効果量計算機｜Cohen's dで実質的差を測定
Cohen's dを計算する無料電卓。2群の平均・標準偏差から、p値とは別の「実質的差」を瞬時算出。
効果量 Cohen's dツール
効果量Cohendとは
Cohen's dは2群の平均差を標準偏差で割った効果量で、「サンプルサイズに依存しない実質的差」を表す。p<0.05でも実質的差は別問題。d=0.2小・0.5中・0.8大がCohenの目安。心理学・医学論文で必須の指標。
計算式と考え方
d = |M₁ − M₂| ÷ s_pooled
s_pooled = √((s₁² + s₂²) ÷ 2)
d=0なら差なし、d=1なら標準偏差1個分の差。サンプル数を増やせばp値はいくらでも小さくできるが、dは変わらない。
計算例
- M1=50,M2=55,SD=10 → d=0.50・中
- M1=50,M2=55,SD=2 → d=2.50・極大
- M1=50,M2=51,SD=10 → d=0.10・ごく小
注意点・落とし穴
- d=0.5中でもサンプル小なら有意差出ない
- p値とdは独立指標。両方確認が現代統計
- dの解釈は分野によって基準異なる
よくある質問（FAQ）
p<0.05ならdも0.5以上？
独立。サンプル巨大ならd=0.01でもp<0.05。
論文ではどう報告？
p値・d・95%CIをセットで報告するのが現代標準。
医学では基準違う？
0.5中でも臨床的に意味ありとされることが多い。