发布网友 发布时间:2024-06-07 03:31
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热心网友 时间:2024-06-07 03:34
深度解析效应量:以Cohen's d为核心
效应量,这个看似抽象的统计概念,其实是我们衡量研究结果影响力的关键工具。它不仅衡量变量间的关联强度,还能揭示变量变化的大小,或者比较不同组间的显著差异。统计学界有超过百种效应量概念,如医学研究中常见的均数差(MD)、相关系数(r)、相对风险度(RR)和比值比(OR),它们各自适应于不同数据类型,有的保留原始单位,如MD,有的则进行标准化,如Cohen's d。
Gene V. Glass曾言,统计显著性并非全部,我们需要用量化描述结果的大小,而不仅仅是指出治疗的效果。美国统计协会的声明强调了p值的局限性,倡导回归可重复性研究,而效应量正是弥补这种误判的重要补充。例如,即使研究结果显示治疗与安慰剂之间的差异显著,但如果效应量小,实际意义可能并不大。Cohen's d在JAMA Psychiatry的研究中被广泛使用,它不仅可以提供组间差异的量化指标,还能在meta分析和样本量估算中发挥关键作用。
Cohen's d,作为最常见的效应量之一,计算方法基于两组均值和标准差,其界值标准如0.2、0.5、0.8等,虽然有指导意义,但其标准性仍有待讨论。在实践中,SAS宏程序%effect_size简化了Cohen's d的计算,支持独立组间、单组前后及两组前后差异比较,通过输入数据集、研究设计等参数,即可快速得出分析结果并导出Excel表格。
在追求科学严谨的今天,理解并合理运用效应量,如Cohen's d,无疑为科研成果的解读提供了更为全面和精确的视角。让我们摒弃单一的显著性追求,拥抱更为丰富的效应量,揭示数据背后的真正故事。