是否報告效應大小的置信區間，例如rrr和η2η2eta^2?

我已經計算了之間的雙變量線性相關係數和它是 ;.

我知道是效應大小的量度。

在這種情況下，我是否也應該報告置信區間？

如果是，如何證明是合理的？即為什麼將它與效應大小一起報告很重要（) - 一些非統計解釋肯定對我非常有用。

我的線性回歸分析也是如此和. 我正在報告統計數據，和.

我還應該計算線性回歸分析的置信區間嗎？

答案幾乎總是：報告兩者。這樣，您的聽眾可以決定您的結果的趣味性和重要性，而不必僅僅相信您。置信區間同樣總是有用的，因為它們在一個中給出了效果大小和重要性的簡潔指示。如果它在圖表上就更好了:)

最好查看所有可能的結果，記住顯著性水平 () 是一個任意的閾值，你可以選擇任何你喜歡的人（更高的當然更難防禦）。

1. 低 p 值，低效應量：你已經得到了一個結果，你很確定這不是偶然的，但它並沒有真正說明任何有趣的事情。一個例子可能是一種新藥，它顯著改善了舊藥。但如果改進僅為 2%，那麼與其他因素（如額外成本或新的副作用）相權衡時，您的結果可能意義不大
2. 高 p 值，高效應量：看起來你正在做某事，但你不能肯定地說這不僅僅是偶然的結果。對於這種藥物，事情看起來很有希望，但你肯定想做更多的測試，可能通過一個修改過的實驗（希望）會減少你看到的一些荒謬的可變性。
3. 高 p 值，低效應量：這裡沒什麼有趣的。去設計一個更好的實驗。
4. 低 p 值，大效應量：贏。你有很大的影響，而且你確信這不是偶然的。如果它是一種新藥，那麼你的結果很有可能會產生重大影響，並且它會很快推向市場，即使它的成本更高，或者有一些副作用。

（注意：不要在這裡推銷藥物，我和下一個對大型製藥公司的偏執狂一樣不信任，但藥物是很好的統計例子：）

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/27215