當(dāng)我們?cè)谑褂胻檢驗(yàn)的時(shí)候大多數(shù)時(shí)候都是小樣本為主，尤其是臨床試驗(yàn)中，用較少的樣本來推斷其所代表的總體是否有差異是我們的最終目的，

但是當(dāng)樣本量較大時(shí)，專業(yè)統(tǒng)計(jì)得到的結(jié)果可能與真實(shí)情況有差別。因?yàn)閷?duì)于大樣本，輕微的差別就會(huì)導(dǎo)致t值變化很大，從而掩蓋了數(shù)據(jù)間真實(shí)的情況。

通過上圖兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的公式可以看出，決定t值大小的因素有樣本均數(shù)X，樣本數(shù)n和標(biāo)準(zhǔn)差S，大樣本量勢(shì)必影響t值的大小。

一味地去關(guān)注P是否小于0.05，而忽略了數(shù)據(jù)本身的情況是不可取的。關(guān)于正確理解P值的含義，我在此推薦程開明老師的這篇文獻(xiàn)。由于篇幅所限，在此就不過多展開。

今天我主要說的是如何通過效應(yīng)量指標(biāo)來輔助解讀P值，其他方法我會(huì)在之后的文章中盡量補(bǔ)充。

效應(yīng)量的概念：

效應(yīng)量是指由于因素引起的差別，是衡量處理效應(yīng)大小的指標(biāo)。與顯著性檢驗(yàn)不同，這些指標(biāo)不受樣本容量影響。它表示不同處理下的總體均值之間差異的大小，可以在不同研究之間進(jìn)行比較。平均值差異、方差分析解釋比例、回歸分析解釋比例需要用效應(yīng)量描述。效應(yīng)量不受樣本容量的影響。當(dāng)樣本容量大得到顯著時(shí)，有必要報(bào)告效應(yīng)量大小。（來自百度百科）

Cohen’s d用于t檢驗(yàn)，表明兩個(gè)均數(shù)之間的標(biāo)準(zhǔn)差異；

η2（偏η2）主要用于方差分析（ANOVA），表明與變量X的水平變化有關(guān)的變量Y的變化比率。

翻譯成白話就是：

1、效應(yīng)量不受樣本量的影響，真實(shí)反映效應(yīng)大小情況。

2、討論自變量和因變量強(qiáng)度關(guān)系時(shí)，也不受樣本量影響。（比如在回歸分析中）

3、同樣在回歸分析中，通過效應(yīng)量指標(biāo)可以真實(shí)得出自變量對(duì)因變量的重要程度，尤其在建模找危險(xiǎn)因素時(shí)很有用。

4、當(dāng)效應(yīng)量較小時(shí)，就算P值＜0.05，也不能輕易下結(jié)論。

案例說明：

為了方便理解，我舉個(gè)例子來說明效應(yīng)量指標(biāo)的實(shí)際意義。

一項(xiàng)開展我國(guó)男嬰體重的調(diào)查，統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示北方5385人平均體重為3.08kg，南方4896人平均3.10kg，3.08kg和3.10kg實(shí)際相差0.02kg，結(jié)論應(yīng)該是南北方男嬰出生體重相差不大才對(duì)。但此時(shí)如果使用t檢驗(yàn)，得出的結(jié)果確是t=2.93，P=0.0034，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

此時(shí)如果堅(jiān)持統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)論，則會(huì)得到一個(gè)不真實(shí)的結(jié)論。因?yàn)樵跇颖玖枯^大的時(shí)候，P值會(huì)趨于小概率。

Cohen's d 的計(jì)算：

很遺憾SPSS無(wú)法計(jì)算這個(gè)指標(biāo)，但我會(huì)介紹另一款統(tǒng)計(jì)軟件（JASP）可以輕易計(jì)算，在此之前我們先看看該指標(biāo)的計(jì)算公式。

獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)：

ES=（m1-m2）/s-pooled，m：均值，s-pooled：聯(lián)合方差

配對(duì)樣本t檢驗(yàn)：

ES=（m1-m2）/s，m:均值，s：差值的標(biāo)準(zhǔn)差

Cohen’s d 的結(jié)果解讀標(biāo)準(zhǔn)：

以上兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)都可以，任選一個(gè)就行。

由于不想篇幅過長(zhǎng)影響閱讀，本篇先了解一下效應(yīng)量指標(biāo)的使用背景，下一篇將通過具體的案例向大家展示，并且如何使用JASP這款軟件獲得Cohen's d效應(yīng)量指標(biāo)。拜拜。