Tolk Cohens d effektstørrelse

En interaktiv visualisering

Utviklet av Kristoffer Magnusson

Oversatt av Harald Groven

Del

Cohens d et mål på effektstørrelse som er utrolig populært i psykologifaget. Tolkinga av denne er derimot ikke helt enkel, og forskere benytter ofte generelle retningslinjer, som å inndele i lav (0.2), middels (0.5), og høy (0.8) verdi når de tolker effekten. I mange tilfeller er det likevel tvilsomt om den standardiserate gjennomsnittsverdiforskjellen (dvs. Cohens d) er mer tolkbar er den ustandardiserte forskjellen.

For å forenkle tolkningen presenteres Cohens d på flere forskjellige måter i denne visualiseringen: Visuelt overlapp, Cohen’s U3, probability of superiority, prosentuelt overlapp, og number needed to treat. Du kan også endre standardavviet samt se den ustandardiserte forskjellen.

Cohens d

Laster inn visualiseringen

Cohens U3

% Overlapp

Probability of Superiority

Number Needed to Treat

Forklart med klarspråk

Med en Cohens d0.80, kommer 78.8% av "treatment"-gruppa å være over gjennomsnittsverdien for "control"-gruppa (Cohens U3), 68.9% av de to gruppene til å være overlappende, og det er en 71.4% sjanse å tilfeldig utvalgt person fra "treatment"-gruppa kommer ha en høyere poengscore enn en tilfeldig utvalgt person fra "control"-gruppa (probability of superiority). For å få et mer positivt utfall i "treatment"-gruppa sammenlignet med "control"-gruppa behøver vi behandle 3.5 personer i gjennomsnitt. Dette innebærer at om det er 100 personer i hver gruppe, og om vi antar at 20 personer har et positivt utfall i "control"-gruppa, så kommer 20 + 28.3 personer i "treatment"-gruppa ha positive utfall.1

1Verdiene er gjennomsnitt, og det antas at 20 (CER) i "control"-gruppa har et "positivt utfall", dvs. deres utfall havner under en terskelverdi. Du kan endra på denne verdien i kontrollpanelet. Mer informasjon om utregningene finnes i formel-delen i FAQen.

Skrevet av Kristoffer Magnusson, en klinisk psykologi-forsker. Du burde følge han på Twitter, og ta kontakt på discord-serveren for åpen vitenskap Git Gud Science.

FAQ

Endre Cohens d

Bruk skyvebryteren (slider’en) for å endre Cohens d, eller åpne kontrollpanelet og endre parameterne. Du kan også endre ved hjelp av piltastene på tastaturet.

Innstillinger

Du kan endre følgende innstillinger ved å klikke på innstillingsikonene til høyre for skyvebryteren.

  • Parametrar
    • Gjennomsnitt 1
    • Gjennomsnitt 2
    • SD
    • Control group event rate (CER)
  • Etiketter
    • X-akse
    • Fordeling 1
    • Fordeling 2
  • Skjutreglagets inställningar
    • Maksverdi
    • Stegstørrelse: Styrer størrelse på stegene i skyvebryteren

Lagre innstillinger

Innstillingene kan lagres i nettleserens localStorage, og kommer til å vedvare ved fremtidige besøk.

Panorer og endre skalering

Du kan panorere langs x-aksen ved å klikke og dra på visualiseringen. Dobbeltklikk på visualiseringen for å sentrere og skalere.

Offline-användning

Denne nettsiden bruker en service worker og vil fungere selv når den er uten nett-tilgang.

Cohens d

Cohens d er enkelt sagt den standardiserte forskjellen i gjennomsnitt,

,

der er populasjosparameteret for Cohens d. Der det antas at , dvs., homogene populationsvarianser, og er respektive populasjonens gjennomsnittsverdi.

Cohens U3

Cohen (1977) definerte U3 som et mål på ikke-overlapp, der vi “tar andelen av A-populasjonen som blir overgått av den øvre halvdelen av Β-populasjonen”. Cohens d kan konverteres til Cohens U3 ved hjelp av følgende formel

,

der er standardnormalfordelingens kumulative fordelningsfunksjon, og populationsverdien for Cohens d.

Overlapp

Kalles generelt for overlapping coefficient (OVL). Cohens d kan konverteres til OVL ved hjelp av følgende formel (Reiser and Faraggi, 1999),

der standardnormalfordelingens kumulative fordelningsfunksjon, og populationsverdien for Cohens d.

