統計 / 效果
效果量計算機（Cohen's d、Hedges' g）
根據兩組的平均數、標準差和樣本數，計算兩組差異的效果量：Cohen's d、Hedges' g、等效相關係數r、分布重疊程度，以及Cohen's U3。
效果量計算機（Cohen's d、Hedges' g）: Cohen's d以平均數差異除以合併標準差√(((n₁ − 1)s₁² + (n₂ − 1)s₂²) ÷ (n₁ + n₂ − 2))。兩組平均數分別為75和70、SD分別為10和12，且每組有30人時，d = 0.45，屬於小至中等效果。Hedges' g會將d乘以1 − 3 ÷ (4(n₁ + n₂) − 9)，以修正小樣本偏誤。對於常態分布，重疊程度為2Φ(−|d|/2)，而U3是其中一組高於另一組平均數的比例，計算式為Φ(d)。 全程在瀏覽器中於本機執行，檔案不會上傳至伺服器。
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Cohen's d是平均數差除以合併標準差，表示差異相對於分散程度的大小，不受樣本數影響。Cohen的粗略判準將0.2稱為小、0.5稱為中等、0.8稱為大；實務上的重要程度取決於研究領域。Hedges' g會消除小樣本中d略微偏高的偏誤，而r則以相關係數表示相同的效果。
解釋d
當d = 0.5時，兩個分布的重疊程度約為80%，而第一組中有69%高於第二組的平均值。當d = 0.8時，重疊程度約為69%，U3為79%。
若要檢驗差異是否具有統計顯著性，請使用t檢定計算機。
規劃研究
預期的效果量會決定研究需要多少人：在5%的顯著水準下，以80%的檢定力偵測d = 0.5，每組約需64人；d = 0.2則約需394人。
標準差中的距離也可以從z分數計算機讀取。
使用方式
- 輸入每組的平均數、標準差和樣本數。
- 查看Cohen's d及其慣用分類，以及Hedges' g。
- 使用分布重疊程度和U3解釋差異的大小。
隱私與限制
所有計算都會在您的瀏覽器中執行。
相關工具
常見問題
為什麼要報告效果量？
p值表示差異是否可能是真實的；效果量則表示差異有多大，而實際應用上重視的就是差異大小。
多大的效果算是大效果？
Cohen建議將0.2、0.5和0.8大致分別視為小、中和大效果；在教育領域，0.2的效果可能很重要，但在物理學中可能微乎其微。
什麼時候應該使用Hedges' g？
樣本數較少時，亦即每組約少於20人時，d會稍微高估效果，此時適合使用Hedges' g；樣本數大時，兩者幾乎相等。
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