| dbo:abstract
|
- A statisztikában a hatásnagyság, vagy más szóval hatásmérték valamely populációra, vagy annak egy mintájára vonatkozó két változó kapcsolatának erősségét jellemző mutató. A fogalom vonatkozhat valamely mintán végzett statisztikai próba eredményére, egy feltételezett statisztikai populáció valamely paraméterére, vagy magára az egyenletre, mellyel a rendelkezésre álló adatokból a hatásnagyságot jellemző értéket kiszámíthatjuk. Példa a hatásnagyságra két változó közötti korreláció, a regressziós együttható, az átlagos különbség, vagy valamely esemény (például egy szívroham) bekövetkezésének kockázata. A hatásnagyság minden típusára igaz, minél nagyobb az abszolút értéke, annál erősebb a hatásnagyság. A hatásnagyság a statisztikai hipotézistesztelés fontos kiegészítő eleme, szerepet kap egy adott statisztikai próba erejének kiszámításában, a szignifikáns eredmény kimutatásához szükséges minimális mintaelemszám meghatározásában, illetve metaanalízisek során. A hatásnagysággal dolgozó adatelemzési módszereket más néven is nevezzük. A hatásnagyság elemi összetevő minden olyan esetben, ahol egy statisztikai állítás erejét szeretnénk megállapítani. A hatásnagyság szórása különösen fontos érték, hiszen megmutatja, hogy egy bizonyos mérést mennyire tudhatunk biztosnak (avagy hibásnak). Egy túlontúl nagyfokú hatásnagyságra vonatkozó szórásérték a mérés eredményét úgyszólván megfosztja hitelétől. Metaanalízisek során, ahol több mérés hatásnagysága kerül összevetésre, a hatásnagyságokat szórásuk szerint rangsorolják, így a nagyobb kutatások (melyek kisebb szórással bírnak) az összehasonlítás során nagyobb relatív súlyt kapnak. A hatásnagyság standard hibaértékét kiszámítása típusonként eltérő, de általánosságban a vizsgálat elemszámának (N), vagy az egyes csoportokban végzett megfigyelések számának (n) ismeretét követeli meg. A hatásnagyságok feltüntetése az empirikus kutatási eredmények tárgyalásakor egyre többször elvárt szokás. A statisztikai szignifikancián túl a hatásnagyság feltüntetése az egyes kutatások eredményeinek jelentőségét segít felbecsülni. A hatásnagyságok mértéke különösen releváns társadalom-, illetve orvostudományi kutatásokban, ahol a vizsgált nem elhanyagolható tényező. A hatásnagysának mind az abszolút, mind a értéke használatos. A standardizált hatásnagyságot olyankor használjuk, amikor két csoportot közvetlenül szeretnénk összehasonlítani egymással, például vagy relatív kockázatok tekintetében. Az abszolút hatásnagyságok esetében a nagyobb érték minden esetben nagyobb hatást jelöl. Számos eltérő hatásnagyság-típusnál használják mind az abszolút, mind a standardizált értékeket, melyek eltérő információval szolgálnak, így egymás mellett is alkalmazhatók. Egy neves pszichológiai kutatócsoport tanácsa szerint: „Minden esetben tüntessük fel az eredmények hatásnagyságát... Amennyiben a mért változók valamilyen kézzelfogható mennyiségre vonatkoznak (pl. napi cigarettafogyasztás), ott a standardizálás előtti értékeket használjuk (korrelációs együttható, átlagos különbség), szemben a standardizáltakkal (r vagy d).” (hu)
- A statisztikában a hatásnagyság, vagy más szóval hatásmérték valamely populációra, vagy annak egy mintájára vonatkozó két változó kapcsolatának erősségét jellemző mutató. A fogalom vonatkozhat valamely mintán végzett statisztikai próba eredményére, egy feltételezett statisztikai populáció valamely paraméterére, vagy magára az egyenletre, mellyel a rendelkezésre álló adatokból a hatásnagyságot jellemző értéket kiszámíthatjuk. Példa a hatásnagyságra két változó közötti korreláció, a regressziós együttható, az átlagos különbség, vagy valamely esemény (például egy szívroham) bekövetkezésének kockázata. A hatásnagyság minden típusára igaz, minél nagyobb az abszolút értéke, annál erősebb a hatásnagyság. A hatásnagyság a statisztikai hipotézistesztelés fontos kiegészítő eleme, szerepet kap egy adott statisztikai próba erejének kiszámításában, a szignifikáns eredmény kimutatásához szükséges minimális mintaelemszám meghatározásában, illetve metaanalízisek során. A hatásnagysággal dolgozó adatelemzési módszereket más néven is nevezzük. A hatásnagyság elemi összetevő minden olyan esetben, ahol egy statisztikai állítás erejét szeretnénk megállapítani. A hatásnagyság szórása különösen fontos érték, hiszen megmutatja, hogy egy bizonyos mérést mennyire tudhatunk biztosnak (avagy hibásnak). Egy túlontúl nagyfokú hatásnagyságra vonatkozó szórásérték a mérés eredményét úgyszólván megfosztja hitelétől. Metaanalízisek során, ahol több mérés hatásnagysága kerül összevetésre, a hatásnagyságokat szórásuk szerint rangsorolják, így a nagyobb kutatások (melyek kisebb szórással bírnak) az összehasonlítás során nagyobb relatív súlyt kapnak. A hatásnagyság standard hibaértékét kiszámítása típusonként eltérő, de általánosságban a vizsgálat elemszámának (N), vagy az egyes csoportokban végzett megfigyelések számának (n) ismeretét követeli meg. A hatásnagyságok feltüntetése az empirikus kutatási eredmények tárgyalásakor egyre többször elvárt szokás. A statisztikai szignifikancián túl a hatásnagyság feltüntetése az egyes kutatások eredményeinek jelentőségét segít felbecsülni. A hatásnagyságok mértéke különösen releváns társadalom-, illetve orvostudományi kutatásokban, ahol a vizsgált nem elhanyagolható tényező. A hatásnagysának mind az abszolút, mind a értéke használatos. A standardizált hatásnagyságot olyankor használjuk, amikor két csoportot közvetlenül szeretnénk összehasonlítani egymással, például vagy relatív kockázatok tekintetében. Az abszolút hatásnagyságok esetében a nagyobb érték minden esetben nagyobb hatást jelöl. Számos eltérő hatásnagyság-típusnál használják mind az abszolút, mind a standardizált értékeket, melyek eltérő információval szolgálnak, így egymás mellett is alkalmazhatók. Egy neves pszichológiai kutatócsoport tanácsa szerint: „Minden esetben tüntessük fel az eredmények hatásnagyságát... Amennyiben a mért változók valamilyen kézzelfogható mennyiségre vonatkoznak (pl. napi cigarettafogyasztás), ott a standardizálás előtti értékeket használjuk (korrelációs együttható, átlagos különbség), szemben a standardizáltakkal (r vagy d).” (hu)
|
