生垣とは何ですか?グラム？ (定義&例)

仮説検定では、2 つのグループ間に統計的に有意な差があるかどうかを判断するためにp 値を使用することがよくあります。

ただし、p 値は 2 つのグループ間に統計的に有意な差があるかどうかを示しますが、効果量はその差の大きさを示します。

効果の大きさを測定する最も一般的な方法の 1 つは、ヘッジズの gを使用することです。これは次のように計算されます。

g = ( x ₁ – x ₂ ) / √ ((n ₁ -1)*s ₁ ² + (n ₂ -1)*s ₂ ² ) / (n ₁ +n ₂ -2)

金：

• x ₁ 、 x ₂ : それぞれサンプル 1 の平均とサンプル 2 の平均
• _n1 、 _n2 : それぞれサンプルサイズ 1 とサンプルサイズ 2
• s ₁ ² 、s ₂ ² : それぞれサンプル 1 の分散とサンプル 2 の分散

次の例は、2 つのサンプルに対する Hedges の g を計算する方法を示しています。

例: カバレッジ g の計算

次の 2 つの例があるとします。

サンプル 1:

• ×1 ： _15.2
• 秒₁ ：4.4
• ₁位：39

サンプル 2:

• ×2 _： 14
• 秒₂ ：3.6
• ₂号：34

これら 2 つのサンプルの Hedges の g を計算する方法は次のとおりです。

• g = ( x ₁ – x ₂ ) / √ ((n ₁ -1)*s ₁ ² + (n ₂ -1)*s ₂ ² ) / (n ₁ +n ₂ -2)
• g = (15.2 – 14) / √ ((39-1)*4.4 ² + (34-1)*3.6 ² ) / (39+34-2)
• g = 1.2 / 4.04788
• g = 0.29851

ヘッジの g は0.29851であることがわかります。

ボーナス:このオンライン計算機を使用すると、任意の 2 つのサンプルのヘッジズの g を自動的に計算できます。

ヘッジの g を解釈する方法

一般に、Hedge の g を解釈する方法は次のとおりです。

• 0.2 = 小さい効果サイズ
• 0.5 = 中程度の効果サイズ
• 0.8 = 大きな効果サイズ

この例では、効果量0.29851は、効果量が小さいと考えられます。これは、2 つのグループの平均間の差は統計的に有意ですが、グループの平均間の実際の差はわずかであることを意味します。

ヘッジズの G とコーエンの D

効果の大きさを測定するもう 1 つの一般的な方法はコーエンの dとして知られており、次の公式を使用します。

d = ( X1 – X2 ) / _√ ^{( s12} _{+ s22} ) / ₂

コーエンの d とヘッジズの g の唯一の違いは、ヘッジズの g では全体の効果サイズを計算するときに各サンプル サイズが考慮されることです。

したがって、2 つのサンプル サイズが等しくない場合は、Hedge の g を使用して効果サイズを計算することをお勧めします。

2 つのサンプル サイズが等しい場合、ヘッジズの g とコーエンの d はまったく同じ値になります。