통계 / 효과
효과 크기 계산기 (Cohen's d, Hedges' g)
두 그룹의 평균, 표준편차, 표본 크기로 차이의 효과 크기를 계산합니다. Cohen's d, Hedges' g, 이에 해당하는 상관계수 r, 분포의 중첩 정도, Cohen's U3를 제공합니다.
효과 크기 계산기 (Cohen's d, Hedges' g): Cohen's d는 평균의 차이를 합동 표준편차 √(((n₁ − 1)s₁² + (n₂ − 1)s₂²) ÷ (n₁ + n₂ − 2))로 나눈 값입니다. 각 그룹이 30명이고 평균이 75와 70, SD가 10과 12라면 d = 0.45로, 작은 효과와 중간 효과 사이에 해당합니다. Hedges' g는 d에 1 − 3 ÷ (4(n₁ + n₂) − 9)를 곱하여 소표본 편향을 보정합니다. 정규분포에서는 중첩 정도가 2Φ(−|d|/2)이고, 다른 그룹의 평균보다 높은 한 그룹의 비율인 U3는 Φ(d)입니다. 서버에 파일을 전혀 업로드하지 않고 브라우저에서 100% 로컬로 실행됩니다.
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- 학교 및 학습 도구
- 실행 횟수
- 브라우저에서
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Cohen's d는 평균의 차이를 합동 표준편차로 나눈 값으로, 표본 크기와 관계없이 산포 단위로 차이가 얼마나 큰지 나타냅니다. Cohen의 대략적인 기준에서는 0.2를 작음, 0.5를 중간, 0.8을 큼으로 봅니다. 실제로 중요한 기준은 분야에 따라 다릅니다. Hedges' g는 소표본에서 d가 약간 높게 치우치는 편향을 보정하며, r은 같은 효과를 상관관계로 나타냅니다.
d 이해하기
d = 0.5이면 두 분포가 약 80% 겹치고, 첫 번째 집단의 69%가 두 번째 집단의 평균보다 높습니다. d = 0.8이면 겹치는 정도는 약 69%이고 U3는 79%입니다.
차이가 통계적으로 유의한지 검정하려면 t 검정 계산기를 사용하십시오.
연구 계획
예상 효과 크기에 따라 연구에 필요한 인원이 정해집니다. 5% 유의수준에서 검정력 80%로 d = 0.5를 탐지하려면 집단당 약 64명이 필요하고, d = 0.2에는 약 394명이 필요합니다.
표준편차 단위의 거리도 z 점수 계산기에서 확인할 수 있습니다.
사용 방법
- 각 그룹의 평균, 표준편차, 표본 크기를 입력합니다.
- Cohen's d와 일반적인 해석, Hedges' g를 확인합니다.
- 중첩 정도와 U3를 사용하여 차이의 크기를 설명합니다.
개인정보 보호 및 제한사항
모든 계산은 브라우저에서 실행됩니다.
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자주 묻는 질문
효과 크기를 보고하는 이유는 무엇인가요?
p-value는 차이가 실제일 가능성이 있는지를 보여 주고, 효과 크기는 차이가 얼마나 큰지를 보여 줍니다. 실제로 중요한 것은 차이의 크기입니다.
큰 효과로 판단하는 기준은 무엇인가요?
Cohen은 대략적인 기본 기준으로 0.2를 작은 효과, 0.5를 중간 효과, 0.8을 큰 효과로 제시했습니다. 교육에서는 0.2의 효과도 중요할 수 있지만, 물리학에서는 매우 작을 수 있습니다.
Hedges' g는 언제 사용해야 하나요?
그룹당 표본이 약 20명보다 적은 소표본에서는 d가 효과를 약간 과대평가하므로 Hedges' g를 사용합니다. 표본이 크면 두 값은 거의 같습니다.
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