估计 Cohen's d 的效果大小

问题描述

给定两个向量:

x <- rnorm(10, 10, 1)
y <- rnorm(10, 5, 5)

如何计算 Cohen's d 的效应量?

How to calculate Cohen's d for effect size?

例如，我想使用 pwr 包来估计不等式的 t 检验的功效方差，它需要 Cohen 的 d.

For example, I want to use the pwr package to estimate the power of a t-test with unequal variances and it requires Cohen's d.

推荐答案

以下 此链接 和 维基百科，用于 t 检验的 Cohen d 似乎是:

Following this link and wikipedia, Cohen's d for a t-test seems to be:

其中 sigma(分母)是:

因此，使用您的数据:

set.seed(45)                        ## be reproducible
x <- rnorm(10, 10, 1)
y <- rnorm(10, 5, 5)

cohens_d <- function(x, y) {
    lx <- length(x)- 1
    ly <- length(y)- 1
    md  <- abs(mean(x) - mean(y))        ## mean difference (numerator)
    csd <- lx * var(x) + ly * var(y)
    csd <- csd/(lx + ly)
    csd <- sqrt(csd)                     ## common sd computation

    cd  <- md/csd                        ## cohen's d
}
> res <- cohens_d(x, y)
> res
# [1] 0.5199662

这篇关于估计 Cohen's d 的效果大小的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！