პოპულაციის ეფექტის ზომა შეიძლება იყოს ცნობილი ორი პოპულაციის საშუალო განსხვავებების გაყოფით მათი სტანდარტული გადახრით . სადაც R2 არის კვადრატული მრავალჯერადი კორელაცია. კრამერის φ ან კრამერის V მეთოდი ეფექტის ზომის: Chi-კვადრატი არის საუკეთესო სტატისტიკა ეფექტის ზომის გასაზომად ნომინალური მონაცემებისთვის.
როგორ იზომება ეფექტის ზომა?
ზოგადად, ეფექტის ზომა გამოითვლება ორ ჯგუფს შორის სხვაობის აღებით(მაგ., მკურნალობის ჯგუფის საშუალო მინუს საკონტროლო ჯგუფის საშუალოდ) და გაყოფით ერთ-ერთი ჯგუფის სტანდარტული გადახრა.
როგორ გამოვთვალოთ ეფექტის ზომა წინა კვლევებიდან?
თქვენ ახსენეთ, რომ იპოვნეთ მეტაანალიზის კვლევა, რომელიც ასახავდა შედეგს, როგორც საშუალო განსხვავებას. ამ კვლევამ ასევე უნდა უზრუნველყოს გაერთიანებული დისპერსიაც. გაყავით საშუალო სხვაობა დისპერსიის კვადრატულ ფესვზე (ანუ სტანდარტული შეცდომა). ეს მოგცემთ ეფექტის ზომას.
რა არის ეფექტის ზომის გაზომვის მაგალითი?
ეფექტის ზომის მაგალითები მოიცავს კორელაციას ორ ცვლადს შორის, რეგრესიის კოეფიციენტს რეგრესიაში, საშუალო განსხვავებას ან კონკრეტული მოვლენის რისკს (როგორიცაა გულის შეტევა) ხდება.
როგორ გამოვთვალოთ კოენის F ეფექტის ზომა?
კოენის f 2 (კოენი, 1988) შესაფერისია ეფექტის ზომის გამოსათვლელად მრავალჯერადი რეგრესიის მოდელის ფარგლებში, რომელშიც ინტერესის დამოუკიდებელი ცვლადი დადამოკიდებული ცვლადი ორივე უწყვეტია. კოენის f 2 ჩვეულებრივ წარმოდგენილია გლობალური ეფექტის ზომის შესაბამისი ფორმით: f2=R21−R2.
