解释效果大小

机器算法验证 规模效应 心理学 科恩斯-d 社会科学
2022-03-20 10:05:31

效果大小最广泛使用的解释之一是 Cohen 的,如下所示:d

  • <.10微不足道
  • [.10,.30] :小到中
  • [.30,.50]中到大
  • >.50大到非常大

这似乎是心理学的标准。

我想知道一般社会学或社会科学是否有这样的标准?

我知道效果的大小最好在研究的背景下解释!

2个回答

心理学中的这些“标准”是统计培训不佳的不幸结果。不要在整个领域寻找这样的标准。充其量只能在特定主题中找到它们。科恩从未打算将这些作为标准,只是建议将它们作为基于对社会科学效应大小和直觉的先前分析的解释的起点。我们应该超越那个建议,而不是把它变成教义。

约翰已经给出了答案。就像一个附录(作为评论有点太长了),让我添加科恩本人的一句话(来自行为科学的统计能力分析,1988):

“小”、“中”和“大”这些术语不仅彼此相关,而且与行为科学领域相关,甚至更具体地与任何特定调查中采用的具体内容和研究方法相关。 ...]。面对这种相对性,为这些术语提供传统的操作定义存在一定的风险[...]。然而,这种风险是可以接受的,因为通过提供一个共同的传统参考框架,只有在没有更好的估计 ES 指数的基础时才建议使用这种参考框架,得到的比失去的多(第 25 页)。

重点是我的。在许多情况下,有一个更好的基础,因为效果通常是用我们对原始单位的含义和结果的可变性有一些先验知识/直觉的尺度来衡量的。

在他 1994 年的著名论文(“地球是圆的 (p < .05)”)中,科恩本人也建议放弃“标准化”效果度量,而是提倡使用原始效果度量。另一个引用:

为了建设性地使用“原始”回归系数和置信区间,心理学家必须开始尊重他们使用的单位,或者开发他们可以充分尊重的测量单位,以便给定领域或子领域的研究人员同意使用它们。这样,就有希望研究人员的知识可以累积。(第 1001 页)。

同样,重点是我的。不幸的是,科恩的名字与这些“罐头”价值观有关,而事实上他非常小心,没有过分强调它们的含义。