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效应值

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統計學中,效應值(英語:effect size,或譯效果量)是量化現象強度的數值。效應值實際的統計量包括了兩個變數間的相關程度、迴歸模型中的迴歸係數、不同處理間平均值的差異……等等。無論哪種效應值,其絕對值越大表示效應越強,也就是現象越明顯。效應值與特效检验的概念是互補的。在估算統計檢定力、需要的樣本數與進行元分析時,效應值經常扮演重要角色。

在研究結果中給出效應值被視為恰當的或必須的。相對於統計學上的顯著性,效應值有利於了解研究結果的強度。特別是在社會科學醫學研究上,效應值更顯得重要。絕對與相對效應值可以傳遞不同的訊息,又可互相補充訊息。有個心理學的研究學會鼓勵學者給出效應值:

報告主要結果時必須一併報導效應值……如果測量值的單位在實際面上是有意義的(例如每人每日抽煙的香煙根數),則我們建議採用非標準化的效應值(例如迴歸係數或平均值差異)而不是標準化的效應值(例如相關係數)。
—  L. Wilkinson and APA Task Force on Statistical Inference (1999, p. 599)

在比較平均數的情況下,效應值經常指的就是實驗結束後,實驗組與對照組之間「標準化後的平均差異程度」,依照慣例,效應值可解讀為以下幾個程度:

效應值 d r
較小 0.2 0.10
中等 0.5 0.30
較大 0.8 0.50

參考文獻

延伸閱讀

外部連結

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