當(dāng)我們?cè)谑褂胻檢驗(yàn)的時(shí)候大多數(shù)時(shí)候都是小樣本為主，尤其是臨床試驗(yàn)中，用較少的樣本來(lái)推斷其所代表的總體是否有差異是我們的最終目的，
但是當(dāng)樣本量較大時(shí)曼追，專(zhuān)業(yè)統(tǒng)計(jì)得到的結(jié)果可能與真實(shí)情況有差別。因?yàn)閷?duì)于大樣本汉规，輕微的差別就會(huì)導(dǎo)致t值變化很大礼殊，從而掩蓋了數(shù)據(jù)間真實(shí)的情況。
通過(guò)上圖兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的公式可以看出针史，決定t值大小的因素有樣本均數(shù)X晶伦，樣本數(shù)n和標(biāo)準(zhǔn)差S，大樣本量勢(shì)必影響t值的大小啄枕。
一味地去關(guān)注P是否小于0.05婚陪，而忽略了數(shù)據(jù)本身的情況是不可取的。關(guān)于正確理解P值的含義频祝，我在此推薦程開(kāi)明老師的這篇文獻(xiàn)泌参。由于篇幅所限，在此就不過(guò)多展開(kāi)常空。
今天我主要說(shuō)的是如何通過(guò)效應(yīng)量指標(biāo)來(lái)輔助解讀P值沽一，其他方法我會(huì)在之后的文章中盡量補(bǔ)充。
效應(yīng)量的概念：
效應(yīng)量是指由于因素引起的差別漓糙，是衡量處理效應(yīng)大小的指標(biāo)铣缠。與顯著性檢驗(yàn)不同，這些指標(biāo)不受樣本容量影響兼蜈。它表示不同處理下的總體均值之間差異的大小，可以在不同研究之間進(jìn)行比較拙友。平均值差異为狸、方差分析解釋比例、回歸分析解釋比例需要用效應(yīng)量描述遗契。效應(yīng)量不受樣本容量的影響辐棒。當(dāng)樣本容量大得到顯著時(shí)，有必要報(bào)告效應(yīng)量大小。（來(lái)自百度百科）
Cohen’s d用于t檢驗(yàn)漾根，表明兩個(gè)均數(shù)之間的標(biāo)準(zhǔn)差異泰涂；
η2（偏η2）主要用于方差分析（ANOVA），表明與變量X的水平變化有關(guān)的變量Y的變化比率辐怕。
翻譯成白話就是：
1逼蒙、效應(yīng)量不受樣本量的影響，真實(shí)反映效應(yīng)大小情況寄疏。
2是牢、討論自變量和因變量強(qiáng)度關(guān)系時(shí)，也不受樣本量影響陕截。（比如在回歸分析中）
3驳棱、同樣在回歸分析中，通過(guò)效應(yīng)量指標(biāo)可以真實(shí)得出自變量對(duì)因變量的重要程度农曲，尤其在建模找危險(xiǎn)因素時(shí)很有用社搅。
4、當(dāng)效應(yīng)量較小時(shí)乳规，就算P值＜0.05形葬，也不能輕易下結(jié)論。
案例說(shuō)明：
為了方便理解驯妄，我舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)明效應(yīng)量指標(biāo)的實(shí)際意義荷并。
一項(xiàng)開(kāi)展我國(guó)男嬰體重的調(diào)查，統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示北方5385人平均體重為3.08kg青扔，南方4896人平均3.10kg源织，3.08kg和3.10kg實(shí)際相差0.02kg，結(jié)論應(yīng)該是南北方男嬰出生體重相差不大才對(duì)微猖。但此時(shí)如果使用t檢驗(yàn)谈息，得出的結(jié)果確是t=2.93，P=0.0034凛剥，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義侠仇。
此時(shí)如果堅(jiān)持統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)論，則會(huì)得到一個(gè)不真實(shí)的結(jié)論犁珠。因?yàn)樵跇颖玖枯^大的時(shí)候逻炊，P值會(huì)趨于小概率。
Cohen's d 的計(jì)算：
很遺憾SPSS無(wú)法計(jì)算這個(gè)指標(biāo)犁享，但我會(huì)介紹另一款統(tǒng)計(jì)軟件（JASP）可以輕易計(jì)算余素，在此之前我們先看看該指標(biāo)的計(jì)算公式平酿。
獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)：
ES=（m1-m2）/s-pooled盈厘，m：均值，s-pooled：聯(lián)合方差
配對(duì)樣本t檢驗(yàn)：
ES=（m1-m2）/s缅茉，m:均值，s：差值的標(biāo)準(zhǔn)差
Cohen’s d 的結(jié)果解讀標(biāo)準(zhǔn)：
以上兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)都可以视乐，任選一個(gè)就行洛搀。
由于不想篇幅過(guò)長(zhǎng)影響閱讀，本篇先了解一下效應(yīng)量指標(biāo)的使用背景佑淀，下一篇將通過(guò)具體的案例向大家展示留美，并且如何使用JASP這款軟件獲得Cohen's d效應(yīng)量指標(biāo)。拜拜渣聚。