Probability of superiority

Dette er en effektstørrelse med mange navn: common language effect size (CL), Area under the receiver operating characteristics (AUROC) eller bare A for sin ikke-parametriske versjon (Ruscio & Mullen, 2012). Det er tenkt som en mer intuitiv effektstørrelse for personer uten statistikkutdanning. Effektstørrelsen gir sannsynligheten for at en tilfeldig utvalgt person fra tiltaksgruppa har større score enn en tilfeldig utvalgt person fra kontrollgruppa. Cohens d kan konverteres til CL ved hjelp av følgende formel (Ruscio, 2008),

der standardnormalfordelingens kumulative fordelningsfunksjon, og populasjonsverdien for Cohens d.

Number Needed to Treat

NNT er antallet pasienter som må behandles for å få 1 flere positive utfall i tiltaksgruppa sammenlignet med kontrollgruppen. Furukawa og Leucht (2011) gav følgende formel for å regne om Cohens d til NNT,

hvor standardnormalfordelingens kumulative fordelningsfunksjon og dens inverse, CER er kontrollsgruppa hendelsesfrekvens og populationsverdien for Cohens d. OBS. CER er 20 % i visualiseringen. Du kan endre på dette ved å klikke på innstillingsikonet til høyre for skjutreglaget. Definisjonen av en “hendelse” eller “respons” er godtyckligt, og skulle kunne definieres som andelen pasienter i remission, for eksempel de som er under en viss terskelverdi med en standardiserat formel. Det er mulig å konvertere Cohens d til en versjon av NNT som ignorerer kontrollgruppas hendelsesfrekvens. Om du vil lese mer om det kan du lese Furukawa & Leucht (2011), som presenterer overbevisende argument for hvorfor det kompliserer tolkninga av NNT.

R-programmeringskode for å beregne NNT fra Cohens d

Fordi mange har spurt om R-kode for formelen ovenfor så viser jeg den her:

Referanser

  • Baguley, T. (2009). Standardized or simple effect size: what should be reported? British journal of psychology, 100(Pt 3), 603–17.
  • Cohen, J. (1977). Statistical power analysis for the behavioral sciencies. Routledge.
  • Furukawa, T. A., & Leucht, S. (2011). How to obtain NNT from Cohen’s d: comparison of two methods. PloS one, 6(4).
  • Reiser, B., & Faraggi, D. (1999). Confidence intervals for the overlapping coefficient: the normal equal variance case. Journal of the Royal Statistical Society, 48(3), 413-418.
  • Ruscio, J. (2008). A probability-based measure of effect size: robustness to base rates and other factors. Psychological methods, 13(1), 19–30.
  • Ruscio, J., & Mullen, T. (2012). Confidence Intervals for the Probability of Superiority Effect Size Measure and the Area Under a Receiver Operating Characteristic Curve. Multivariate Behavioral Research, 47(2), 201–223.

Referer til denne siden i henhold til din favoritt-siteringsstil. Referansen nedenfor blir automatisk generert med korrekt informasjon.

APA 7

Magnusson, K. (2023). A Causal Inference Perspective on Therapist Effects. PsyArXiv. https://DOI

BibTex

Meld gjerne inn bugs eller send inn et forskag ved å opprette sak på GitHub, hvis du vil stille et spørsmål GitHub discussions

Nei, det er ingen fare! Denne tjenesten kjøres i din nettleser og og serveren trenger bare sende ut noen små filer.

Dette er bevisst. Du kan lese mer om hva jeg har tenkt i blogginnlegget: Where Cohen went wrong – the proportion of overlap between two normal distributions

Ja, absolutt! Jeg har ikke oppfunnet hvordan tegne to overlappende gauss-kurver. Visualiseringen på den her siden er public domain, noe som medfører at du kan “kopiere, endre, distribuere og fremføre verket, selv for kommersielle formål, uten å spørre om tillatelse.” (see [CC0 1.0 universell Public domain-dedikation](https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/deed.no)). Kreditering er ikke et krav, men det vil satt pris på!

Kildekoden for visualiseringen har en MIT-lisens, og tekstene er CC-BY 4.0.

Bidra/Doner

Du kan bidra til fri og åpen programvare på flere målter. Hvis du liker det jeg lager kan du støtte det ved å:

En stor takk til de 152 personer som har spandert 361 kaffe!

