Պոպուլյացիայի ազդեցության չափը կարելի է իմանալ պոպուլյացիայի երկու միջին տարբերությունները բաժանելով նրանց ստանդարտ շեղումով : Որտեղ R2 քառակուսի բազմակի հարաբերակցությունն է: Էֆեկտի չափի Cramer's φ կամ Cramer's V մեթոդ. Chi-square-ը լավագույն վիճակագրությունն է անվանական տվյալների ազդեցության չափը չափելու համար:
Ինչպե՞ս է չափվում էֆեկտի չափը:
Ընդհանրապես, էֆեկտի չափը հաշվարկվում է -ով` հաշվի առնելով տարբերությունը երկու խմբերի միջև (օրինակ՝ բուժման խմբի միջինը հանած վերահսկիչ խմբի միջինը) և բաժանելով այն խմբերից մեկի ստանդարտ շեղումը։
Ինչպե՞ս եք հաշվարկում էֆեկտի չափը նախորդ ուսումնասիրություններից:
Դուք նշեցիք, որ գտել եք մետավերլուծական հետազոտություն, որն արդյունքը տվել է որպես միջին տարբերություն: Այդ ուսումնասիրությունը պետք է նաև ապահովեր համախմբված տարբերությունը: Միջին տարբերությունը բաժանեքդիսպերսիայի քառակուսի արմատի վրա (նույնպես ստանդարտ սխալ): Դա պետք է տա ձեզ էֆեկտի չափը:
Ո՞րն է էֆեկտի չափի չափման օրինակ:
Էֆեկտների չափերի օրինակները ներառում են հարաբերակցությունը երկու փոփոխականների, ռեգրեսիայի գործակիցը ռեգրեսիայի մեջ, միջին տարբերությունը կամ որոշակի իրադարձության ռիսկը (օրինակ՝ սրտի կաթվածը) տեղի է ունենում։
Ինչպե՞ս եք հաշվարկում Կոենի F էֆեկտի չափը:
Cohen's f 2 (Cohen, 1988) տեղին է բազմակի ռեգրեսիայի մոդելի շրջանակներում ազդեցության չափը հաշվարկելու համար, որտեղ հետաքրքրության անկախ փոփոխականը ևկախյալ փոփոխականները երկուսն էլ շարունակական են: Կոենի f 2 սովորաբար ներկայացվում է գլոբալ էֆեկտի չափին համապատասխան ձևով՝ f2=R21−R2:
