Tolka Cohens d effektstorlek

En interaktiv visualisering

Dela

Cohens d effektstorlek är otroligt populär i psykologi. Däremot är inte dess tolkning alltid helt enkelt, och forskare använder ofta generella riktlinjer, såsom låg (0.2), medel (0.5), och hög (0.8) när de tolkar effekten. I många fall är det även tveksamt om den standardiserade medelvärdesskillnaden (dvs. Cohens d) är mer tolkningsbar är den ostandardiserade skillnaden.

För att underlätta tolkningen presenteras Cohens d på några olika vis i den här visualiseringen: visuellt överlapp, Cohen’s U₃, probability of superiority, procentuellt överlapp, och number needed to treat. Du kan också ändra standardavvikelsen samt se den ostandardiserade skillnaden.

Laddar visualiseringen

Cohens U₃

% Överlapp

Probability of Superiority

Number Needed to Treat

Förklaring på vanligt språk

Med en Cohens d på 0.80, kommer 78.8% av "treatment"-gruppen att vara över medelvärdet för "control"-gruppen (Cohens U₃), 68.9% av de två grupperna kommer överlappa, och det är en 71.4% chans att en slumpmässigt utvald person från "treatment"-gruppen kommer ha en högre poäng än en slumpmässigt utvald person från "control"-gruppen (probability of superiority). För att få ett mer positivt utfall i "treatment"-gruppen jämfört med "control"-gruppen behöver vi behandla 3.5 personer i genomsnitt. Detta innebär att om det är 100 personer i varje grupp, och om vi antar att 20 personer har ett positivt utfall i "control"-gruppen, så kommer 20 + 28.3 personer i "treatment"-gruppen ha positiva utfall.¹

¹Värdena är genomsnitt, och det antas att 20 (CER) i "control"-gruppen har ett "positivt utfall", d.v.s. deras utfall hamnar under någon cut-off. Du kan ändra på detta värde i inställningspanel. Mer information uträkningarna finns i formel-delen i FAQ:n.

Färger

Grupp 1

Överlapp

Grupp 2

Tryck för att ändra färger

Mörkt läge:

Parametrar

Spara inställningar

Spara inställningarna lokalt i webbläsaren

Skrivet av Kristoffer Magnusson, en forskare i klinisk psykologi. Du borde följa honom på Twitter, och gå med i discordservern för öppen vetenskap Git Gud Science.

FAQ

Hur använder jag den här visualiseringen?

Ändra Cohens d

Använd skjutregalget för att ändra Cohens d, eller öppna inställningspanelen och ändra parametrarna. Du kan också använda tangentbordets piltangenter för att göra ändringar.

Inställningar

Du kan ändra följande inställningar genom att klicka på inställningsikonen till höger om skjutreglaget.

Parametrar
- Medeltal 1
- Medeltal 2
- SD
- Control group event rate (CER)
Etiketter
- X-axeln
- Fördelning 1
- Fördelning 2
Skjutreglagets inställningar
- Maxvärde
- Stegstorlek: Kontrollerar storleken på skjutreglaget steg

Spara inställningar

Inställningarna kan sparas i din webbläsares localStorage, och kommer därför finnas kvar vid framtida besök.

Panorera och skala om

Du kan panorera längs x-axeln genom att klicka-och-dra visualiseringen. Dubbelklicka på visualiseringen för att centrera och skala om den.

Offline-användning

Denna sida använder en service worker och kommer att fungera även när du är offline.

Vilka formler används?

Cohens d

Cohens d är helt enkelt den standardiserade medelvärdesskillnaden,

$δ = \frac{μ _{2} - μ _{1}}{σ}$ ,

där $δ$ är populationsparametern för Cohens d. Där det antas att $σ_{1} = σ_{2} = σ$ , dvs., homogena populationsvarianser, och $μ_{i}$ är respektive populations medelvärde.

Cohens U₃

Cohen (1977) definierade U₃ som ett mått på icke-överlapp, där vi “tar andelen av A-populationen som den övre halvan av fallen från Β-populationen överstiger”. Cohens d kan konverteras till Cohens U₃ genom följande formel

$U_{3} = Φ (δ)$ ,

där $Φ$ är standardnormalfördelningens kumulativ fördelningsfunktion, och $δ$ populationsvärdet för Cohens d.