Jason Rinaldo kjøpte ☕☕☕☕☕☕☕☕☕☕ (10) kaffe

I've been looking for applets that show this for YEARS, for demonstrations for classes. Thank you so much! Students do not need to tolarate my whiteboard scrawl now. I'm sure they'd appreciate you, too.l

JDMM kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

You finally helped me understand correlation! Many, many thanks... 😄

@VicCazares kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Good stuff! It's been so helpful for teaching a Psych Stats class. Cheers!

Dustin M. Burt kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Excellent and informative visualizations!

Someone kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

@metzpsych kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Always the clearest, loveliest simulations for complex concepts. Amazing resource for teaching intro stats!

Ryo kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

For a couple years now I've been wanting to create visualizations like these as a way to commit these foundational concepts to memory. But after finding your website I'm both relieved that I don't have to do that now and pissed off that I couldn't create anything half as beautiful and informative as you have done here. Wonderful job.

Diarmuid Harvey kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

You have an extremely useful site with very accessible content that I have been using to introduce colleagues and students to some of the core concepts of statistics. Keep up the good work, and thanks!

Michael Hansen kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Keep up the good work!

Michael Villanueva kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

I wish I could learn more from you about stats and math -- you use language in places that I do not understand. Cohen's D visualizations opened my understanding. Thank you

Someone kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Thank you, Kristoffer

Pål from Norway kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Great webpage, I use it to illustrate several issues when I have a lecture in research methods. Thanks, it is really helpful for the students:)

@MAgrochao kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Joseph Bulbulia kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Hard to overstate the importance of this work Kristoffer. Grateful for all you are doing.

@TDmyersMT kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Some really useful simulations, great teaching resources.

@lakens kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Thanks for fixing the bug yesterday!

@LinneaGandhi kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

This is awesome! Thank you for creating these. Definitely using for my students, and me! :-)

@ICH8412 kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

very useful for my students I guess

@KelvinEJones kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Preparing my Master's student for final oral exam and stumbled on your site. We are discussing in lab meeting today. Coffee for everyone.

Someone kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

What a great site

@Daniel_Brad4d kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Wonderful work!

David Loschelder kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Terrific work. So very helpful. Thank you very much.

@neilmeigh kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

I am so grateful for your page and can't thank you enough!  

@giladfeldman kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Wonderful work, I use it every semester and it really helps the students (and me) understand things better. Keep going strong.

Dean Norris kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Sal kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Really super useful, especially for teaching. Thanks for this!

dde@paxis.org kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Very helpful to helping teach teachers about the effects of the Good Behavior Game

@akreutzer82 kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Amazing visualizations! Thank you!

@rdh_CLE kjøpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

So good!

Amanda Sharples kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Soyol kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Someone kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Kenneth Nilsson kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Keep up the splendid work!

@jeremywilmer kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Love this website; use it all the time in my teaching and research.

Someone kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Powerlmm was really helpful, and I appreciate your time in putting such an amazing resource together!

DR AMANDA C DE C WILLIAMS kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

This is very helpful, for my work and for teaching and supervising

Georgios Halkias kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Regina kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Love your visualizations!

Susan Evans kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Thanks. I really love the simplicity of your sliders. Thanks!!

@MichaMarie8 kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Thanks for making this Interpreting Correlations: Interactive Visualizations site - it's definitely a great help for this psych student! 😃

Zakaria Giunashvili, from Georgia kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

brilliant simulations that can be effectively used in training

Someone kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

@PhysioSven kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Amazing illustrations, there is not enough coffee in the world for enthusiasts like you! Thanks!

Cheryl@CurtinUniAus kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

🌟What a great contribution - thanks Kristoffer!

vanessa moran kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Wow - your website is fantastic, thank you for making it.

Someone kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

mikhail.saltychev@gmail.com kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Thank you Kristoffer This is a nice site, which I have been used for a while. Best Prof. Mikhail Saltychev (Turku University, Finland)

Someone kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Ruslan Klymentiev kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

@lkizbok kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Keep up the nice work, thank you!

@TELLlab kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Thanks - this will help me to teach tomorrow!

SCCT/Psychology kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Keep the visualizations coming!

@elena_bolt kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Thank you so much for your work, Kristoffer. I use your visualizations to explain concepts to my tutoring students and they are a huge help.

A random user kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Thank you for making such useful and pretty tools. It not only helped me understand more about power, effect size, etc, but also made my quanti-method class more engaging and interesting. Thank you and wish you a great 2021!

