Wielkość efektu — d Cohena, eta-kwadrat i V Cramera
Statystyczna istotność to nie wszystko. Miary wielkości efektu mówią czy różnica jest praktycznie ważna.
Dlaczego sama p-wartość nie wystarczy?
Przy n = 10 000 nawet różnica 0.1 punktu będzie statystycznie istotna. Dlatego zawsze podajemy miarę wielkości efektu.
D Cohena — dla testu t
d = 0.2 mały, d = 0.5 średni, d = 0.8 duży efekt.
Eta-kwadrat — dla ANOVA
η² = .01 mały, η² = .06 średni, η² = .14 duży efekt.
V Cramera — dla chi-kwadrat
V = .1 mały, V = .3 średni, V = .5 duży efekt.
APA 7 rekomenduje podawanie miary wielkości efektu jako standard.