APA 7 ve günümüzün tüm dergileri, test sonucunuzun yanında yalnızca bir p değeri değil, bir etki büyüklüğü de bekler. p değeri bir etkinin gerçek olma olasılığını söyler; etki büyüklüğü ise ne kadar büyük olduğunu. Zor olan, hangi etki büyüklüğünün hangi teste ait olduğunu ve nasıl biçimlendirileceğini bilmektir. Bu rehber test test ilerleyen hızlı bir başvuru kaynağıdır. En çok kullanacağınız ikisinin ayrıntısı için Cohen d'nin raporlanması ve eta karenin raporlanması rehberlerine bakın.
Neden yalnızca p değeri değil, etki büyüklüğü
p değeri örneklem büyüklüğüne bağlıdır: yeterince büyük bir örneklemde önemsiz bir fark bile istatistiksel olarak anlamlı hale gelir. Etki büyüklüğü okurun gerçekten önemsediği kısımdır, yani farkın ya da ilişkinin büyüklüğü; meta-analizler ve güç analizleri de bunun üzerine kurulur. APA 7'de raporlanması isteğe bağlı değildir.
Hangi etki büyüklüğü hangi teste uyar
| Test | Etki büyüklüğü | Biçim örneği | Baştaki sıfır? |
|---|---|---|---|
| t testi | Cohen d (veya Hedges g) | d = 0.62 | Korunur (1'i aşabilir) |
| Tek yönlü ANOVA | Eta kare veya omega kare | η² = .12 | Yazılmaz |
| Faktöriyel / iki yönlü ANOVA, ANCOVA | Kısmi eta kare | kısmi η² = .09 | Yazılmaz |
| Pearson korelasyonu | r (r'nin kendisi etki büyüklüğüdür) | r = .34 | Yazılmaz |
| Doğrusal / çoklu regresyon | R² veya Cohen f² | R² = .28 | Yazılmaz |
| Ki-kare | Cramér V (2x2 için phi) | V = .21 | Yazılmaz |
| Mann-Whitney U, Wilcoxon | Sıra çift serili r veya r = Z / karekök(N) | r = .30 | Yazılmaz |
Biçim kuralları
- Baştaki sıfırlar: mutlak değerce 1'i aşamayan her istatistikte (r, eta kare, kısmi eta kare, R², Cramér V, p) baştaki sıfırı yazmayın. 1'i aşabilen istatistiklerde (Cohen d, Hedges g, F, t) koruyun.
- Ondalıklar: etki büyüklüklerini iki ondalıkla verin.
- Yeri: etki büyüklüğü sonuç cümlesinin sonunda, p değerinden sonra gelir: t(58) = 2.41, p = .019, d = 0.63.
- İtalik: sembolleri (d, r, R, V) italik yazın, ancak Yunanca adları harflerle yazarken (eta kare, omega kare) italik kullanmayın.
- Ondalık virgül. Türkçede 0,05 yazılır, ancak APA 7 ondalık nokta kullanır (.05) ve bu rehberdeki örnekler bu şekilde yazılmıştır. Üniversiteniz veya dergi ondalık virgül istiyorsa onun kuralına uyun ve metnin tamamında tutarlı kullanın.
Küçük, orta ve büyüğü yorumlamak
Cohen kabaca ölçütler önermiştir. Bunları kural değil başlangıç noktası olarak görün, çünkü neyin "büyük" sayılacağı alanınıza bağlıdır.
| Etki büyüklüğü | Küçük | Orta | Büyük |
|---|---|---|---|
| Cohen d | 0.20 | 0.50 | 0.80 |
| r (korelasyon) | .10 | .30 | .50 |
| Eta kare / kısmi eta kare | .01 | .06 | .14 |
| Cramér V (sd = 1) | .10 | .30 | .50 |
İki uyarı. Birincisi, kısmi eta kare eta kare değildir: kısmi eta kare diğer etkileri paydadan çıkarır, bu yüzden genellikle daha büyüktür. Hangisini raporladığınızı belirtin. İkincisi, uygulamalı bir alanda "küçük" bir etki bile pratikte önemli olabilir; sayıyı yalnızca tabloya göre değil, alanınıza göre yorumlayın.
