Статистикалық маңыздылық ≠ практикалық маңыздылық
Таңдама үлкен болса, тіпті өте кішкентай айырмашылық та «статистикалық маңызды» (p < 0.05) болып шығуы мүмкін. Бірақ ол айырмашылық шын мәнінде маңызды ма? Осы сұраққа әсер көлемі (effect size) жауап береді.
Білім беру мысалы: Жаңа оқыту әдісі ұпайды орта есеппен 0.5 ұпайға арттырды — p < 0.05, бірақ 0.5 ұпай оқушы үшін мәнді ме? Әсер көлемі осыны бағалайды.
Cohen d — t-тест үшін
Екі топ орташасының айырмашылығын стандартты ауытқуға бөлу арқылы стандартталған өлшем алынады:
d = (x̄₁ − x̄₂) / s
x̄₁, x̄₂ = топтардың орташасы s = біріктірілген стандартты ауытқу
x̄₁, x̄₂ = топтардың орташасы s = біріктірілген стандартты ауытқу
| Cohen d | Әсер |
|---|---|
| ≈ 0.2 | Кіші |
| ≈ 0.5 | Орташа |
| ≥ 0.8 | Үлкен |
Эта-квадрат (η²) — ANOVA үшін
Тәуелді айнымалы дисперсиясының тәуелсіз айнымалымен түсіндірілетін үлесін көрсетеді:
| η² | Байланыс |
|---|---|
| 0.01 | Кіші |
| 0.06 | Орташа |
| 0.14+ | Үлкен |
r — корреляция мен параметрлік емес тесттер үшін
| r | Әсер |
|---|---|
| 0.1 | Кіші |
| 0.3 | Орташа |
| 0.5+ | Үлкен |
Алтын ереже: Нәтижені әрқашан p-мән + әсер көлемі + сенімді интервал бірге хабарлаңыз. Тек p-мән жеткіліксіз.