Cohen's d 계산기

두 평균 간의 효과 크기를 측정하기 위해 Cohen's d를 계산합니다.

Cohen's d 계산기

Cohen's d 계산기 정보

Cohen's d 계산기는 두 평균 간의 표준화된 차이를 나타내는 효과 크기의 척도인 Cohen's d를 계산합니다.

Cohen's d는 두 그룹 평균 간의 차이를 표준 편차의 관점에서 정량화하기 위해 사회 과학에서 널리 사용되는 통계량입니다. 연구 결과의 실질적인 의미를 이해하는 데 특히 유용합니다.

Cohen's d는 다음 공식을 사용하여 계산됩니다:

\( d = \frac{\bar{X}_1 - \bar{X}_2}{s_p} \)

여기서:
\( \bar{X}_1, \bar{X}_2 \) = 샘플 1과 샘플 2의 평균
\( s_p \) = 합동 표준 편차

합동 표준 편차는 다음과 같이 계산됩니다:

\( s_p = \sqrt{ \frac{(n_1 -1)s_1^2 + (n_2 -1)s_2^2}{n_1 + n_2 -2} } \)

여기서:
\( s_1, s_2 \) = 샘플 1과 샘플 2의 표준 편차
\( n_1, n_2 \) = 샘플 1과 샘플 2의 샘플 크기

결과의 각 항목에 대한 설명은 다음과 같습니다:

샘플 1 데이터: 샘플 1에 입력한 개별 데이터 포인트.
샘플 2 데이터: 샘플 2에 입력한 개별 데이터 포인트.
샘플 1의 평균(M₁): 샘플 1의 평균 값으로, 모든 관측치를 합산하여 관측치 수로 나누어 계산됩니다.
샘플 2의 평균(M₂): 샘플 2의 평균 값.
샘플 1의 표준 편차(SD₁): 샘플 1 데이터 포인트가 평균에서 벗어난 정도를 측정한 값.
샘플 2의 표준 편차(SD₂): 샘플 2 데이터 포인트가 평균에서 벗어난 정도를 측정한 값.
합동 표준 편차(SD_pooled): 자유도를 기반으로 가중치를 부여한 두 샘플의 결합 표준 편차. 두 샘플 내에서 평균적인 변동성을 나타냅니다.
Cohen's d: 두 평균 간의 표준화된 차이로, 평균 차이를 합동 표준 편차로 나누어 계산됩니다. 표준 편차의 관점에서 차이의 크기를 나타냅니다.

Cohen's d 해석:

Cohen's d는 여러 분야에서 사용됩니다:

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by miniwebtool team. Updated: Nov 08, 2024

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