Cohen d Etki Büyüklüğünün Yorumlanması

Etkileşimli Görselleştirme Aracı

Çeviren Dr. Ahmet Salih Şimşek

Paylaş

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.

Görselleştirme yükleniyor

Cohen U₃

% Örtüşme

Üstünlük olasılığı

İyileşme için gereken kişi sayısı

Ortak dil açıklaması

0.80 Cohen d ile, "treatment" grubunun 78.8% değeri "control" grubunun ortalamasının üzerinde olacaktır (Cohen U₃), iki grup 68.9% örtüşecek ve "treatment" grubundan rastgele seçilen bir kişinin, "control" grubundan rastgele seçilen bir kişiden daha olumlu sonuca sahip olması şansı (üstünlük olasılığı) 71.4% olacaktır. Ayrıca, "control" grubuna kıyasla "treatment" 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 "control" grubunda olumlu sonuca sahip olduğunu varsayarsak, o zaman 20 + 28.3 kişi "treatment" grubunda olumlu sonuca sahip olacaktır.¹

¹Değerler ortalamadır ve "control" grubunda "olumlu sonuca" sahip olanların 20 (KGO) değeri olduğu varsayılır, yani onların sonuçları belirli bir kesme puanın altında/üstünde olmalıdır. Kaydırıcının sağındaki ayarlar simgesine basarak bunu değiştirin. Daha fazla bilgi için formül bölümüne gidin.

Renkler

Dağılım1

Örtüşme

Dağılım2

Renkleri değiştirmek için tıkla

Karanlık tema:

Parametreler

Ayarları kaydet

Tarayıcıda yerel olarak ayarları kaydet

Klinik psikoloji araştırmacısı Kristoffer Magnusson tarafından yazılmıştır. Onu Twitter'da takip etmelisin ve gelip Git Gud Science açık bilim tartışmasına katılmalısın.

FAQ

Bu görselleştirmeyi nasıl kullanabilirim?

Cohen d değiştir

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

Ayarlar

Kaydırıcının sağındaki ayarlar simgesine tıklayarak aşağıdaki ayarları değiştirebilirsiniz.

Parametreler
- Ortalama 1
- Ortalama 2
- Standart Sapma
- Kontrol grubu gözlem oranı (KGO)
Etiketler
- X ekseni
- Dağılım 1
- Dağılım 2
Kaydırıcı ayarları
- Kaydırıcı Maks
- Kaydırıcı Adımı: Kaydırıcının adım büyüklüğünü kontrol eder

Ayarları kaydet

Ayarlar, tarayıcınızın localStorage adresine kaydedilebilir ve ziyaret boyunca bu şekilde devam edecektir.

Kaydır ve yeniden ölçeklendir

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

Çevrimdışı kullan

Bu site bir hizmet çalışanı kullanılarak önbelleğe alınır ve çevrimdışı olduğunuzda bile çalışır.

Formüller nedir?

Cohen d

Cohen d basitçe standartlaştırılmış ortalama farkıdır,

$δ = \frac{μ _{2} - μ _{1}}{σ}$ ,

$δ$ , Cohen d‘sinin popülasyon parametresidir. $σ_{1} = σ_{2} = σ$ yani popülasyon varyanslarının homojen olduğu varsayıldığında. Ve $μ_{i}$ , ilgili popülasyonun ortalamasıdır.

Cohen U₃

Cohen (1977), U₃‘yu bir örtüşmeme ölçüsü olarak tanımladı; burada “Β popülasyonunun vakalarının üst yarısını aştığı A popülasyonunun yüzdesini alıyoruz”. Cohen d‘si aşağıdaki formül kullanılarak Cohen U₃‘ya dönüştürülebilir

$U_{3} = Φ (δ)$

burada $Φ$ standart normal dağılımın kümülatif dağılım işlevidir ve $δ$ popülasyon Cohen d‘sidir.

Örtüşme

Genellikle örtüşme katsayısı (OVL) olarak adlandırılır. Cohen d aşağıdaki formül kullanılarak OVL’ye dönüştürülebilir (Reiser ve Faraggi, 1999)

$OVL = 2 Φ (- ∣ δ ∣ / 2)$

burada $Φ$ standart normal dağılımın kümülatif dağılım fonksiyonudur ve $δ$ popülasyon Cohen d‘sidir.

