效应值

在統計學中，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。特別是在社會科學和醫學研究上，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：

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dCharach A, Dashti B, Carson P, et al. Attention deficit hyperactivity disorder: Effectiveness of treatment in at-risk preschoolers; long-term effectiveness in all ages; and variability in prevalence, diagnosis, and treatment. AHRQ Publication No. 12-EHC003, Agency for Healthcare Research and Quality, 2011.r較小0.20.10中等0.50.30較大0.80.50

參考文獻

延伸閱讀

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Lipsey, M. W., & Wilson, D. B. (2001). Practical meta-analysis. Sage: Thousand Oaks, CA.
Sawilowsky, Shlomo S. (2003). A Different Future For Social And Behavioral Science Research, Journal of Modern Applied Statistical Methods, Vol 2(1), 128-132.

外部連結

線上應用
Copylefted Effect Size Confidence Interval R Code with RWeb service for t-test, ANOVA, regression, and RMSEA
Online calculator for computing different effect sizes like Cohen's d, r, q, f, d from dependent t tests and transformation of different measures of effect size 

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