Effectgrootte

Effectgrootte is een statistische maat die de omvang van een verschijnsel meet, zoals het verschil tussen twee groepen of de sterkte van een associatie. In tegenstelling tot de p-waarde geeft zij informatie over de praktische betekenis van een bevinding en blijft zij relatief onafhankelijk van de steekproefgrootte. De keuze van de maat hangt af van het type data en het onderzoeksontwerp.

Veelgebruikte maten zijn Cohen’s d (gestandaardiseerd verschil tussen twee gemiddelden), Hedge’s g (correctie voor kleine steekproeven), en Pearson’s r (correlatiecoëfficiënt). R² geeft aan welk deel van de variantie in de uitkomst wordt verklaard door de relatie. Voor binaire uitkomsten worden odds ratio (OR) en risk ratio (RR) toegepast. In ANOVA-ontwerpen worden eta-kwadraal en partiële eta-kwadraat gebruikt. Deze maten verschillen qua schaal en interpretatie, maar alle dienen om de relatieve betekenis van bevindingen aan te geven naast de frequentie of significantie.

Interpretatie van effectgroottes is contextafhankelijk; algemene richtlijnen bestaan alleen als heuristieken. Bijvoorbeeld, Cohen’s d van ongeveer 0,2 wordt vaak als klein, 0,5 als middelhoog en 0,8 als hoog beschouwd, maar dit hangt af van het vakgebied. Voor r gelden vergelijkbare, maar minder vaste benchmarks.

Rapportage vereist de juiste maat, de waarde en bij voorkeur een betrouwbaarheidsinterval, evenals vermelding van de gebruikte berekening. Let op dat een grotere effectgrootte geen causaliteit impliceert. In meta-analyses worden effecten standaardiseerd en samengevoegd, vaak met een random-effects-model.