محوّل أحجام الأثر (d, r, f, η², OR)
تتطلب التحليلات التلوية وتحليلات القوة والمراجعات الأدبية التنقل الدائم بين مقاييس حجم الأثر: البحث يذكر η² وأداة القوة لديك تريد f؛ ولديك نسبة أرجحية والتحليل التلوي يحتاج d. أدخل أي مقياس واحد — d لكوهين أو معامل الارتباط r أو f لكوهين أو مربع إيتا أو نسبة أرجحية — واقرأ كل المكافئات دفعة واحدة، محسوبة بصيغ التحويل القياسية (Cohen 1988؛ Borenstein وآخرون 2009). أدخل حجمي المجموعتين اختياريًا للحصول على التصحيح الدقيق لعدم تساوي n في r وعلى g لهدجز المصحّح للعينات الصغيرة. كما يُعرض حجم الأثر باللغة الشائعة (CLES) — أي احتمال أن يسجل فرد مختار عشوائيًا من إحدى المجموعتين درجة أعلى من فرد من الأخرى، وغالبًا ما يكون الرقم الأكثر بداهة لجمهور غير إحصائي.
تقرير بالذكاء الاصطناعي
دَع الذكاء الاصطناعي يفسّر نتائجك: مستند Word قابل للتنزيل بتنسيق APA 7 / تقرير أعمال.
الأسئلة الشائعة
كيف أحوّل d لكوهين إلى r؟
لمجموعتين متساويتي الحجم: r = d / √(d² + 4). فمثلًا d = 0.8 يعطي r = .37. ومع المجموعات غير المتساوية يُستبدل الرقم 4 بـ (n₁+n₂)²/(n₁n₂) — أدخل حجمي مجموعتيك وتطبّق الحاسبة التصحيح الدقيق.
كيف أحوّل مربع إيتا إلى f لكوهين؟
f = √(η² / (1 − η²))، والعكس: η² = f²/(1 + f²). هذا هو التحويل الذي تحتاجه لإدخال نتيجة ANOVA منشورة في تحليل قوة إحصائية: η² = .06 يقابل f = 0.25.
ما الفرق بين d لكوهين وg لهدجز؟
كلاهما يعبّر عن فرق متوسطين بوحدات الانحراف المعياري، لكن d متحيز قليلًا نحو الأعلى في العينات الصغيرة. يطبّق g لهدجز عامل التصحيح J = 1 − 3/(4df − 1)؛ ومع n > 50 يصبح الفرق ضئيلًا. والعرف في التحليلات التلوية هو الإبلاغ عن g.
كيف أحوّل نسبة الأرجحية إلى d لكوهين؟
d = ln(OR) × √3 / π (Borenstein وآخرون). نسبة أرجحية قدرها 2 تقابل d ≈ 0.38 — مفيد لدمج نواتج ثنائية ومستمرة في تحليل تلوي واحد. لاحظ أنه يفترض النموذج اللوجستي الكامن.