T检验的effect size是什么?有什么含义吗?

  统计/机器学习 假设检验    浏览次数: 199
0

T检验的effect size是什么?有什么含义吗?和power有关系吗?


 

cyh   2018-06-06 09:59



   1个回答 
4

我们常常用T test来根据样本均值比较两个总体的均值。

p value可以反映出它们是否相同(的概率);而effect size是反映它们有多么不相同。可以用Cohen's $d$来计算effect size。

$$d=\frac{\bar X_1 - \bar X_2}{SD_{pool}}$$

也就是均值的差除以标准差。

一般来说

$d=0.2$:effect size较小

$d=0.5$:effect size适中

$d=0.8$:effect size较大

Lydia   2018-06-06 11:55



  相关主题

如何从假设检验的角度去理解AB testing   2回答

多重比较校正   1回答

F检验的使用场景   3回答

z test和t test什么区别?   1回答

单侧T检验p值与双侧T检验p值的关系   1回答

t检验,需要测试集验证集吗?   3回答

多重检验中的FDR(false discovery rate, 错误发现率)是什么?   2回答

假设检验中的p值是什么意思?为什么越小越好?   2回答

配对T检验和两样本T检验是一回事么?   1回答

假设检验的效力是什么?   1回答

python里用F检验来比较方差   1回答

多因素方差分析   3回答



回答问题时需要注意什么?

我们谢绝在回答前讲“生动”的故事。

我们谢绝“这么简单,你自己想”、“书上有的,你认真看”这类的回答;如果你认为对方的提问方式或者内容不妥,你可以直接忽略该问题,不用进行任何作答,甚至可以对该问题投反对票。

我们谢绝答非所问。

我们谢绝自己不会、硬要回答。

我们感激每一个用户在编写答案时的努力与付出!