Üstünlük olasılığı

Bu, birçok isimle etki büyüklüğüdür: ortak dil etki büyüklüğü (CL), alıcı işletim karakteristiklerinin altındaki alan (AUC) veya parametrik olmayan versiyonu için basitçe A (Ruscio & Mullen, 2012). İstatistik eğitimi almamış kişiler için daha sezgisel olması amaçlanmıştır. Etki büyüklüğü, deney grubundan rastgele seçilen bir kişinin kontrol grubundan rastgele seçilen bir kişiden daha yüksek puan alma olasılığını verir. Cohen d aşağıdaki formül kullanılarak CL’ye dönüştürülebilir (Ruscio, 2008)

$CL = Φ (\frac{δ}{2})$

burada $Φ$ standart normal dağılımın kümülatif dağılım işlevidir ve $δ$ popülasyon Cohen d‘sidir.

İyileşme için gereken kişi sayısı

NNT, kontrol grubuna kıyasla bir tane daha olumlu sonuç elde edilmesi amacıyla iyileşme için gereken kişi sayısıdır. Furukawa ve Leucht (2011), Cohen d‘yi NNT’ye dönüştürmek için aşağıdaki formülü verir.

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

$Φ$ standart normal dağılımın kümülatif dağılım fonksiyonu ve $Ψ$ bunun tersi olduğunda, KGO kontrol grubu gözlem oranı ve $δ$ popülasyon Cohen d‘sidir. N.B. Yukarıdaki görselleştirmede, KGO %20 olarak ayarlanmıştır. Kaydırıcının sağındaki ayarlar simgesine basarak değiştirebilirsiniz. Bir “olay” veya “yanıt” tanımı keyfidir ve remisyonda olan hastaların oranı olarak tanımlanabilir, örn. standart bir anketin belirli bir kesme puanının altındakiler/üstündekiler. Kontrol grubu gözlem oranından (KGO) bağımsız olarak Cohen d değerini NNT’ye dönüştürmek mümkündür. İlgilenenler, bunun NNT’nin yorumlanmasını neden karmaşık hale getirdiğine dair ikna edici bir argümanın verildiği Furukawa ve Leucht (2011) kaynağına bakmalıdır.

Cohen d‘den NNT’yi hesaplamak için R kodu

Birçoğu yukarıdaki formül için R kodunu sorduğundan, işte burada

Kaynaklar

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.

Bu sayfaya nasıl atıf yapabilirim?

Favori stilinize göre bu sayfaya atıf yapın. Aşağıdaki referanslar otomatik olarak oluşturulur ve doğru bilgileri içerir.

APA 7

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

BibTex

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

Lütfen ile GitHub’da bir konu açarak hatayı rapor edin veya öneride bulunun, GitHub tartışmaları kullanarak bir soru sormak isterseniz

Çok sayıda öğrenciden bu siteyi ziyaret etmelerini isteyeceğim. Sunucunuzu çökertir mi?

Hayır, iyi olacak. Uygulama tarayıcınızda çalışır, bu nedenle sunucunun yalnızca dosyaları sunması gerekir.

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.

Katkı/Bağış

Özgür ve açık yazılıma katkıda bulunmanın birçok yolu vardır. Çalışmamı beğendiyseniz ve desteklemek istiyorsanız şunları yapabilirsiniz:

Bana bir kahve al ☕

(veya PayPal kullan)

Bana 361 kahve alan 152 destekçime kocaman teşekkürler!

Jason Rinaldo ☕☕☕☕☕☕☕☕☕☕ (10) kahve aldı

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 ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

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

@VicCazares ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

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

Dustin M. Burt ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

Excellent and informative visualizations!

Someone ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

@metzpsych ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

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

Ryo ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

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 ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

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 ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

Keep up the good work!

Michael Villanueva ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

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 ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

Thank you, Kristoffer

Pål from Norway ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

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 ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

Joseph Bulbulia ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

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

@TDmyersMT ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

Some really useful simulations, great teaching resources.

@lakens ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

Thanks for fixing the bug yesterday!

@LinneaGandhi ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

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

@ICH8412 ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

very useful for my students I guess

@KelvinEJones ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

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 ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

What a great site

@Daniel_Brad4d ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

Wonderful work!

David Loschelder ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

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

@neilmeigh ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

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

@giladfeldman ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

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

Dean Norris ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

Sal ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

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

dde@paxis.org ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

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

@akreutzer82 ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

Amazing visualizations! Thank you!

@rdh_CLE ☕☕☕☕☕ (5) kahve aldı

So good!