Överlapp

Kallas generellt för overlapping coefficient (OVL). Cohens d kan konverteras till OVL genom följande formel (Reiser and Faraggi, 1999),

$OVL = 2 Φ (- ∣ δ ∣ / 2)$

där $Φ$ standardnormalfördelningens kumulativ fördelningsfunktion, och $δ$ populationsvärdet för Cohens d.

Probability of superiority

Detta är en effektstorlek med många namn: common language effect size (CL), Area under the receiver operating characteristics (AUROC) eller bara A för sin icke-parametriska version (Ruscio & Mullen, 2012). Det är tänkt som en mer intuitivt effektstorlek för personer utan träning i statistik. Effektstorlek ger sannolikheten att en slumpmässigt utvald person från behandlingsgruppen kommer ha en högre poäng än en slumpmässigt utvald person från kontrollgruppen. Cohens d kan konvertas till CL genom följande formel (Ruscio, 2008),

$CL = Φ (\frac{δ}{2})$

där $Φ$ standardnormalfördelningens kumulativ fördelningsfunktion, och $δ$ populationsvärdet för Cohens d.

Number Needed to Treat

NNT är antalet patienter vi skulle behöva behandla för att få ett mer positivt utfall i behandlingsgruppen jämfört med kontrollgruppen. Furukawa och Leucht (2011) gav följande formel för att konvert Cohens d till NNT,

$NNT = \frac{1}{Φ ( δ + Ψ ( C E R ) ) - C E R}$

där $Φ$ är standardnormalfördelningens kumulativ fördelningsfunktion och $Ψ$ dess invers, CER är kontrollgruppens händelsefrekvens och $δ$ populationsvärdet för Cohens d. OBS. CER är 20 % i visualiseringen. Du kan ändra på detta genom att trycka på inställningsikonen till höger om skjutreglaget. Definitionen av en “händelse” eller “respons” är godtyckligt, och skulle kunna definieras som proportionen patienter i remission, t.ex. de som faller under en viss gräns på ett standardiserat formulär. Det är möjligt att konvertera Cohens d till en version av NNT som ignorerar kontrollgruppens händelsefrekvens. Om du vill läsa mer om det kan du gå till Furukawa and Leucht (2011), som presenterar ett övertygande argument om varför det komplicerar tolkningen av NNT.

R-kod för att beräkna NNT från Cohens d

Eftersom många har bett om R-kod för formel här ovanför så kommer det här

Referenser

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.

Hur refererar jag till den här sidan?

Referera till den här sidan utifrån din favoritstilguide. Referensen här nedanför är automatiskt genererad och innehåller korrekt information.

APA 7

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

BibTex

Jag har upptäckt en bugg!

Rapportera gärna buggar eller skicka förslag genom att öppna ett ärende på GitHub, om du vill ställa en fråga använd GitHub discussions

Jag kommer be en stor grupp studenter att besöka den här sidan, kommer de att krascha servern?

Nej, det är ingen fara! Den här appen körs i din webbläsare och servern behöver bara skicka några små filer.

Överlappsstatistiken skiljer sig från Cohens beräkningar

Detta är medvetet, du kan läsa mer om jag resonerar i det här blogginlägget: Where Cohen went wrong – the proportion of overlap between two normal distributions

Får jag inkludera den här visualiseringen i min bok/artikel/etc?

Ja, absolut! Jag har inte uppfunnit hur man ritar två överlappande Gaussianfördelningar. Visualiseringen på den här sidan är dedikerat till public domain, vilket innebär att du kan “kopiera, modifiera, distribuera och framföra verket, även i kommersiellt syfte, utan att fråga om lov” (see [CC0 1.0 universell Public domain-dedikation](https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/deed.sv)). Erkännande är inte ett krav men alltid uppskattat!

Källkoden för visualiseringen har en MIT-licens, och textinnehållet är CC-BY 4.0.

Bidra/Donera

De finns många sätt att bidra till fri och öppen mjukvara. Om du gillar det jag gör och vill stödja det kan du:

Köp en kaffe till mig ☕

(eller använd PayPal)

Ett stort tack till de 152 personer som bjudit på 361 kaffe!

Jason Rinaldo köpte ☕☕☕☕☕☕☕☕☕☕ (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 köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

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

@VicCazares köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

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

Dustin M. Burt köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Excellent and informative visualizations!

