回归方程t统计量值 回归系数的t统计量_卡方检验

效应量简单来讲就是自变量和因变量的关联强度，它较少受样本量的影响，不存在操纵效应量的问题，因此在统计中受到重视。我们将自变量与因变量的关系分为统计意义与实务意义两种，统计意义的关系就是在统计上是显著的，此时p＜0.05；实务意义就是现实中两者确实存在关系。

当统计显著时并不一定有实务价值，这时效应量很小，比如相关系数很小但是统计是显著的，或者t检验之类的差异检验差异很小但是统计是显著的，此时一般是样本量很大引起的；效应量大时有实务价值但统计可能不显著，比如相关系数很大但是统计反而不显著，或者t检验之类的差异检验差异很大但是结果不显著，此时多数是样本量不足引起的。

相关分析与卡方检验、方差分析等SPSS都有窗口给我们选择计算效应量，但是t检验却没有，不止SPSS，Minitab等软件也不能直接计算效应量，因此需要手动计算或者利用写好的Excel程序来进行计算。

t检验常用效应量为Cohen's d系数，独立样本t检验的效应量计算公式为：

ES=(m1-m2)/s_pooled，s_pooled为联合方差

看懂了嘛？没看懂的直接下载效应量计算表格吧，简单粗暴。