@hertzpodcast kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

We've mentioned your work a few times on our podcast and we recently sent a poster to a listener as prize so we wanted to buy you a few coffees. Thanks for the great work that you do!Dan Quintana and James Heathers - Co-hosts of Everything Hertz 

Cameron Proctor kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Used your vizualization in class today. Thanks!

eshulman@brocku.ca kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

My students love these visualizations and so do I! Thanks for helping me make stats more intuitive.

Someone kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Adrian Helgå Vestøl kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

@misteryosupjoo kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

For a high school teacher of psychology, I would be lost without your visualizations. The ability to interact and manipulate allows students to get it in a very sticky manner. Thank you!!!

Chi kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

You Cohen's d post really helped me explaining the interpretation to people who don't know stats! Thank you!

Someone kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

You doing useful work !! thanks !!

@ArtisanalANN kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Enjoy.

@jsholtes kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Teaching stats to civil engineer undergrads (first time teaching for me, first time for most of them too) and grasping for some good explanations of hypothesis testing, power, and CI's. Love these interactive graphics!

@notawful kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Thank you for using your stats and programming gifts in such a useful, generous manner. -Jess

Mateu Servera kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

A job that must have cost far more coffees than we can afford you ;-). Thank you.

@cdrawn kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Thank you! Such a great resource for teaching these concepts, especially CI, Power, correlation.

Julia kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Fantastic work with the visualizations!

@felixthoemmes kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

@dalejbarr kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Your work is amazing! I use your visualizations often in my teaching. Thank you. 

@PsychoMouse kjøpte ☕☕☕ (3) kaffe

Excellent!  Well done!  SOOOO Useful!😊 🐭 

Dan Sanes kjøpte ☕☕ (2) kaffe

this is a superb, intuitive teaching tool!

@whlevine kjøpte ☕☕ (2) kaffe

Thank you so much for these amazing visualizations. They're a great teaching tool and the allow me to show students things that it would take me weeks or months to program myself.

Someone kjøpte ☕☕ (2) kaffe

@notawful kjøpte ☕☕ (2) kaffe

Thank you for sharing your visualization skills with the rest of us! I use them frequently when teaching intro stats. 

Andrew J O'Neill kjøpte ☕ (1) kaffe

Thanks for helping understand stuff!

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Shawn Hemelstrand kjøpte ☕ (1) kaffe

Thank you for this great visual. I use it all the time to demonstrate Cohen's d and why mean differences affect it's approximation.

Adele Fowler-Davis kjøpte ☕ (1) kaffe

Thank you so much for your excellent post on longitudinal models. Keep up the good work!

Stewart kjøpte ☕ (1) kaffe

This tool is awesome!

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Aidan Nelson kjøpte ☕ (1) kaffe

Such an awesome page, Thank you

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Ellen Kearns kjøpte ☕ (1) kaffe

Dr Nazam Hussain kjøpte ☕ (1) kaffe

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Eva kjøpte ☕ (1) kaffe

I've been learning about power analysis and effect sizes (trying to decide on effect sizes for my planned study to calculate sample size) and your Cohen's d interactive tool is incredibly useful for understanding the implications of different effect sizes!

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Thanks a lot!

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Reena Murmu Nielsen kjøpte ☕ (1) kaffe

Tony Andrea kjøpte ☕ (1) kaffe

Thanks mate

Tzao kjøpte ☕ (1) kaffe

Thank you, this really helps as I am a stats idiot :)

Melanie Pflaum kjøpte ☕ (1) kaffe

Sacha Elms kjøpte ☕ (1) kaffe

Yihan Xu kjøpte ☕ (1) kaffe

Really appreciate your good work!

@stevenleung kjøpte ☕ (1) kaffe

Your visualizations really help me understand the math.

Junhan Chen kjøpte ☕ (1) kaffe

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Michael Hansen kjøpte ☕ (1) kaffe

ALEXANDER VIETHEER kjøpte ☕ (1) kaffe

mather kjøpte ☕ (1) kaffe

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Bastian Jaeger kjøpte ☕ (1) kaffe

Thanks for making the poster designs OA, I just hung two in my office and they look great!

@ValerioVillani kjøpte ☕ (1) kaffe

Thanks for your work.

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Great work!

@YashvinSeetahul kjøpte ☕ (1) kaffe

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Angela kjøpte ☕ (1) kaffe

Thank you for building such excellent ways to convey difficult topics to students!

@inthelabagain kjøpte ☕ (1) kaffe

Really wonderful visuals, and such a fantastic and effective teaching tool. So many thanks!

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Yashashree Panda kjøpte ☕ (1) kaffe

I really like your work.