Someone köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

@metzpsych köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

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

Ryo köpte ☕☕☕☕☕ (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 köpte ☕☕☕☕☕ (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 köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Keep up the good work!

Michael Villanueva köpte ☕☕☕☕☕ (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 köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Thank you, Kristoffer

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

Joseph Bulbulia köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

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

@TDmyersMT köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Some really useful simulations, great teaching resources.

@lakens köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Thanks for fixing the bug yesterday!

@LinneaGandhi köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

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

@ICH8412 köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

very useful for my students I guess

@KelvinEJones köpte ☕☕☕☕☕ (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 köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

What a great site

@Daniel_Brad4d köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Wonderful work!

David Loschelder köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

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

@neilmeigh köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

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

@giladfeldman köpte ☕☕☕☕☕ (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 köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Sal köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

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

dde@paxis.org köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

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

@akreutzer82 köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

Amazing visualizations! Thank you!

@rdh_CLE köpte ☕☕☕☕☕ (5) kaffe

So good!

Amanda Sharples köpte ☕☕☕ (3) kaffe

Soyol köpte ☕☕☕ (3) kaffe

Someone köpte ☕☕☕ (3) kaffe

Kenneth Nilsson köpte ☕☕☕ (3) kaffe

Keep up the splendid work!

@jeremywilmer köpte ☕☕☕ (3) kaffe

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

Someone köpte ☕☕☕ (3) kaffe

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

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

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

Georgios Halkias köpte ☕☕☕ (3) kaffe

Regina köpte ☕☕☕ (3) kaffe

Love your visualizations!

Susan Evans köpte ☕☕☕ (3) kaffe

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

@MichaMarie8 köpte ☕☕☕ (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 köpte ☕☕☕ (3) kaffe

brilliant simulations that can be effectively used in training

Someone köpte ☕☕☕ (3) kaffe

@PhysioSven köpte ☕☕☕ (3) kaffe

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

Cheryl@CurtinUniAus köpte ☕☕☕ (3) kaffe

🌟What a great contribution - thanks Kristoffer!

vanessa moran köpte ☕☕☕ (3) kaffe

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

Someone köpte ☕☕☕ (3) kaffe

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

Ruslan Klymentiev köpte ☕☕☕ (3) kaffe

@lkizbok köpte ☕☕☕ (3) kaffe

Keep up the nice work, thank you!

@TELLlab köpte ☕☕☕ (3) kaffe

Thanks - this will help me to teach tomorrow!

SCCT/Psychology köpte ☕☕☕ (3) kaffe

Keep the visualizations coming!

@elena_bolt köpte ☕☕☕ (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 köpte ☕☕☕ (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 köpte ☕☕☕ (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 köpte ☕☕☕ (3) kaffe

Used your vizualization in class today. Thanks!

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

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

Someone köpte ☕☕☕ (3) kaffe

Adrian Helgå Vestøl köpte ☕☕☕ (3) kaffe

@misteryosupjoo köpte ☕☕☕ (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 köpte ☕☕☕ (3) kaffe

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

Someone köpte ☕☕☕ (3) kaffe

You doing useful work !! thanks !!

@ArtisanalANN köpte ☕☕☕ (3) kaffe

Enjoy.

@jsholtes köpte ☕☕☕ (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 köpte ☕☕☕ (3) kaffe

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

Mateu Servera köpte ☕☕☕ (3) kaffe

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

@cdrawn köpte ☕☕☕ (3) kaffe

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

Julia köpte ☕☕☕ (3) kaffe

Fantastic work with the visualizations!

@felixthoemmes köpte ☕☕☕ (3) kaffe

@dalejbarr köpte ☕☕☕ (3) kaffe

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

@PsychoMouse köpte ☕☕☕ (3) kaffe

Excellent! Well done! SOOOO Useful!😊 🐭

Dan Sanes köpte ☕☕ (2) kaffe

this is a superb, intuitive teaching tool!

@whlevine köpte ☕☕ (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 köpte ☕☕ (2) kaffe

@notawful köpte ☕☕ (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 köpte ☕ (1) kaffe

Thanks for helping understand stuff!

