vaikutusestimaatteja

Vaikutusestimaatit ovat tilastollisia suureita, jotka kuvaavat eron tai yhteyden suuruuden kahden ilmiön välillä. Ne kertovat, kuinka suuri käytännön vaikutus on, eikä pelkästään sen tilastollista merkitsevyyttä. Vaikutusestimaatti on kuvaus otoksesta ja sen luottamusväli osoittaa epävarmuuden.

Yleisimmät vaikutusestimaatit jaotellaan mittayksikköjen mukaan: standardoitu eron suuruus, kuten Cohenin d ja Hedgegin g; suhteelliset riskit, kuten odds ratio ja relative risk; riskiero (risk difference); korrelaatiot, kuten Pearsonin r; varianssien selittävyys, kuten eta neliö ja osittainen eta neliö; sekä monien aikamuotojen analyyseissä käytetyt hazard ratio. Valinta riippuu tutkimusongelmasta ja mitattavasta ilmiöstä.

Estimointi ja tulkinta: Cohenin d voidaan johtaa t-testistä; lineaarinen regressio antaa koeficienteja, joita voidaan standardoida; logistisessa regressiossa saadaan odds ratio; Coxin menetelmä tuottaa hazard ratio. Luottamusväli ja p-arvot tukevat epävarmuuden arviointia. Suurimmat suureet eivät välttämättä merkitse käytännön merkitystä; kontekstin huomioiminen on tärkeää.

Käyttö: vaikutusestimaatteja käytetään laajasti systemaattisissa tarkasteluissa ja meta-analyyseissä, joissa eri tutkimuksista saadaan yhteensä suureet. Raportoinnissa on tärkeää esittää valittu efekti ja sen luottamusvälit sekä mahdolliset herkkyysanalyysit. Huomioitavaa on mittareiden validiteetti, mittausvirheet ja tulosten vertailukelpoisuus, erityisesti silloin kun käytetään eri mitta-asteikkoja.