Ben kjøpte ☕ (1) kaffe

You're awesome. I have students in my intro stats class say, "I get it now," after using your tool. Thanks for making my job easier.

Gabriel Recchia kjøpte ☕ (1) kaffe

Incredibly useful tool!

Shiseida Sade Kelly Aponte kjøpte ☕ (1) kaffe

Thanks for the assistance for RSCH 8210.

@Benedikt_Hell kjøpte ☕ (1) kaffe

Great tools! Thank you very much!

Amalia Alvarez kjøpte ☕ (1) kaffe

@noelnguyen16 kjøpte ☕ (1) kaffe

Hi Kristoffer, many thanks for making all this great stuff available to the community!

Eran Barzilai kjøpte ☕ (1) kaffe

These visualizations are awesome! thank you for creating it

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Chris SG kjøpte ☕ (1) kaffe

Very nice.

Gray Church kjøpte ☕ (1) kaffe

Thank you for the visualizations. They are fun and informative.

Qamar kjøpte ☕ (1) kaffe

Tanya McGhee kjøpte ☕ (1) kaffe

@schultemi kjøpte ☕ (1) kaffe

Neilo kjøpte ☕ (1) kaffe

Really helpful visualisations, thanks!

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

This is amazing stuff. Very slick. 

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Sarko kjøpte ☕ (1) kaffe

Thanks so much for creating this! Really helpful for being able to explain effect size to a clinician I'm doing an analysis for. 

@DominikaSlus kjøpte ☕ (1) kaffe

Thank you! This page is super useful. I'll spread the word. 

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Melinda Rice kjøpte ☕ (1) kaffe

Thank you so much for creating these tools! As we face the challenge of teaching statistical concepts online, this is an invaluable resource.

@tmoldwin kjøpte ☕ (1) kaffe

Fantastic resource. I think you would be well served to have one page indexing all your visualizations, that would make it more accessible for sharing as a common resource.

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Fantastic Visualizations! Amazing way to to demonstrate how n/power/beta/alpha/effect size are all interrelated - especially for visual learners! Thank you for creating this?

@jackferd kjøpte ☕ (1) kaffe

Incredible visualizations and the best power analysis software on R.

Cameron Proctor kjøpte ☕ (1) kaffe

Great website!

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Hanah Chapman kjøpte ☕ (1) kaffe

Thank you for this work!!

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Jayme kjøpte ☕ (1) kaffe

Nice explanation and visual guide of Cohen's d

Bart Comly Boyce kjøpte ☕ (1) kaffe

thank you

Dr. Mitchell Earleywine kjøpte ☕ (1) kaffe

This site is superb!

Florent kjøpte ☕ (1) kaffe

Zampeta kjøpte ☕ (1) kaffe

thank you for sharing your work. 

Mila kjøpte ☕ (1) kaffe

Thank you for the website, made me smile AND smarter :O enjoy your coffee! :)

Deb kjøpte ☕ (1) kaffe

Struggling with statistics and your interactive diagram made me smile to see that someone cares enough about us strugglers to make a visual to help us out!😍 

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

@exerpsysing kjøpte ☕ (1) kaffe

Much thanks! Visualizations are key to my learning style! 

Someone kjøpte ☕ (1) kaffe

Sponsorer

Du kan sponse mitt arbeid med åpen kildekode via GitHub Sponsors og få takk der.

Støttespiller ✨❤️

Pull requests blir også ett fram til, eller så kan du foreslå ny funksjonalitet, referanser, eller fikse skrivefeil. Opprett bare en sak på GitHub.

Webmentions

Magnus
Magnus 2021-02-18
Hurra! 🇳🇴

(Webmentions sendt før 2021 vises dessverre ikke her.)

Flere visualiseringer

Understanding p-values Through Simulations

An interactive simulation to help explain p-values

Maximum Likelihood

An interactive post covering various aspects of maximum likelihood estimation.

Cohen's d

An interactive app to visualize and understand standardized effect sizes.

Statistical Power and Significance Testing

An interactive version of the traditional Type I and II error illustration.

Confidence Intervals

An interactive simulation of confidence intervals

Bayesian Inference

An interactive illustration of prior, likelihood, and posterior.

Correlations

Interactive scatterplot that lets you visualize correlations of various magnitudes.

Equivalence and Non-Inferiority Testing

Explore how superiority, non-inferiority, and equivalence testing relates to a confidence interval

P-value distribution

Explore the expected distribution of p-values under varying alternative hypothesises.

t-distribution

Interactively compare the t- and normal distribution.