सांख्यिकी / प्रभाव
प्रभाव आकार कैलकुलेटर (Cohen's d, Hedges' g)
दो समूहों के माध्य, मानक विचलन और नमूना आकार से उनके अंतर का प्रभाव आकार निकालें: Cohen's d, Hedges' g, समतुल्य सहसंबंध r, वितरणों का ओवरलैप और Cohen's U3।
प्रभाव आकार कैलकुलेटर (Cohen's d, Hedges' g): Cohen's d, माध्यों के अंतर को संयुक्त मानक विचलन √(((n₁ − 1)s₁² + (n₂ − 1)s₂²) ÷ (n₁ + n₂ − 2)) से विभाजित करता है। 75 और 70 के माध्य, 10 और 12 के मानक विचलन तथा प्रत्येक समूह में 30 नमूनों के लिए d = 0.45 होता है, जो छोटा से मध्यम प्रभाव है। Hedges' g, छोटे नमूने के पूर्वाग्रह को सुधारने के लिए d को 1 − 3 ÷ (4(n₁ + n₂) − 9) से गुणा करता है। सामान्य वितरणों के लिए, ओवरलैप 2Φ(−|d|/2) होता है और U3, यानी दूसरे समूह के माध्य से ऊपर आने वाले एक समूह का हिस्सा, Φ(d) होता है। यह आपके ब्राउज़र में 100% स्थानीय रूप से चलता है और सर्वर पर कोई फ़ाइल अपलोड नहीं होती।
- श्रेणी
- स्कूल और पढ़ाई के टूल्स
- रन
- आपके ब्राउज़र में
- लागत
- मुफ़्त · साइन अप की ज़रूरत नहीं
- उपलब्धता
- इस्तेमाल के लिए तैयार
पूरी तरह आपके ब्राउज़र में चलता है
Cohen's d, माध्यों के अंतर को संयुक्त मानक विचलन से विभाजित करने पर मिलता है। यह बताता है कि प्रसार की इकाइयों में अंतर कितना बड़ा है और नमूने के आकार से स्वतंत्र है। Cohen के मोटे दिशानिर्देश में 0.2 को छोटा, 0.5 को मध्यम और 0.8 को बड़ा माना जाता है; व्यवहार में इसका महत्व क्षेत्र पर निर्भर करता है। Hedges' g छोटे नमूनों में d के हल्के ऊर्ध्व पक्षपात को हटाता है, जबकि r उसी प्रभाव को सहसंबंध के रूप में व्यक्त करता है।
d को समझना
d = 0.5 होने पर, दोनों वितरण लगभग 80% तक एक-दूसरे से मिलते हैं और पहले समूह के 69% मान दूसरे समूह के माध्य से ऊपर होते हैं। d = 0.8 होने पर, ओवरलैप लगभग 69% और U3 79% होता है।
अंतर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है या नहीं, यह जाँचने के लिए t-test कैलकुलेटर का उपयोग करें।
अध्ययन की योजना बनाना
आपके अनुमानित प्रभाव का आकार यह तय करता है कि अध्ययन में कितने लोगों की आवश्यकता होगी: 5% स्तर पर 80% power के साथ d = 0.5 का पता लगाने के लिए प्रति समूह लगभग 64 लोग चाहिए, जबकि d = 0.2 के लिए लगभग 394।
मानक विचलनों में दूरियाँ z-score कैलकुलेटर से भी पढ़ी जा सकती हैं।
इस्तेमाल करने का तरीका
- प्रत्येक समूह का माध्य, मानक विचलन और नमूना आकार दर्ज करें।
- Cohen's d और उसकी प्रचलित श्रेणी, साथ ही Hedges' g देखें।
- अंतर का आकार समझाने के लिए ओवरलैप और U3 का उपयोग करें।
गोपनीयता और सीमाएँ
सब कुछ आपके ब्राउज़र में गणना किया जाता है।
संबंधित टूल्स
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
प्रभाव आकार क्यों बताना चाहिए?
p-value बताता है कि किसी अंतर के वास्तविक होने की कितनी संभावना है; प्रभाव आकार बताता है कि अंतर कितना बड़ा है—व्यवहार में यही महत्वपूर्ण होता है।
बड़े प्रभाव की सीमा क्या मानी जाती है?
Cohen ने मोटे तौर पर 0.2 को छोटा, 0.5 को मध्यम और 0.8 को बड़ा प्रभाव माना; शिक्षा में 0.2 का प्रभाव महत्वपूर्ण हो सकता है, जबकि भौतिकी में यह बहुत छोटा हो सकता है।
मुझे Hedges' g का उपयोग कब करना चाहिए?
छोटे नमूनों के साथ—प्रति समूह लगभग 20 से कम नमूने होने पर—d प्रभाव को थोड़ा अधिक दर्शा सकता है। बड़े नमूनों में दोनों लगभग बराबर होते हैं।
मुफ़्त टूल · आपके ब्राउज़र में बार चलता है · अकाउंट की ज़रूरत नहीं