Someone köpte ☕ (1) kaffe

Shawn Hemelstrand köpte ☕ (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 köpte ☕ (1) kaffe

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

Stewart köpte ☕ (1) kaffe

This tool is awesome!

Someone köpte ☕ (1) kaffe

Aidan Nelson köpte ☕ (1) kaffe

Such an awesome page, Thank you

Someone köpte ☕ (1) kaffe

Ellen Kearns köpte ☕ (1) kaffe

Dr Nazam Hussain köpte ☕ (1) kaffe

Someone köpte ☕ (1) kaffe

Eva köpte ☕ (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 köpte ☕ (1) kaffe

Thanks a lot!

Someone köpte ☕ (1) kaffe

Reena Murmu Nielsen köpte ☕ (1) kaffe

Tony Andrea köpte ☕ (1) kaffe

Thanks mate

Tzao köpte ☕ (1) kaffe

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

Melanie Pflaum köpte ☕ (1) kaffe

Sacha Elms köpte ☕ (1) kaffe

Yihan Xu köpte ☕ (1) kaffe

Really appreciate your good work!

@stevenleung köpte ☕ (1) kaffe

Your visualizations really help me understand the math.

Junhan Chen köpte ☕ (1) kaffe

Someone köpte ☕ (1) kaffe

Michael Hansen köpte ☕ (1) kaffe

ALEXANDER VIETHEER köpte ☕ (1) kaffe

mather köpte ☕ (1) kaffe

Someone köpte ☕ (1) kaffe

Bastian Jaeger köpte ☕ (1) kaffe

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

@ValerioVillani köpte ☕ (1) kaffe

Thanks for your work.

Someone köpte ☕ (1) kaffe

Great work!

@YashvinSeetahul köpte ☕ (1) kaffe

Someone köpte ☕ (1) kaffe

Angela köpte ☕ (1) kaffe

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

@inthelabagain köpte ☕ (1) kaffe

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

Someone köpte ☕ (1) kaffe

Yashashree Panda köpte ☕ (1) kaffe

I really like your work.

Ben köpte ☕ (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 köpte ☕ (1) kaffe

Incredibly useful tool!

Shiseida Sade Kelly Aponte köpte ☕ (1) kaffe

Thanks for the assistance for RSCH 8210.

@Benedikt_Hell köpte ☕ (1) kaffe

Great tools! Thank you very much!

Amalia Alvarez köpte ☕ (1) kaffe

@noelnguyen16 köpte ☕ (1) kaffe

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

Eran Barzilai köpte ☕ (1) kaffe

These visualizations are awesome! thank you for creating it

Someone köpte ☕ (1) kaffe

Chris SG köpte ☕ (1) kaffe

Very nice.

Gray Church köpte ☕ (1) kaffe

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

Qamar köpte ☕ (1) kaffe

Tanya McGhee köpte ☕ (1) kaffe

@schultemi köpte ☕ (1) kaffe

Neilo köpte ☕ (1) kaffe

Really helpful visualisations, thanks!

Someone köpte ☕ (1) kaffe

This is amazing stuff. Very slick.

Someone köpte ☕ (1) kaffe

Sarko köpte ☕ (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 köpte ☕ (1) kaffe

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

Someone köpte ☕ (1) kaffe

Melinda Rice köpte ☕ (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 köpte ☕ (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 köpte ☕ (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 köpte ☕ (1) kaffe

Incredible visualizations and the best power analysis software on R.

Cameron Proctor köpte ☕ (1) kaffe

Great website!

Someone köpte ☕ (1) kaffe

Hanah Chapman köpte ☕ (1) kaffe

Thank you for this work!!

Someone köpte ☕ (1) kaffe

Jayme köpte ☕ (1) kaffe

Nice explanation and visual guide of Cohen's d

Bart Comly Boyce köpte ☕ (1) kaffe

thank you

Dr. Mitchell Earleywine köpte ☕ (1) kaffe

This site is superb!

Florent köpte ☕ (1) kaffe

Zampeta köpte ☕ (1) kaffe

thank you for sharing your work.

Mila köpte ☕ (1) kaffe

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

Deb köpte ☕ (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 köpte ☕ (1) kaffe

@exerpsysing köpte ☕ (1) kaffe

Much thanks! Visualizations are key to my learning style!

Someone köpte ☕ (1) kaffe