Amanda Sharples ☕☕☕ (3) kahve aldı

Soyol ☕☕☕ (3) kahve aldı

Someone ☕☕☕ (3) kahve aldı

Kenneth Nilsson ☕☕☕ (3) kahve aldı

Keep up the splendid work!

@jeremywilmer ☕☕☕ (3) kahve aldı

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

Someone ☕☕☕ (3) kahve aldı

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

DR AMANDA C DE C WILLIAMS ☕☕☕ (3) kahve aldı

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

Georgios Halkias ☕☕☕ (3) kahve aldı

Regina ☕☕☕ (3) kahve aldı

Love your visualizations!

Susan Evans ☕☕☕ (3) kahve aldı

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

@MichaMarie8 ☕☕☕ (3) kahve aldı

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

Zakaria Giunashvili, from Georgia ☕☕☕ (3) kahve aldı

brilliant simulations that can be effectively used in training

Someone ☕☕☕ (3) kahve aldı

@PhysioSven ☕☕☕ (3) kahve aldı

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

Cheryl@CurtinUniAus ☕☕☕ (3) kahve aldı

🌟What a great contribution - thanks Kristoffer!

vanessa moran ☕☕☕ (3) kahve aldı

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

Someone ☕☕☕ (3) kahve aldı

mikhail.saltychev@gmail.com ☕☕☕ (3) kahve aldı

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

Someone ☕☕☕ (3) kahve aldı

Ruslan Klymentiev ☕☕☕ (3) kahve aldı

@lkizbok ☕☕☕ (3) kahve aldı

Keep up the nice work, thank you!

@TELLlab ☕☕☕ (3) kahve aldı

Thanks - this will help me to teach tomorrow!

SCCT/Psychology ☕☕☕ (3) kahve aldı

Keep the visualizations coming!

@elena_bolt ☕☕☕ (3) kahve aldı

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 ☕☕☕ (3) kahve aldı

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 ☕☕☕ (3) kahve aldı

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 ☕☕☕ (3) kahve aldı

Used your vizualization in class today. Thanks!

eshulman@brocku.ca ☕☕☕ (3) kahve aldı

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

Someone ☕☕☕ (3) kahve aldı

Adrian Helgå Vestøl ☕☕☕ (3) kahve aldı

@misteryosupjoo ☕☕☕ (3) kahve aldı

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 ☕☕☕ (3) kahve aldı

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

Someone ☕☕☕ (3) kahve aldı

You doing useful work !! thanks !!

@ArtisanalANN ☕☕☕ (3) kahve aldı

Enjoy.

@jsholtes ☕☕☕ (3) kahve aldı

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 ☕☕☕ (3) kahve aldı

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

Mateu Servera ☕☕☕ (3) kahve aldı

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

@cdrawn ☕☕☕ (3) kahve aldı

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

Julia ☕☕☕ (3) kahve aldı

Fantastic work with the visualizations!

@felixthoemmes ☕☕☕ (3) kahve aldı

@dalejbarr ☕☕☕ (3) kahve aldı

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

@PsychoMouse ☕☕☕ (3) kahve aldı

Excellent! Well done! SOOOO Useful!😊 🐭

Dan Sanes ☕☕ (2) kahve aldı

this is a superb, intuitive teaching tool!

@whlevine ☕☕ (2) kahve aldı

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 ☕☕ (2) kahve aldı

@notawful ☕☕ (2) kahve aldı

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

Andrew J O'Neill ☕ (1) kahve aldı

Thanks for helping understand stuff!

Someone ☕ (1) kahve aldı

Shawn Hemelstrand ☕ (1) kahve aldı

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 ☕ (1) kahve aldı

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

Stewart ☕ (1) kahve aldı

This tool is awesome!

Someone ☕ (1) kahve aldı

Aidan Nelson ☕ (1) kahve aldı

Such an awesome page, Thank you

Someone ☕ (1) kahve aldı

Ellen Kearns ☕ (1) kahve aldı

Dr Nazam Hussain ☕ (1) kahve aldı

Someone ☕ (1) kahve aldı

Eva ☕ (1) kahve aldı

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 ☕ (1) kahve aldı

Thanks a lot!

Someone ☕ (1) kahve aldı

Reena Murmu Nielsen ☕ (1) kahve aldı

Tony Andrea ☕ (1) kahve aldı

Thanks mate

Tzao ☕ (1) kahve aldı

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

Melanie Pflaum ☕ (1) kahve aldı

Sacha Elms ☕ (1) kahve aldı

Yihan Xu ☕ (1) kahve aldı

Really appreciate your good work!

