Ключевые факты
- Категория
- Математика, даты и финансы
- Типы входных данных
- select, number
- Тип результата
- json
- Покрытие примерами
- 2
- API доступен
- Yes
Обзор
Этот онлайн-калькулятор размера эффекта позволяет быстро вычислить d Коэна (Cohen's d), g Хеджеса (Hedges' g), h Коэна для долей и корреляцию r на основе сводной статистики. Инструмент автоматически определяет величину эффекта (например, малый, средний или большой) и идеально подходит для исследователей, аналитиков данных и студентов, которым необходимо оценить практическую значимость различий между группами без использования сложных статистических пакетов.
Когда использовать
- •При сравнении средних значений двух независимых выборок для оценки реальной значимости различий.
- •При проведении мета-анализа, когда необходимо привести результаты разных исследований к единой метрике.
- •При планировании эксперимента для расчета необходимого размера выборки на основе ожидаемого размера эффекта.
Как это работает
- •Выберите нужный тип эффекта: d Коэна, g Хеджеса, h долей или корреляцию r.
- •Введите сводные статистические данные: средние значения, стандартные отклонения и размеры групп (или доли/коэффициент корреляции).
- •Укажите желаемое количество знаков после запятой для точности результата.
- •Получите рассчитанное значение размера эффекта и его качественную оценку (например, 'small' или 'large') в формате JSON.
Сценарии использования
Примеры
1. Оценка результатов медицинского исследования
Медицинский статистик- Контекст
- Исследователь сравнивает уровень артериального давления у пациентов, принимавших новый препарат, и контрольной группы.
- Проблема
- Необходимо понять, насколько клинически значимо снижение давления, помимо статистической значимости (p-value).
- Как использовать
- Выбрать тип 'd Коэна', ввести средние значения (105 и 100), стандартные отклонения (15 и 15) и размеры групп (по 30 человек).
- Пример конфигурации
-
{ "effectType": "cohen-d", "group1Mean": 105, "group2Mean": 100, "group1Sd": 15, "group2Sd": 15, "group1Size": 30, "group2Size": 30, "decimalPlaces": 4 } - Результат
- Калькулятор выдает d = 0.3333 с оценкой 'small' (малый эффект), показывая, что разница есть, но она невелика.
2. Анализ конверсии маркетинговой кампании
Маркетолог-аналитик- Контекст
- Проведено A/B-тестирование двух вариантов лендинга. Конверсия первого составила 60%, второго — 50%.
- Проблема
- Нужно стандартизировать разницу в долях конверсии для отчета перед руководством.
- Как использовать
- Выбрать тип 'h долей' (proportion-h) и ввести доли 0.6 и 0.5.
- Пример конфигурации
-
{ "effectType": "proportion-h", "proportion1": 0.6, "proportion2": 0.5, "decimalPlaces": 4 } - Результат
- Рассчитывается h Коэна, позволяющий объективно оценить величину эффекта изменения дизайна лендинга.
Проверить на примерах
barcodeСвязанные хабы
FAQ
В чем разница между d Коэна и g Хеджеса?
d Коэна используется для больших выборок, тогда как g Хеджеса включает поправку на смещение и лучше подходит для малых выборок (обычно менее 20 наблюдений в группе).
Какие данные нужны для расчета d Коэна?
Вам потребуются средние значения, стандартные отклонения и размеры выборок для обеих сравниваемых групп.
Как интерпретировать величину эффекта?
По общепринятым критериям Коэна, значение около 0.2 считается малым эффектом, 0.5 — средним, а 0.8 и выше — большим.
Можно ли рассчитать размер эффекта для разности долей?
Да, выберите тип эффекта 'h долей' (proportion-h) и введите значения двух пропорций (от 0 до 1), чтобы получить h Коэна.
Что делать, если у меня есть только коэффициент корреляции?
Выберите 'Корреляция r' в качестве типа эффекта и введите значение корреляции. Калькулятор оценит величину эффекта на основе этого коэффициента.