이 도구에 대하여
Cohen's d 효과크기 계산기는 두 그룹 평균이 표준편차 단위로 얼마나 떨어져 있는지 측정합니다 — 통계적으로 유의한 결과가 실질적으로도 큰지 알려주는 표준화 평균차입니다. 요약 통계(각 그룹의 평균, 표준편차, 표본 크기)를 입력하거나 원자료 모드로 전환해 두 표본을 붙여넣으세요. 계산은 전적으로 브라우저에서 이루어집니다.
합동 표준편차는 두 그룹의 산포를 결합해 s_pooled = √(((n₁−1)s₁² + (n₂−1)s₂²) / (n₁+n₂−2))로 구하고, Cohen's d = (M₁ − M₂) / s_pooled입니다. d는 작은 표본에서 약간 위로 편향되므로, 이 도구는 편향 보정판인 Hedges' g = d·(1 − 3/(4(n₁+n₂) − 9))도 함께 제공하며 작은 n에서 이를 권장합니다. 부호는 어느 평균이 더 큰지를 나타낼 뿐이고 중요한 것은 크기입니다.
Cohen의 기준은 절대 효과를 작음(0.2), 중간(0.5), 큼(0.8)으로 분류하며, 이 도구는 그 척도로 결과에 라벨을 붙입니다. 원자료 모드에서는 각 그룹에 값이 최소 두 개, 요약 모드에서는 각 표본 크기가 최소 2이고 표준편차가 음이 아니어야 합동 SD가 정의됩니다.
자주 묻는 질문
합동 표준편차는 어떻게 구하나요?
두 분산의 가중 평균의 제곱근입니다: s_pooled = √(((n₁−1)s₁² + (n₂−1)s₂²)/(n₁+n₂−2)). 이는 두 그룹의 분산이 대략 같다고 가정하며, 이것이 Cohen's d의 표준 가정입니다.
d의 크기는 어떻게 해석하나요?
절댓값에 대한 Cohen의 관례를 사용합니다: 약 0.2는 작음, 0.5는 중간, 0.8은 큼입니다. 0.2 미만은 무시할 수준입니다. 이는 경험 법칙이며, 의미 있는 정도는 분야와 효과의 비용에 따라 달라집니다.
Hedges' g는 무엇이며 언제 써야 하나요?
Hedges' g는 Cohen's d에 작은 표본 보정 계수 1 − 3/(4(n₁+n₂)−9)를 곱한 값입니다. d의 약간의 상향 편향을 제거하며, 합산 표본 크기가 작을 때(대략 20 미만) 언제든 권장됩니다.
왜 제 d가 음수인가요?
부호는 방향만 나타냅니다: d = (M₁ − M₂)/s_pooled이므로 첫 번째 그룹 평균이 두 번째보다 작으면 d가 음수입니다. 효과크기는 그 크기이며, 그룹 순서를 바꾸면 효과의 크기는 그대로인 채 부호만 뒤집힙니다.