效应量用什么表示,什么叫效应量

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　　效应量可以代表两组样本平均值的差异。

　　效应量可以用D表示，其公式为

　　在实验组和对照组中，效果越大，两组的平均值越远，差异越大。

　　该效果不受样本大小的影响。当样本量较大且显著时，需要报告效应量。

　　效果太小，意味着即使治疗达到显著水平，也缺乏实用价值。

　　在一般的统计分析中，一般我们只报告统计量F或T值，和P值；事实上，这些统计数据只描述了一小部分数据；传统描述还应包括样本大小、样本均值和标准差；但这些传统的描述基本上只是单变量分布的描述，而使用effectsize对两组变量或处理效果的描述更直观。在平均检验中，它显示了两组样本的总体不重叠程度。ES越大，重叠度越小，效果明显。ES越小，反之亦然。可以理解为，无论你取哪个样本，ES都是作为标准的均值差的估计，与当前样本无关。显然，传统的推断统计量F和p值只是解释了均值的差异，但这种差异是从样本扩展到不同的抽样组的。差别有多大，需要用ES来描述。(F值和ES值可以这样描述：F值表示样本1和样本2之间的显著性；ES值表示从样本1和样本2的总体中随机选择的两个样本之间存在显著差异的可能性)。

　　在不同的测试中，效果量的量化程度是不同的。

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