Hesap AraçlarıBağımsız ikiden fazla grubun karşılaştırmasında non-parametrik test ailesinden olan Kruskal-Wallis H testi için etki büyüklüğü (effect size) hesaplaması için kullanılır. Eta kare ve epsilon kare olmak üzere iki metod sunulmuştur.
Kruskal-Wallis H testinde, p anlamlılık değeri kadar ilgili sonuçların genellenebilirliği ve analizlerin güvenilirliğini test etmek amacıyla etki büyüklüğü hesaplaması yapılabilir. Elde edilen sonuçların rastlantısal olup olmadığı, reel hayata uyarlananilirliği ve elde ettiğiniz sonuçlara ne kadar güvenebileceğinizi değerlendirmek için etki büyüklüğü hesaplanmalıdır.
Hesaplama
Bu araç medhesap tarafından sunulmaktadır.
Sonuç
Reklamsız kullanım deneyimi için lütfen üye olunuz veya giriş yapınız.
Bilgi
Daha standardize bir yöntem olduğundan ve daha sık kullanıldığından önerilen hesaplama metodu eta kare (η2) metodudur (varsayılan seçili metod). Alternatif olarak kullanmak isteyenler için epsilon kare (ε2) metodu da araca eklenmiştir.
| Eta kare | Etki düzeyi |
|---|---|
| <0,01 | İhmal edilebilir / çok küçük etki düzeyi |
| ≥0,01 ve <0,06 | Küçük etki düzeyi |
| ≥0,06 ve <0,14 | Orta etki düzeyi |
| ≥0,14 | Büyük etki düzeyi |
| Epsilon kare | Etki düzeyi |
|---|---|
| 0 – 0,039 | Düşük / ihmal edilebilir düzeyde |
| 0,4 – 0,159 | Orta etki düzeyi |
| ≥ 0,16 | Büyük etki düzeyi |
Etki büyüklüğü
İstatistikte etki büyüklüğü, deneysel bir etkinin büyüklüğünün veya değişkenler arasındaki ilişkinin gücünün nicel bir ölçüsü olarak tanımlanabilir. İstatistisel analizlerde:
- P-değeri size bir etkinin var olup olmadığını (istatistiksel anlamlılık) söylerken, ;
- etki büyüklüğü bu etkinin gerçek dünyada ne kadar önemli olduğunu (pratik anlamlılık) söyler.
Gruplar arasındaki fark gerçekten klinik olarak anlamlı mı, yoksa yüksek örneklem sayısı nedeni ile istatistik bir anlamlılık mı çıktı? Bu türü hipotezlerin detaylı incelemesi için p değeri ile beraber etki büyüklüğü de incelenmelidir.
