効果量（Effect Size）とは、二群の差や変数間の関連の強さを、測定単位に依存しない標準化された数値で表したものです。統計的有意性（p値）はサンプルサイズに依存するため、大きな標本では些細な差でも有意になりますが、効果量はその問題を補う指標として機能します。代表的な効果量の指標を挙げると次のようになります。コーエンのd: 2群の平均差を標準偏差で割った値。d=0.2が小・0.5が中・0.8が大の目安相関係数r: 二変数の線形関係の強さ（−1〜1）η²（イータ二乗）: 分散分析で説明変数が従属変数の分散を説明する割合オッズ比・リスク比: 二分変数の結果比較でよく用いられる効果量を報告する意義は、研究間のメタ分析が可能になること、そして「統計的に有意」と「実践的に意味がある」の違いを明確にできることにあります。コーエン（Jacob Cohen）は著書の中で効果量の系統的な利用を推奨し、現在では多くの学術誌が論文にp値とあわせて効果量の記載を求めています。教育・医療・心理学などの応用研究で特に重視される指標です。

効果量とは？意味・定義をわかりやすく解説

効果量とは？

こうかりょう

統計的検定の結果（有意かどうか）とは独立に、処置や介入の実際の「効果の大きさ」を標準化した指標で表す概念です。

効果量（Effect Size）とは、二群の差や変数間の関連の強さを、測定単位に依存しない標準化された数値で表したものです。統計的有意性（p値）はサンプルサイズに依存するため、大きな標本では些細な差でも有意になりますが、効果量はその問題を補う指標として機能します。

代表的な効果量の指標を挙げると次のようになります。

コーエンのd: 2群の平均差を標準偏差で割った値。d=0.2が小・0.5が中・0.8が大の目安
相関係数r: 二変数の線形関係の強さ（−1〜1）
η²（イータ二乗）: 分散分析で説明変数が従属変数の分散を説明する割合
オッズ比・リスク比: 二分変数の結果比較でよく用いられる

効果量を報告する意義は、研究間のメタ分析が可能になること、そして「統計的に有意」と「実践的に意味がある」の違いを明確にできることにあります。コーエン（Jacob Cohen）は著書の中で効果量の系統的な利用を推奨し、現在では多くの学術誌が論文にp値とあわせて効果量の記載を求めています。

教育・医療・心理学などの応用研究で特に重視される指標です。

効果量とは？

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