原文：https://www.iikx.com/news/statistics/1827.html
進行變量間的相關(guān)性分析寡壮，或者組間某指標(biāo)差異時糊昙，往往習(xí)慣采用P值和統(tǒng)計量寒瓦。
但是忽略了一個重要內(nèi)容：存在差異是一回事逛拱，但到底差多少邻遏？這就是效應(yīng)量诗良，它反映的是一個真實的差異或者關(guān)聯(lián)的強度汹桦。
舉例：下圖a, b兩種情況下，樣本分布都具有統(tǒng)計學(xué)差異鉴裹，但到底是哪個的效應(yīng)更具有實際意義呢舞骆？
根據(jù)觀察，b的效應(yīng)量更大径荔，顯然b更具有實際意義督禽。
如果在醫(yī)學(xué)上，就代表b的更具有【臨床意義】总处。
實際案例
我們想知道吃不吃維生素對孩子身高的影響狈惫？
這個案例中，因素是：吃/不吃維生素
效應(yīng)是：組間身高的差別鹦马。
那么效應(yīng)量是什么胧谈？
答：能夠反應(yīng)身高差別的指標(biāo)都可以Ｊ锬簟Ｅ捕！
哪些因素能夠反應(yīng)身高的差別亡鼠？或者說可以作為效應(yīng)量呢旭从？
1. 身高均值之差：反應(yīng)組間集中趨勢的差異稳强，實際情況下，身高符合正態(tài)分布遇绞，因此均值之差是首選效應(yīng)量键袱。
2. 身高變異系數(shù)之差：變異系數(shù)反應(yīng)樣本的離散程度，變異系數(shù)越大說明樣本大得很大摹闽，小的很小蹄咖。那么變異系數(shù)之差則反應(yīng)吃維生素會不會影響身高的變異情況。
3. 身高離群值下限之差：反應(yīng)到底哪一組矮的更厲害付鹿。其實維生素這類物質(zhì)澜汤，未必對所有人都有效，身體本身就不缺維生素的孩子舵匾，吃了可能本身也不會影響長高俊抵。但是對那些本身缺維生素的孩子，補了可能會有效果坐梯，所以猜測可能真正的效應(yīng)在矮個子里面徽诲。
……
以上只是進行一個簡單的舉例，但是可以說明，效應(yīng)量并不是一個唯一的參數(shù)谎替。而是用來反映真實存在的地某種差異偷溺。
某些情況下，可能無法直接進行差值比較钱贯，比如：不同的量表之間挫掏，某些差異無法直接比較，這是就需要一些特定的效應(yīng)量了秩命。常見的有以下這些：
計算公式如下：
參考文獻：
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