Come si usa
Inserisci media, deviazione standard e dimensione del campione di ciascun gruppo indipendente. Le medie possono essere negative; le deviazioni standard devono essere positive e le dimensioni dei campioni devono essere interi di almeno due. Mantieni identiche tra i gruppi l'unità di misura e la definizione dell'esito.
L'esempio tenue confronta medie 12 e 10 con deviazioni standard 3 e 4 e campioni di 20 e 30. Può essere calcolato subito. Il primo focus in un campo numerico cancella tutti e sei gli esempi una sola volta; le modifiche successive conservano i tuoi valori. Ogni modifica invalida il risultato confermato e Copia risultato resta disabilitato fino a un nuovo calcolo.
Calcolo e campi del risultato
La deviazione standard combinata è sqrt([ (n₁−1)s₁² + (n₂−1)s₂² ] / [n₁+n₂−2]). La d di Cohen è (mean₁−mean₂)/pooled SD. È adimensionale perché la differenza viene rapportata alla variabilità interna ai gruppi. La pagina riporta il valore con segno: un segno positivo indica che il gruppo 1 ha la media maggiore; scambiando i gruppi il segno si inverte.
La g di Hedges usa l'approssimazione comune J = 1 − 3/[4(n₁+n₂−2)−1], poi g = Jd. Questo riduce la distorsione dei piccoli campioni, ma resta un'approssimazione. I risultati mostrano anche la differenza grezza delle medie, la deviazione standard combinata e il fattore di correzione, per verificare direzione e scala.
Esempi svolti
Per medie 12 e 10, deviazioni standard 3 e 4 e n pari a 20 e 30, la deviazione standard combinata è circa 3.63. La d di Cohen è circa 0.55 e la g di Hedges approssimata circa 0.54. Scambiando tutti gli input dei gruppi si ottengono −0.55 e −0.54, mantenendo i valori assoluti.
Se entrambe le medie sono 5, con deviazioni standard positive, la differenza, d e g sono zero. Una dimensione dell'effetto nulla descrive medie campionarie uguali rispetto alla deviazione standard combinata; non dimostra che le medie delle popolazioni siano identiche.
Interpretazione e uso appropriato
La dimensione dell'effetto aiuta a descrivere una differenza standardizzata quando due misure riguardano lo stesso costrutto ma le sole unità grezze sono difficili da confrontare. Riporta il segno, la differenza grezza, un intervallo di confidenza ottenuto con un metodo appropriato, il disegno del campione e il contesto della materia.
Regole come 0.2 piccolo, 0.5 medio e 0.8 grande sono convenzioni approssimative, non soglie decisionali universali. Un valore importante in medicina può differire da uno importante nell'istruzione o nelle operazioni. Una grandezza elevata non dimostra causalità, beneficio, significatività statistica o rischio accettabile.
Limiti ed errori comuni
Questa pagina usa la forma a varianza combinata per due gruppi indipendenti. Non verifica l'uguaglianza delle varianze e non calcola statistiche di Welch, effetti per campioni appaiati, valori p, intervalli di confidenza o potenza. Per misure ripetute, partecipanti abbinati o definizioni diverse dell'esito, usa un metodo progettato per quello studio.
La deviazione standard non deve essere zero, altrimenti d avrebbe denominatore nullo. Le deviazioni standard campionarie devono essere calcolate in modo coerente. Dati molto asimmetrici, valori anomali, scale ordinali e campioni minuscoli possono rendere fuorviante un riepilogo con media e deviazione standard. L'arrotondamento riguarda la visualizzazione; i calcoli mantengono la precisione.
Domande comuni
Perché contano i valori n? Determinano i pesi nella deviazione standard combinata e la correzione di Hedges. Perché d può essere negativa? La direzione è conservata come gruppo 1 meno gruppo 2. g è sempre più piccola? Con campioni finiti validi, questa approssimazione ha una correzione inferiore a uno, quindi il suo valore assoluto è leggermente minore.
Può scegliere un trattamento o un'azione aziendale? No. Combina la stima con incertezza, qualità dello studio, costi, danni e soglie del settore. Copia risultato esporta le statistiche mostrate come testo, ma non salva né trasmette gli input.