⏳ Loading example…
🎯
حجم التأثير
أحجام التأثير — d لكوهن وη² وV لكرامر وr
أربعة مقاييس لحجم التأثير: d=0.97 كبير، η²=.346، V=.438، r=.447. جدول مرجعي.
📊 d=0.97 (large), η²=.35, V=.44
Step-by-step solution
🎯 ١٦ · أحجام التأثير — d كوهن، η²، V كرامر، r
حساب وتفسير أربعة مقاييس لحجم التأثير
حجم التأثير
حجم التأثير يقيس الحجم العملي لنتيجة ما، بمعزل عن حجم العينة. يجب دائماً الإبلاغ عن حجم التأثير مع قيم p في مخطوطات APA-7.
① d كوهن — لاختبارات t (الفارق بين متوسطَين)
معادلة الانحراف المعياري المجمّع
$$d = \frac{M_1-M_2}{SD_{pooled}},\quad SD_{pooled}=\sqrt{\frac{(n_1-1)SD_1^2+(n_2-1)SD_2^2}{n_1+n_2-2}}$$
مثال محلول — دواء مقابل ضابطة (n=15 لكل مجموعة)
$$SD_{pooled}=\sqrt{\frac{14(6.5)^2+14(5.9)^2}{28}}=\sqrt{\frac{592+487}{28}}=\sqrt{38.5}=6.21$$
$$d=\frac{82-76}{6.21}=\frac{6}{6.21}=\mathbf{0.97}\quad(\text{large})$$
② إيتا تربيع η² — لـ ANOVA (نسبة التباين المفسَّر)
$$\eta^2=\frac{SS_{between}}{SS_{total}},\quad \omega^2=\frac{SS_{between}-df_{between}\cdot MS_{within}}{SS_{total}+MS_{within}}\;(\text{less biased})$$
$$\text{Example: }SS_{between}=180,\;SS_{total}=520 \;\Rightarrow\; \eta^2=\frac{180}{520}=\mathbf{.346}\quad(\text{large})$$
③ V كرامر — لاختبار كاي تربيع (الارتباط بين متغيرَين فئويَّين)
$$V=\sqrt{\frac{\chi^2}{n\cdot\min(r-1,\;c-1)}}$$
$$\text{Example: }\chi^2=8.64,\;n=45,\;2\times2\text{ table} \;\Rightarrow\; V=\sqrt{\frac{8.64}{45\times1}}=\sqrt{.192}=\mathbf{.438}\quad(\text{large})$$
④ r — لمان-ويتني / ويلكوكسون (لامعلمي)
$$r=\frac{|z|}{\sqrt{N}}$$
$$\text{Example: }z=-2.45,\;N=30 \;\Rightarrow\; r=\frac{2.45}{\sqrt{30}}=\frac{2.45}{5.48}=\mathbf{.447}\quad(\text{medium-large})$$
| المقياس | يُستخدم مع | صغير | متوسط | كبير |
|---|---|---|---|---|
| Cohen's d | t-tests | 0.20 | 0.50 | 0.80 |
| η² (eta-squared) | ANOVA | .01 | .06 | .14 |
| η²p (partial) | Factorial ANOVA | .01 | .06 | .14 |
| Cramér's V | Chi-square | .10 | .30 | .50 |
| r (Pearson/Spearman) | Correlation | .10 | .30 | .50 |
| r (z/√N) | Mann-Whitney | .10 | .30 | .50 |
💡
حدود كوهن (1988) هي معايير مرجعية وليست قواعد ثابتة. التأثير 'الصغير' قد يكون بالغ الأهمية طبياً؛ والتأثير 'الكبير' قد يكون هامشياً في الهندسة. فسّر أحجام التأثير دائماً في سياقها.