effektstorlekarna

Effektstorlekarna är kvantitativa mått som beskriver storleken eller styrkan hos ett fenomen i data. De används för att bedöma hur meningsfulla skillnader mellan grupper är och hur starka samband mellan variabler är. Till skillnad från p-värden anger effektstorlekarna inte sannolikheten för observationen utan storleken på effekten.

Vanliga effektstorlekar inkluderar Cohen's d för standardiserad skillnad mellan två medelvärden, Pearsons r för styrkan i ett linjärt samband, odds ratio (OR) och risk ratio (RR) vid binära utfall, samt eta-kvadrat och partiell eta-kvadrat vid variansanalys. I regressionssammanhang används ofta standardiserade beta-koefficienter.

Tolkningsriktlinjer är kontextberoende. Generella riktlinjer är Cohen's d: 0,2 liten, 0,5 medelstor, 0,8 stor; Pearsons r: 0,1 liten, 0,3 medelstor, 0,5 stor. Vissa fält kräver olika tolkningsgränser. Viktigt är att rapportera konfidensintervall runt effektstorleken och komma ihåg att effektstorlek och statistisk signifikans inte är samma sak. Tillförlitlighet i mätning påverkar också effektstorleken.

Användning och syfte: effektstorlekar används i rapportering, jämförelser mellan studier och i meta-analyser för att sammanfatta resultat över studier.

Exempel: två grupper med medelvärden 110 och 100 och en gemensam standardavvikelse 15 ger Cohen's d ungefär (110−100)/15 ≈ 0,67.