Cohen's d 效应量计算器

← ToolBox / Cohen's d（效应量）
📖 查看「d 效应量计算器使用指南」

Cohen's d Effect Size Calculator

📐 计算公式
组间标准化均数差（Cohen 的 d）：合并标准差 sp = √{[(n₁−1) × s₁² + (n₂−1) × s₂²] ÷ (n₁+n₂−2)}，d = (第一组均值 m₁ − 第二组均值 m₂) ÷ sp，保留 4 位小数。校验：两组均值、标准差、样本量六项非空数值守卫（配图同式另要求 n₁、n₂ ≥2 且 sp >0）。判据：|d| <0.2 效应极小、<0.5 小、<0.8 中等、≥0.8 大。
Cohen's d 用两组均值之差除以合并标准差 s_p，得到以标准差为单位的效应量，消除了原始量纲，便于跨实验比较差异幅度：|d| 约 0.2 小、0.5 中、0.8 大。s_p 由两组标准差与样本量加权求得。

Enter two group means and pooled standard deviation (or group SDs and sizes) to compute Cohen's d and measure effect size for comparing experimental results.

📌 计算说明
  • |d|≈0.2/0.5/0.8 为小/中/大。
  • 用合并标准差标准化。

📚 深度解析：Cohen's d 效应量

💡 常见使用场景

两组均值
m1=85、m2=80、s1=s2=10、n1=n2=30：合并 sp=√(((29×100)+(29×100))/58)=√(5800/58)=√100=10；d=(85−80)/10=0.5（中等效应）。
大效应
差 16、sp=10：d=1.6，属大效应，临床/实践意义显著。

❓ 常见问题（FAQ）

效应量和 p 值关系？
p 值受样本量影响（大样本小差异也显著），效应量 d 衡量差异幅度，二者互补。
合并标准差 sp 公式？
sp=√(((n1−1)s1²+(n2−1)s2²)/(n1+n2−2))，即 pooled 方差开方。

🔗 相关工具

🧮 Z 分数计算器输入原始分数、总体均值与总体标准差，将分数标准化为 Z 分数 (x−μ)/σ，并给出对应的百分位排… 🔬 t 检验统计量输入样本均值、假设总体均值、样本标准差与样本量，计算单样本 t 统计量 t=(x̄−μ)/(s/√… 📊 二项分布概率计算器输入试验次数 n 与成功次数 k、成功概率 p，计算 n 次独立伯努利试验恰好 k 次成功的概率，用 🔬 假设检验 p 值近似输入 Z 统计量，用正态分布近似快速估算双尾 Z 检验的 p 值，并提示 p<0.05 时通常在… 📊 偏度与峰度输入一组数据，计算偏度Skewness与峰度Kurtosis，判断分布是否左偏或右偏、是否比正态分… 🧮 几何平均数计算器几何平均数计算器：输入数值集合，按乘积的 n 次根计算几何平均数，适合增长率、比率等相乘型数据的集中

Formula & Standard References

Item Formula / Note Source / Standard
d definitiond = (x̄1 − x̄2) ÷ s_pooled with pooled variance aboveCohen 1988, Statistical Power Analysis
Effect-size bands0.2 small, 0.5 medium, 0.8 largeCohen 1988 Chapter 2
Conversion with rd = 2r ÷ √(1−r²); r = d ÷ √(d²+4)Rosenthal 1991 conversion
Small-sample correctionHedges' g = d × (1 − 3 ÷ (4(n1+n2) − 9)); prefer g below n=20Hedges & Olkin 1985