Hakemlerin yakaladığı hatalar
- Hiç etki büyüklüğü vermemek. Hakem değerlendirmesinde en sık gelen istek budur.
- Yanlış baştaki sıfır. d = .63 yazmak (sıfır korunmalı: 0.63) ya da r = 0.34 yazmak (sıfır yazılmamalı: .34).
- Eta kare ile kısmi eta kareyi karıştırmak ya da hangisini raporladığınızı söylememek.
- Ölçütleri yasa gibi görmek. Bunlar uzlaşımlardır; alanınıza göre yorumlayın.
- Ortalama ya da betimsel istatistik vermeden standartlaştırılmış bir etki büyüklüğü raporlamak; böylece okur ham tabloyu göremez.
Etki büyüklüğünü KyroStat seçsin ve biçimlendirsin
Doğru etki büyüklüğü teste bağlıdır ve baştaki sıfır kuralları birçok kişiyi yanıltır. KyroStat (İngilizce) testinizi gerçek Python veya R ile çalıştırır, uygun etki büyüklüğünü mümkün olduğunda güven aralığıyla hesaplar ve doğru biçimle APA 7 cümlesine yazar. Hâlâ test seçiyorsanız test seçim rehberiyle başlayın. Elektronik tablonuzu yükleyin, rapor saniyeler içinde hazır olsun.
Cohen d'yi tarayıcıda kendiniz hesaplayın
Temel R'de cohen.d() yoktur ve bu öğrenmek için iyi bir şeydir: birleştirilmiş standart sapmayı elle hesaplamak, istatistiğin tam olarak neden oluştuğunu gösterir. Tarayıcınızda çalışır.
# Cohen's d by hand, so every term is visible
x <- sleep$extra[sleep$group == 1]
y <- sleep$extra[sleep$group == 2]
n1 <- length(x); n2 <- length(y)
s_pooled <- sqrt(((n1-1)*var(x) + (n2-1)*var(y)) / (n1 + n2 - 2))
d <- (mean(y) - mean(x)) / s_pooled
cat("mean difference:", round(mean(y) - mean(x), 3), "\n")
cat("pooled SD :", round(s_pooled, 3), "\n")
cat("Cohen's d :", round(d, 3), "\n")Çalıştırınca şu çıktı elde edilir:
mean difference: 1.58
pooled SD : 1.899
Cohen's d : 0.832
Yukarıdaki rapordaki her sayı bunun gibi bir çıktıdan gelir. Raporlamadan çok işleyişi merak ediyorsanız, bu konudaki ücretsiz R dersi (İngilizce) adım adım anlatır ve bir şey denemek istediğinizde playground hazırdır.
Sıkça sorulan sorular
Cohen d'de baştaki sıfır yazılır mı? Evet. Cohen d 1'i aşabildiği için baştaki sıfırı korur: d = 0.62. r ve eta kare gibi 1 ile sınırlı istatistiklerde yazılmaz.
Korelasyon r bir etki büyüklüğü müdür? Evet. Pearson veya Spearman korelasyonunda r hem test sonucu hem de etki büyüklüğüdür; ayrıca bir tane gerekmez.
ANOVA için eta kare mi, omega kare mi? İkisi de kabul edilir. Omega kare küçük örneklemlerde daha az yanlıdır ve bu yüzden sıklıkla tercih edilir, ancak eta kare ve kısmi eta kare daha yaygın raporlanır.
Etki büyüklüğü için güven aralığı gerekir mi? Giderek daha çok beklenmektedir, özellikle Cohen d ve korelasyonlar için. Yazılımınız veriyorsa raporlayın.
Diğer testler için çözümlü örnekleri nerede bulurum? Her rehber etki büyüklüğünü tam bir cümle içinde gösterir: tekrarlı ölçümler ANOVA'sı (kısmi η²), Kruskal-Wallis (ε²), Spearman korelasyonu (Spearman rho), tek örneklem t testi ve bağımlı örneklemler t testi (Cohen d), lojistik regresyon (olasılık oranları) ve Cohen kappa (κ).
Hangi ilgili rehberlere ihtiyacım olabilir? Çoğu zaman şunlar: Cramér V, olasılık oranları ve güven aralıkları.