如何以 APA 风格报告 Cohen's d
效果大小 在科学研究中对于理解研究结果的实际意义至关重要。
虽然统计显着性提供了关于结果是偶然的可能性的有价值的信息，但考虑到结果是至关重要的 大小 观察到的效果，以便更好地解释研究结果。
一种广泛使用的效果大小衡量标准是 科恩的，量化标准化 意味着 两组之间的差异。
本文将讨论以下内容的重要性 报告 心理学研究中的效应大小，重点关注科恩的 d 以及如何按照美国心理学会 (APA) 格式报告它。
科恩的 d 是什么？
科恩的 d 是 标准化效应量测量 量化两组平均值之间的差异。
这是 计算 将两组平均值之间的差异除以汇总标准差。
科恩的 d 有利于 比较 不同样本量或规模的研究之间的效应大小，因为它消除了测量单位。
所得的无量纲值代表 差异 两组之间的标准差。
在 解释，Cohen 的 d 值可被视为小 (0.2)、中 (0.5) 或大 (0.8) 效应量。
然而，这些阈值仅仅是 方针 并且可能会根据研究背景而有所不同。
| 科恩的D | 规模效应 |
|---|---|
|
0.00-0.19 |
很小 |
|
0.20-0.49 |
S小号 |
|
0.50-0.79 |
M中号 |
|
0.80+ |
L大号 |
科恩，J.（1988）。 行为科学的统计功效分析（第二版）。 劳伦斯·埃尔鲍姆合伙人。
如何以 APA 格式报告 Cohen's d？
以 APA 格式报告 Cohen's d 时，请遵循以下步骤 步骤 为了确保清晰度和格式正确：
1. 提及科恩的d： 明确说明您正在报告 Cohen's d 作为效应大小的度量。
2. 使用适当的符号： 用小写“d”后跟等号和计算值来表示 Cohen's d。
3. 四舍五入到小数点后两位： 将 Cohen d 的值四舍五入到小数点后两位，以便与 APA 样式报告的其他统计值保持一致。
4. 提供上下文： 根据您的研究背景和解释 Cohen d 的惯例（例如，小 = 0.2，中 = 0.5，大 = 0.8）提供效应大小的解释。
例如：
“独立样本 t检验 发现 A 组 (M = 75.23，SD = 9.42) 和 B 组 (M = 80.15，SD = 8.63) 之间的测试分数存在显著差异，t(48) = -2.16，p = .035。以 Cohen's d 测量的效应大小为 d = 0.62，表明效应为中等。“
该 例子，报告的 Cohen d 值有助于读者了解两组之间超出显着性水平的差异程度。
如何以 APA 风格报告 t 检验？
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计算 Cohen d
Cohen 的 d = (M1 – M2) / SD_pooled
其中 M1 和 M2 是两组的平均值，SD_pooled 是合并标准差，计算公式为：
SD_pooled = √[((n1 – 1) * SD1² + (n2 – 1) * SD2²) / (n1 + n2 – 2)]
其中n1和n2是两组的样本量，SD1和SD2是它们各自的标准差。
总结
合并效应大小，例如 科恩的 深入研究报告对于全面理解研究结果至关重要。
继 APA格式 用于报告统计结果（包括 Cohen's d），确保您的研究结果的一致性、清晰度和准确解释。
通过充分地 报告 效应大小，您可以增强研究的可读性，并有助于更广泛的科学界综合和比较跨研究结果的能力。
当您继续从事心理学研究时，请记住使用 Cohen's d 等衡量标准来传达您的结果的实际意义，并坚持 APA准则 清晰、简洁且有意义地传达您的发现。
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