–152. doi:10.1037/a0028086. 
  2. ^ Wilkinson, Leland; APA Task Force on Statistical Inference. Statistical methods in psychology journals: Guidelines and explanations. American Psychologist. 1999, 54 (8): 594–604. doi:10.1037/0003-066X.54.8.594. 
  3. ^ Nakagawa, Shinichi; Cuthill, Innes C. Effect size, confidence interval and statistical significance: a practical guide for biologists. Biological Reviews Cambridge Philosophical Society. 2007, 82 (4): 591–605. PMID 17944619. doi:10.1111/j.1469-185X.2007.00027.x. 
  4. ^ Ellis, Paul D. The Essential Guide to Effect Sizes: An Introduction to Statistical Power, Meta-Analysis and the Interpretation of Research Results. United Kingdom: Cambridge University Press. 2010. 
  5. ^ Charach A, Dashti B, Carson P, et al. Attention deficit hyperactivity disorder: Effectiveness of treatment in at-risk preschoolers; long-term effectiveness in all ages; and variability in prevalence, diagnosis, and treatment. AHRQ Publication No. 12-EHC003, Agency for Healthcare Research and Quality, 2011.
  6. ^ Cohen, Jacob. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. Routledge. 1988 [2019-03-29]. ISBN 978-1-134-74270-7. (原始内容存档于2019-08-11). 

延伸阅读

外部链接

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