효과크기 Cohen d 계산기

효과크기 Cohen d 계산기 사용법

이 계산기는 두 독립 집단의 평균, 표준편차, 표본 수를 입력해 표준화된 평균 차이인 Cohen d를 계산합니다. 교육 연구, 심리 실험, 임상 연구, A/B 테스트 등에서 두 집단 간 차이가 실제로 어느 정도 큰지 비교할 때 활용할 수 있습니다.

1집단과 2집단의 평균 및 표준편차는 같은 측정 단위로 입력해야 합니다. 표본 수는 각 집단에 포함된 관측값의 개수이며, 통합 표준편차를 계산하려면 각 집단에 최소 2개 이상의 표본이 필요합니다.

계산 방법

Cohen d는 두 집단의 평균 차이를 표본 수로 가중한 통합 표준편차로 나누어 계산합니다.

여기서 $M_1$과 $M_2$는 각 집단의 평균, $s_p$는 통합 표준편차입니다. 통합 표준편차는 다음 공식으로 계산합니다.

$n_1$과 $n_2$는 각 집단의 표본 수이고, $s_1$과 $s_2$는 각 집단의 표준편차입니다. 1집단 평균이 더 높으면 Cohen d가 양수이고, 2집단 평균이 더 높으면 음수가 됩니다.

계산 예시

• 상황 1: 1집단 평균이 80점, 표준편차가 10점, 표본 수가 30명이고 2집단도 평균 70점, 표준편차 10점, 표본 수 30명이라면 평균 차이는 10점, 통합 표준편차는 10점입니다. Cohen d는 10 ÷ 10 = 1.00d로 계산됩니다.
• 상황 2: 1집단 평균이 50점, 표준편차가 8점, 표본 수가 20명이고 2집단 평균이 55점, 표준편차가 12점, 표본 수가 25명이라면 Cohen d는 약 -0.48d입니다. 음수는 2집단의 평균이 더 높다는 뜻이며, 효과크기의 절댓값은 약 0.48입니다.

사용 시 주의사항 및 활용 팁

• 본 계산기 결과는 두 집단의 표준편차가 비슷하고 독립적인 집단이라는 가정에 기반한 참고용 수치입니다.
• Cohen d의 절댓값만 비교하면 차이의 크기를 파악할 수 있고, 부호까지 확인하면 어느 집단의 평균이 더 높은지 알 수 있습니다.
• 표본 수가 매우 작거나 두 집단의 분산이 크게 다르면 Hedges g와 같은 보정 효과크기 또는 다른 통계 방법을 함께 검토하는 것이 좋습니다.
• 0.2, 0.5, 0.8 기준은 절대적인 판정 기준이 아니므로 연구 분야의 선행연구, 측정 도구의 특성, 실제적인 의미를 함께 고려해야 합니다.