<\/p>\n
Nelle statistiche, utilizziamo spesso i valori p<\/a> per determinare se esiste una differenza statisticamente significativa tra la media di due gruppi.<\/span><\/p>\n Tuttavia, mentre il valore p pu\u00f2 dirci se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra due gruppi, la dimensione dell\u2019effetto<\/a> pu\u00f2 dirci quanto \u00e8 realmente grande tale differenza.<\/span><\/p>\n Una delle misure pi\u00f9 comuni della dimensione dell’effetto \u00e8 la d di Cohen<\/strong> , che viene calcolata come segue:<\/span><\/p>\n D di Cohen = ( x1<\/span> \u2013 x2<\/span> ) \/<\/sub> \u221a<\/sub> (<\/sup> s12<\/sup> +<\/sub> s22<\/sub> ) \/ 2<\/span><\/span><\/p>\n Oro:<\/span><\/p>\n Usando questa formula, ecco come interpretiamo la d di Cohen:<\/span><\/p>\n E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n Ecco un altro modo di interpretare la d di Cohen: una dimensione dell’effetto pari a 0,5 significa che il valore della persona media nel gruppo 1 \u00e8 0,5 deviazioni standard superiore alla persona media nel gruppo 2.<\/span><\/p>\n Usiamo spesso la seguente regola pratica per interpretare la d di Cohen:<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come calcolare la d di Cohen in R.<\/span><\/p>\n Supponiamo che un botanico applichi due fertilizzanti diversi alle piante per determinare se c’\u00e8 una differenza significativa nella crescita media delle piante (in pollici) dopo un mese.<\/span><\/p>\n Esistono due metodi che possiamo utilizzare per calcolare rapidamente la d di Cohen in R:<\/span><\/p>\n Metodo 1: utilizzare il pacchetto lsr<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 2: utilizzare il pacchetto effsize<\/strong><\/span><\/p>\n Nota che entrambi i metodi producono lo stesso risultato: d di Cohen \u00e8 0,2635<\/strong> .<\/span><\/p>\n Interpretiamo questo nel senso che l’altezza media delle piante che hanno ricevuto il fertilizzante n. 1 \u00e8 0,2635<\/strong> deviazioni standard maggiore dell’altezza media delle piante che hanno ricevuto il fertilizzante n. 2.<\/span><\/p>\n Usando la regola pratica menzionata in precedenza, interpreteremmo questo come una dimensione dell\u2019effetto piccola.<\/span><\/p>\n In altre parole, indipendentemente dal fatto che vi sia o meno una differenza statisticamente significativa nella crescita media delle piante tra i due fertilizzanti, la differenza effettiva tra le medie del gruppo \u00e8 insignificante.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial offrono informazioni aggiuntive sulla dimensione dell’effetto e sulla d di Cohen:<\/span><\/p>\n Dimensione dell\u2019effetto: cos\u2019\u00e8 e perch\u00e9 \u00e8 importante<\/a> Nelle statistiche, utilizziamo spesso i valori p per determinare se esiste una differenza statisticamente significativa tra la media di due gruppi. Tuttavia, mentre il valore p pu\u00f2 dirci se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra due gruppi, la dimensione dell\u2019effetto pu\u00f2 dirci quanto \u00e8 realmente grande tale differenza. Una delle misure pi\u00f9 comuni […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
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Esempio: come calcolare la d di Cohen in R<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (lsr)\n\n#define plant growth values for each group\ngroup1 <- c(8, 9, 11, 11, 12, 14, 15, 16, 16, 18, 20, 21)\ngroup2 <- c(7, 9, 10, 10, 11, 11, 12, 14, 14, 16, 20, 23)<\/span>\n\n#calculate Cohen's d\ncohensD(group1, group2)\n\n[1] 0.2635333\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n library<\/span> (effsize)\n\n#define plant growth values for each group\ngroup1 <- c(8, 9, 11, 11, 12, 14, 15, 16, 16, 18, 20, 21)\ngroup2 <- c(7, 9, 10, 10, 11, 11, 12, 14, 14, 16, 20, 23)<\/span>\n\n#calculate Cohen's d\ncohen.d(group1, group2)\n\nCohen's d\n\nd estimate: 0.2635333 (small)\n95 percent confidence interval:\n lower upper \n-0.5867889 1.1138555<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come calcolare la d di Cohen in Excel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"