Effect-Size
什麼是效果大小……為什麼它甚至有用？
我有入門級的研究生水平的統計學背景（假設我在本科階段就知道數理統計和概率（例如，Wackerly 等人，Ross 的概率），並且有一些測度論知識）。
我最近開始從事教育統計方面的實驗設計和統計報告工作，並被分配到一個項目中，我基本上是在評估學校的問責制指標，並且必須分析數據，提出更改等。請注意，我是唯一的我係的一位具有數理統計背景的人。
在我看來，人們強烈建議使用效果大小來衡量項目的有效性。我唯一一次聽說過效應量是從我的朋友那裡聽說的，他學習心理學。我的印像是
**與傳統的假設檢驗相比，這個指標有什麼用處，我為什麼要關心它？**對我來說，它看起來只不過是兩個樣本的檢驗統計量-測試。除了可能把所有東西都放在同一個尺度上（這就是為什麼有人真正“規範化”任何東西）之外，我根本不認為這很有用，但我認為測試統計數據（這對我來說是效果大小）已經過時了， 和- 值是首選。
這是衡量效果大小的一種方法，但還有許多其他方法。這當然不是檢驗統計量。您對效應大小的測量通常稱為 Cohen 的（嚴格來說，只有當 SD 是通過 MLE 估計時才是正確的——即，沒有Bessel 的校正）；更一般地說，它被稱為“標準化平均差”。也許這會更清楚地表明：
那就是 ”“在標準化平均差的公式中缺失。 更一般地說，從值中提取樣本量可以提供真實的信息。假設真實效果並不完全 到無限小數位，你可以達到你可能喜歡的任何程度的重要性. 這-value 提供了有關我們在拒絕原假設方面的信心程度的信息，但通過將影響的大小與您擁有的數據量相結合來做到這一點。很高興知道我們是否應該拒絕零假設，但也很高興知道您的教育干預的效果是否為學童帶來了巨大的收益，或者是微不足道的，並且只是由於大.