心理技术与应用

心理技术与应用 ›› 2019, Vol. 7 ›› Issue (5): 284-296.doi: 10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2019.05.003

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效应量置信区间的原理及其实现

  

  1. (1 中山大学心理学系，广州 510006)(2 上海师范大学教育学院，上海 200234)(3 上海体育学院，上海 200438)(4 Neuroimaging Center, Focus Program Translational Neuroscience(FTN), Johannes Gutenberg University Medical Centre Mainz, 55131 Mainz, Germany)(5 Deutsches Resilienz Zentrum(DRZ), University Medical Centre of the Johannes Gutenberg University, 55131 Mainz, Germany)
  • 出版日期:2019-05-01 发布日期:2019-04-30

Calculating Confidence Intervals of Cohens d and Eta-squared: A Practical Primer

  1. (1 Department of Psychology, Sun Yat-Sen University, Guangzhou, 510006, China)
    (2 College of Education, Shanghai Normal University, Shanghai, 200234, China)
    (3 Shanghai University of Sport, Shanghai, 200438, China)
    (4 Neuroimaging Center, Focus Program Translational Neuroscience (FTN), Johannes Gutenberg University
     Medical Centre Mainz, 55131 Mainz, Germany)
    (5 Deutsches Resilienz Zentrum (DRZ), University Medical Centre of the Johannes Gutenberg University, 55131 Mainz, Germany)
  • Online:2019-05-01 Published:2019-04-30

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1207

摘要： 在心理学可重复危机的背景之下，报告效应量及其置信区间正逐渐成为主流心理学界所要求的新标准，但是研究者可能对效应量的置信区间缺乏足够的理解。为增强研究者对效应量置信区间的理解及应用，本文介绍了心理学研究中最常用的效应量指标——Cohen's d与η2——置信区间的基本原理，即在备择假设(H1)为真时，需要通过迭代估计的方式来估计相应非中心分布的非中心分布参数，从而构建Cohen's d与η2的置信区间。其中Cohen's d对应的是非中心t分布；而η2对应的则是非中心F分布。使用现有的计算机程序，能够对Cohens d与η2的置信区间进行计算，例如 R与JASP，本文对此进行了分别展示。报告效应量置信区间不仅有助于研究者更好地进行统计推断，也有利于整个科学界知识的积累，因此本文介绍的方法对研究者具有十分重要的意义。

关键词: 效应量, 置信区间, Cohen's d, Eta squared, R

Abstract: The recent replication crisis in psychology has motivated many researchers to reform the methods they used in research, reporting effect sizes (ES) and their confidence intervals (CIs) becomes a new standard in mainstream journals. However, a practical tutorial for calculating CIs is still lacking. In this primer, we introduced theoretical basis of CIs of the two most widely-used effect size, Cohen's d and η2, in plain language. The CIs of both Cohen's d and η2 are calculated under the condition that the alternative hypothesis (H1) is true, and both rely on the estimation of non-centrality parameters of non-central distributions by using iterative approximations. More specifically, non-central t-distribution for Cohen's d and non-central F-distribution  for η2. Then, we illustrated how to calculate them in R and JASP with real data. This practical primer may help Chinese psychological researchers understand the CIs better and report CIs in their own research.

Key words: effect size, confidence interval, Cohen's d, Eta squared, R

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