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根据汇总统计量计算 Cohen d、Hedges g、比例 Cohen h 或相关 r 效应量
执行
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工具使用指南
效应量计算器是一款专为研究人员和数据分析师设计的在线工具，能够根据汇总统计量快速计算多种效应量指标。无论是比较两组均值差异的 Cohen d 和 Hedges g，还是评估比例差异的 Cohen h，亦或是转换相关系数 r，该工具都能提供精确的计算结果及效应强度评估（如“小”、“中”、“大”），帮助您更直观地解释统计分析的实际意义，而无需手动套用复杂的统计公式。
背景
研究员测试了一种新的教学方法，实验组（30人）平均分为105，标准差15；对照组（30人）平均分为100，标准差15。
问题
需要在论文中报告两组分数差异的标准化效应量及强度，以证明新教学法的实际效果。
如何使用
选择“Cohen d”，输入第1组均值105、标准差15、样本量30，以及第2组均值100、标准差15、样本量30。
结果
工具输出效应量为 0.3333，并提示效应强度为“small”（小效应），便于直接写入研究报告。
背景
在一次网页A/B测试中，A版本的转化率为 60% (0.6)，B版本的转化率为 50% (0.5)。
问题
仅看转化率差异不足以评估业务影响，需要计算比例差异的效应量来判断其实际意义。
如何使用
将效应量类型切换为“比例 h”，在比例1中输入 0.6，在比例2中输入 0.5。
结果
工具计算出 Cohen h 效应量，帮助分析师判断 10% 的转化率提升在统计学上的实际效应大小。
Cohen d 适用于样本量较大的情况；而 Hedges g 对小样本（通常每组小于 20）进行了偏差校正，在小样本研究中更为准确。
不能。该工具专为汇总统计量（如均值、标准差、样本量或比例）设计，您需要先计算出这些基础统计量后再输入本工具进行计算。
工具通常采用 Cohen 提出的经典经验法则：对于 Cohen d，0.2 为小效应，0.5 为中等效应，0.8 为大效应。
当您需要比较两个独立样本的比例差异（例如两组的转化率或治愈率）时，应使用比例 h 来衡量差异的效应量。
magnitude 是对计算出的效应量数值的定性解释，通常分为“小 (small)”、“中 (medium)”和“大 (large)”，帮助非专业人士理解差异的实际意义。