深入剖析cohen’sd

一、cohensD如何計算

首先，我們需要知道什麼是cohensD，它是一種衡量兩個組之間效應量的方法。具體而言，cohensD就是指組均值之差除以標準差，計算公式為：

    d = (M1 - M2) / sd

其中，M1和M2分別為兩個組的均值，sd為兩組樣本的合併標準差。

需要注意的是，cohensD的值可以為正也可以為負，取決於M1和M2的大小關係。如果M1大於M2，則cohensD為正數；反之，則為負數。

二、cohensD是哪個值啊

關於cohensD的大小，一般可以按照以下標準進行分類：

• 小效應：cohensD小於0.2
• 中等效應：cohensD介於0.2和0.8之間
• 大效應：cohensD大於0.8

這些標準不是絕對的，可以根據具體情況進行調整。例如，在某些研究領域中，cohensD大於0.5已經被認為是大效應。

三、cohensD計算出的效應量分析

1. 根據cohensD判斷研究結果的顯著性

cohensD的值越大，說明兩組之間的效應量越大，也就意味著研究結果更顯著。

    if abs(d) >= 0.8:
        print("大效應")
    elif abs(d) >= 0.2:
        print("中等效應")
    else:
        print("小效應")

2. 根據cohensD對不同實驗方法進行效果對比

cohensD可以用於比較不同實驗方法的效果大小，從而確定哪種實驗方法的效果更優。例如，我們想比較兩種減肥方法的效果，可以進行如下計算：

    d = (M1 - M2) / sd
    if d > 0:
        print("減肥方法1更優")
    else:
        print("減肥方法2更優")

3. 根據cohensD對同一實驗方法在不同實驗組中的效果進行比較

如果同一實驗方法在不同實驗組中使用，可以用cohensD進行效果比較。例如，我們想比較某種藥物在男性和女性患者中治療感冒的效果，可以進行如下計算：

    d = (M_male - M_female) / sd
    if d > 0:
        print("藥物對男性患者更有效")
    else:
        print("藥物對女性患者更有效")

4. 根據cohensD對不同研究領域的效果進行比較

cohensD可以用於比較不同研究領域中相同變數的效果大小，從而確定哪個領域的效果更顯著。例如，我們想比較心理學和教育學中相同教學方法對學生成績的影響，可以進行如下計算：

    d1 = (M_psychology - M_education) / sd
    d2 = (M_psychology - M_business) / sd
    if d1 > d2:
        print("教育學中該教學方法對學生成績更有益")
    else:
        print("心理學中該教學方法對學生成績更有益")

四、總結

通過以上分析，我們了解了cohensD的計算方法、大小分類以及其在不同實驗方法和研究領域中的應用。在實際應用中，我們可以根據具體情況選擇合適的cohensD判斷標準和分析方法，以得出更準確、更有意義的研究結論。