Калькулятор размера эффекта

Посчитайте Cohen d и Hedges g для разницы средних. Размер эффекта помогает понять, насколько разница важна на практике, а не только статистически значима.

Размер эффекта — стандартизированная величина различия между группами, выраженная в единицах объединенного стандартного отклонения.

Частые вопросы по расчету

Сводные данные групп

Среднее группы A

Контроль или старая версия

SD группы A

Стандартное отклонение

Размер группы A

Количество наблюдений

Среднее группы B

Тест или новая версия

SD группы B

Стандартное отклонение

Размер группы B

Количество наблюдений

Формула

Cohen d = (meanB - meanA) / pooled SD. Hedges g = d x поправка на малую выборку.

Cohen d

—

Расчет

размер эффекта

Данные не сохраняются - расчет происходит в вашем браузере.

Интерпретация

Измените параметры слева, чтобы пересчитать результат.

Соберите ответы в WebAsk и считайте метрики автоматически

Создать опрос бесплатно

или

Нужна выборка респондентов и отчет? Поможем провести исследование под ключ

Заказать исследование

Как считается Cohen d

Cohen d

Показывает, на сколько стандартных отклонений отличаются средние групп.

Hedges g

Похож на d, но добавляет поправку для небольших выборок.

Практическая значимость

Даже статистически значимый результат может быть слишком мал для решения.

Бизнес-порог

Заранее задайте минимально важный эффект: не всякая заметная разница стоит изменений продукта.

Примеры расчета

1 Новый onboarding

A mean 7.1, SD 1.4

B mean 7.8, SD 1.3

d около 0.5 — эффект среднего размера, его уже стоит обсуждать с бизнесом.

2 Изменение текста CTA

A mean 4.2

B mean 4.3

SD около 1.1

Малый d может быть значимым на большой выборке, но слабым практически.

Чего избегать

Смотреть только p-value p-value отвечает про статистическую уверенность, размер эффекта — про масштаб различия.
Сравнивать разные метрики без контекста d стандартизирует разницу, но бизнес-смысл метрик остается разным.
Игнорировать направление Положительный d здесь означает, что группа B выше A. Проверяйте, что это желательное направление.

Часто задаваемые вопросы

Как интерпретировать Cohen d?

Ориентиры: 0.2 — малый эффект, 0.5 — средний, 0.8 — большой. Но контекст метрики важнее универсальных порогов.

Чем Hedges g отличается от Cohen d?

Hedges g корректирует d для малых выборок и обычно немного меньше по модулю.

Можно ли считать d для шкалы 1-5?

Можно как практическую оценку различий, если вы сравниваете средние и понимаете ограничения порядковой шкалы.

Почему эффект может быть малым при значимом p-value?

На большой выборке даже очень маленькая разница может стать статистически значимой.

Что использовать вместе с effect size?

Показывайте средние, доверительные интервалы, p-value и бизнес-порог минимально важного эффекта.

Когда effect size важнее p-value?

Когда выборка большая: p-value может быть значимым даже для разницы, которая почти ничего не меняет в бизнесе.

Что означает отрицательный Cohen d?

В текущей настройке это значит, что среднее группы B ниже группы A. Важно проверить, какое направление считается улучшением.

Можно ли сравнивать d между исследованиями?

Можно осторожно, если метрики и аудитории похожи. Лучше дополнять d абсолютной разницей в исходных единицах.

Какой эффект считать достаточным?

Порог зависит от решения. Для массового продукта малый эффект может быть важным, для дорогих изменений нужен больший эффект.

Зачем Hedges g?

Он уменьшает смещение Cohen d на малых выборках, поэтому полезен, когда групп мало или размеры неравные.

Все калькуляторы

Считайте метрики без ручных таблиц

Создайте опрос в WebAsk, собирайте ответы и получайте аналитику по сегментам, каналам и периодам.

Создать опрос бесплатно

Калькулятор размера эффекта

Сводные данные групп

Формула

Интерпретация

Как считается Cohen d

Cohen d

Hedges g

Практическая значимость

Бизнес-порог

Примеры расчета

1 Новый onboarding

2 Изменение текста CTA

Чего избегать

Часто задаваемые вопросы

Как интерпретировать Cohen d?

Чем Hedges g отличается от Cohen d?

Можно ли считать d для шкалы 1-5?

Почему эффект может быть малым при значимом p-value?

Что использовать вместе с effect size?

Когда effect size важнее p-value?

Что означает отрицательный Cohen d?

Можно ли сравнивать d между исследованиями?

Какой эффект считать достаточным?

Зачем Hedges g?

Связанные инструменты

Считайте метрики без ручных таблиц