@stevenleung ☕ (1) kahve aldı

Your visualizations really help me understand the math.

Junhan Chen ☕ (1) kahve aldı

Someone ☕ (1) kahve aldı

Michael Hansen ☕ (1) kahve aldı

ALEXANDER VIETHEER ☕ (1) kahve aldı

mather ☕ (1) kahve aldı

Someone ☕ (1) kahve aldı

Bastian Jaeger ☕ (1) kahve aldı

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

@ValerioVillani ☕ (1) kahve aldı

Thanks for your work.

Someone ☕ (1) kahve aldı

Great work!

@YashvinSeetahul ☕ (1) kahve aldı

Someone ☕ (1) kahve aldı

Angela ☕ (1) kahve aldı

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

@inthelabagain ☕ (1) kahve aldı

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

Someone ☕ (1) kahve aldı

Yashashree Panda ☕ (1) kahve aldı

I really like your work.

Ben ☕ (1) kahve aldı

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 ☕ (1) kahve aldı

Incredibly useful tool!

Shiseida Sade Kelly Aponte ☕ (1) kahve aldı

Thanks for the assistance for RSCH 8210.

@Benedikt_Hell ☕ (1) kahve aldı

Great tools! Thank you very much!

Amalia Alvarez ☕ (1) kahve aldı

@noelnguyen16 ☕ (1) kahve aldı

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

Eran Barzilai ☕ (1) kahve aldı

These visualizations are awesome! thank you for creating it

Someone ☕ (1) kahve aldı

Chris SG ☕ (1) kahve aldı

Very nice.

Gray Church ☕ (1) kahve aldı

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

Qamar ☕ (1) kahve aldı

Tanya McGhee ☕ (1) kahve aldı

@schultemi ☕ (1) kahve aldı

Neilo ☕ (1) kahve aldı

Really helpful visualisations, thanks!

Someone ☕ (1) kahve aldı

This is amazing stuff. Very slick.

Someone ☕ (1) kahve aldı

Sarko ☕ (1) kahve aldı

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 ☕ (1) kahve aldı

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

Someone ☕ (1) kahve aldı

Melinda Rice ☕ (1) kahve aldı

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

@tmoldwin ☕ (1) kahve aldı

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 ☕ (1) kahve aldı

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 ☕ (1) kahve aldı

Incredible visualizations and the best power analysis software on R.

Cameron Proctor ☕ (1) kahve aldı

Great website!

Someone ☕ (1) kahve aldı

Hanah Chapman ☕ (1) kahve aldı

Thank you for this work!!

Someone ☕ (1) kahve aldı

Jayme ☕ (1) kahve aldı

Nice explanation and visual guide of Cohen's d

Bart Comly Boyce ☕ (1) kahve aldı

thank you

Dr. Mitchell Earleywine ☕ (1) kahve aldı

This site is superb!

Florent ☕ (1) kahve aldı

Zampeta ☕ (1) kahve aldı

thank you for sharing your work.

Mila ☕ (1) kahve aldı

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

Deb ☕ (1) kahve aldı

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 ☕ (1) kahve aldı

@exerpsysing ☕ (1) kahve aldı

Much thanks! Visualizations are key to my learning style!

Someone ☕ (1) kahve aldı

Sponsorlar

GitHub Sponsorlarını kullanarak açık kaynak çalışmalarıma sponsor olabilir ve adınızın burada gösterilmesini sağlayabilirsiniz.

Destekleyenler ✨❤️

Çekme istekleri (pull requests) kabul edilir. Yeni özellikler önererek, faydalı referanslar ekleyerek veya yazım hatalarını düzeltmeye yardımcı olarak katkıda bulunabilirsiniz. GitHub'da bir konu başlığı açmanız yeterlidir.

Webmentions

29 3

Bu nedir?

Dr. Ahmet Salih Şimşek 2022-09-26

Bir konuyu anlatırken olabildiğince görselleştirmeye çalışırım. Özellikle istatistik söz konusu olduğunda veri görselleştirme bir konuyu anlayabilmenin en iyi yoludur. Bunun için @krstoffr bizlere harika bir kaynak sunuyor. rpsychologist.org sayfasını ziyaret etmelisiniz.

Dr. Ahmet Salih Şimşek 2022-09-26

(2021'den önce gönderilen web atıfları ne yazık ki burada görünmeyecektir.)