Cohen d Etki Büyüklüğünün Yorumlanması

Etkileşimli Görselleştirme Aracı

Oluşturan Kristoffer Magnusson · Version 2.7.0 ·

Çeviren Dr. Ahmet Salih Şimşek

Cohen d etki büyüklüğü psikolojide son derece popülerdir. Ancak, yorumu basit değildir ve araştırmacılar bir etkiyi yorumlarken sıklıkla küçük (0.2), orta (0.5) ve geniş (0.8) gibi genel rehberleri kullanır. Ayrıca, birçok durumda standartlaştırılmış ortalama farkının standartlaştırılmamış ortalama farkından daha fazla yorumlanabilir olup olmadığı sorgulanabilir.

Cohen d'nin yorumlanmasına yardımcı olmak için bu görselleştirme, Cohen d'nin şu farklı temsillerini sunar: görsel örtüşme, Cohen U₃, üstünlük olasılığı, örtüşme yüzdesi ve iyileşme için gereken kişi sayısı. Ayrıca standart sapmayı değiştirmenize olanak tanır ve standartlaştırılmamış farkı görüntüler.

Cohen d

Drag the chart to pan · double-click to recenter.

Cohen U₃

% Örtüşme

Üstünlük olasılığı

İyileşme için gereken kişi sayısı

Ortak dil açıklaması

0.80 Cohen d ile, "Deney" grubunun 78.8% değeri "Kontrol" grubunun ortalamasının üzerinde olacaktır (Cohen U₃), iki grup 68.9% örtüşecek ve "Deney" grubundan rastgele seçilen bir kişinin, "Kontrol" grubundan rastgele seçilen bir kişiden daha olumlu sonuca sahip olması şansı (üstünlük olasılığı) 71.4% olacaktır. Ayrıca, "Kontrol" grubuna kıyasla "Deney" grubunda bir tane daha olumlu sonuç elde etmek için, tedavi için gerekli kişi sayısı (NNT) 3.5 ortalama bireydir. Bunun anlamı, her grupta 100 kişi varsa ve 20 kişinin "Kontrol" grubunda olumlu sonuca sahip olduğunu varsayarsak, o zaman 20 + 28.3 kişi "Deney" grubunda olumlu sonuca sahip olacaktır.¹

¹The values are averages, and it is assumed that 20 (CER) of the "Kontrol" group have "favorable outcomes," i.e., their outcomes are below some cut-off. Change this using the Settings button above the slider. Go to the formula section for more information.

FAQ

Bu görselleştirmeyi nasıl kullanabilirim?

Cohen d kodunu değiştirmek için kaydırıcıyı kullanın veya ayarlar sekmesini açıp parametreleri değiştirin. Girdiler klavye okları kullanılarak da kontrol edilebilir.

From the settings you can change the means, standard deviation, and the control group event rate (CER); the axis and distribution labels; and the slider's maximum and step size. Settings can be saved in your browser's localStorage so they persist across visits.

Tıklayarak x eksenini kaydırabilir ve görselleştirmeyi sürükleyebilirsin. Görselleştirmeyi ortalamak ve yeniden ölçeklendirmek için çift tıklayın.

Formüller nedir?

Cohen's d is the standardized mean difference, where $\delta$ is the population Cohen's d, equal population variances ( $\sigma$ ) are assumed, and $\mu_i$ is each population mean:

\delta = \frac{\mu_2 - \mu_1}{\sigma}

Writing $\Phi$ for the standard-normal CDF and $\Psi$ for its inverse, Cohen's U₃ (Cohen, 1977), the overlapping coefficient (Reiser & Faraggi, 1999), the probability of superiority / common-language effect size (Ruscio, 2008), and the number needed to treat (Furukawa & Leucht, 2011) are:

U_3 = \Phi(\delta)

\text{OVL} = 2\,\Phi(-|\delta|/2)

\text{CL} = \Phi\!\left(\frac{\delta}{\sqrt{2}}\right)

\text{NNT} = \frac{1}{\Phi(\delta + \Psi(\text{CER})) - \text{CER}}

CER is the control group's event rate (20% by default; change it in the settings). The overlap statistic here intentionally differs from Cohen's original calculation — see the question below.

R code to calculate NNT from Cohen's d:

CER <- 0.2
d <- 0.2
1 / (pnorm(d + qnorm(CER)) - CER)

Kaynaklar

Cohen, J. (1977). Statistical power analysis for the behavioral sciences. Routledge.
Furukawa, T. A., & Leucht, S. (2011). How to obtain NNT from Cohen's d: comparison of two methods. PLoS ONE, 6(4), e19070.
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.

Bu sayfaya nasıl atıf yapabilirim?

Cite this page according to your favorite style guide.

The current version is 2.7.0 (changelog).

APA 7

Magnusson, K. (2026). Interpreting Cohen's d effect size: An interactive visualization (Version 2.7.0) [Web App]. R Psychologist. https://rpsychologist.com/cohend/

BibTeX

@software{magnussonCohend,
  author = {Kristoffer Magnusson},
  title = {Interpreting Cohen's d effect size: An interactive visualization},
  url = {https://rpsychologist.com/cohend/},
  version = {2.7.0},
  date = {2026-10-24},
}

Bir hatayı/açığı/yazım hatasını bildirmek veya bir öneride bulunmak istiyorum!

Please open an issue on GitHub, or reach out on social media.

Örtüşme istatistiği, Cohen'in hesaplamalarından farklıdır

Bu kasıtlıdır, nedenlerim hakkında daha fazla bilgiyi bu blog gönderisinde okuyabilirsiniz: Where Cohen went wrong – the proportion of overlap between two normal distributions

Bu görselleştirmeyi kitabıma/makaleme/vb. dahil edebilir miyim?

Evet, devam et! Örtüşen iki Gauss dağılımını çizmeyi ben icat etmedim. Bu görselleştirme, kamuya adanmıştır; bu, "işleri ticari amaçlarla dahi olsa izin istemeden kopyalayabilir, değiştirebilir, dağıtabilir ve gerçekleştirebilirsiniz" anlamına gelir. (bakınız Creative common's CC0-license). Atıf gerekli olmasa da, yapılması her zaman takdir edilir! Bu sayfanın kaynak kodu MIT kullanılarak lisanslanmıştır ve sayfadaki metin CC-BY 4.0'dır.

Daha Fazla Görselleştirme

All visualizations →