Cohen d, korelasyon r, eta kare (η²), Cohen f ve odds oranı (OR) arasında dönüşüm yapın: tek bir değer girin, tüm eşdeğer etki büyüklüklerini Cohen ölçütlerine göre nitel yorumuyla birlikte görün. Formüller R'ın effectsize paketiyle doğrulanmıştır.
p değeri, gözlenen etkinin şansla açıklanıp açıklanamayacağına ilişkin bir olasılık ifadesidir; etkinin ne kadar büyük olduğunu söylemez. Yeterince büyük bir örneklemde önemsiz derecede küçük bir fark bile istatistiksel olarak anlamlı çıkabilir. Etki büyüklüğü (Cohen d, r, η², f, OR gibi ölçüler) farkın ya da ilişkinin büyüklüğünü örneklem büyüklüğünden bağımsız, standartlaştırılmış bir ölçekte ifade eder. Bu nedenle APA yayın kuralları ve çoğu dergi, p değerinin yanında etki büyüklüğünün de raporlanmasını ister.
Farklı analizler farklı ölçüler üretir: iki grup karşılaştırmasında d, ilişki çözümlemelerinde r, ANOVA'da η² ve f, lojistik regresyon ile epidemiyolojik çalışmalarda OR yaygındır. Meta-analizde veya güç analizinde bu ölçüleri ortak bir metriğe dönüştürmek gerekir; bu araç dönüşümü standart formüllerle yapar.
Burada d standartlaştırılmış ortalama farkı, r nokta çift serili/Pearson korelasyonunu, η² açıklanan varyans oranını, f ANOVA etki büyüklüğünü ve OR odds oranını gösterir. d ile r/η² arasındaki eşitlikler iki eşit büyüklükte grup varsayımına dayanır.
| Ölçü | Küçük | Orta | Büyük |
|---|---|---|---|
| Cohen d | .20 | .50 | .80 |
| r | .10 | .30 | .50 |
| η² | .01 | .06 | .14 |
| Cohen f | .10 | .25 | .40 |
→ Etki büyüklüğünüzü örneklem planlamasında kullanın: Güç Analizi ve Örneklem Hesaplama aracı
→ Tüm ücretsiz istatistik araçlarını görün
En yaygın gerekçe meta-analizdir: farklı çalışmalar aynı etkiyi farklı ölçülerle (d, r, OR) raporlayabilir; sentez için hepsinin ortak bir metriğe dönüştürülmesi gerekir. Ayrıca bazı güç analizi yazılımları belirli bir ölçü ister; elinizdeki değeri o ölçüye çevirmeniz gerekebilir.
Yalnızca iki ve yaklaşık eşit büyüklükte grup varsa. d = 2f eşitliği bu varsayıma dayanır. Üç veya daha fazla gruplu bir ANOVA'dan gelen η² tek bir standartlaştırılmış ortalama farkına karşılık gelmez; bu durumda d yorumu geçersizdir ve f ölçüsünde kalınması önerilir.
İşaret yalnızca yönü gösterir. r işareti korur, OR 1'in altına düşer; η² ve f ise kare alma nedeniyle işaret bilgisini kaybeder ve her zaman pozitiftir. Bu yüzden η² veya f'den geriye dönüşte yön bilgisi geri kazanılamaz.
Hayır. Cohen (1988) bu eşikleri, başka bir dayanak yoksa kullanılacak kaba yönergeler olarak önermiştir. Tipik etki büyüklükleri, ölçüm güvenirliği ve pratik önem alana göre değişir; mümkünse kendi alanınızdaki karşılaştırılabilir çalışmaların etkilerine göre yorum yapın.
Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum.
Borenstein, M., Hedges, L. V., Higgins, J. P. T., & Rothstein, H. R. (2009). Introduction to meta-analysis. Wiley.
Chinn, S. (2000). A simple method for converting an odds ratio to effect size for use in meta-analysis. Statistics in Medicine, 19(22), 3127–3131.
Etki büyüklüğü seçimi, dönüşümler, meta-analiz modeli ve örneklem planlaması için birlikte çalışalım.
Ücretsiz Ön Görüşme