統計效力分析中最困難和最重要的決策之一是指定效應大小。研究人員經常使用Jacob Cohen提出的“Small”、“Medium”和“Large”的定義。
這些定義之所以有問題，有兩個原因。首先，它們基於非科學的標準，是武斷的。其次，它們是不一致的。作為研究人員使用的統計檢驗函數，在使用中它們會發生戲劇性和不合邏輯的變化（例如，t檢驗vs迴歸分析）。這些問題對許多研究人員來說可能是未知的，但它們對效力分析有著巨大的影響。
因為上述問題，使用Cohen提出的效應大小定義時，對所需n的估計可能不適當地翻倍或減半。為了使效力分析有意義，應避免使用這些效應大小的定義。
論文：https://www.cell.com/trends/cognitive-sciences/fulltext/S1364-6613(19)30297-9
編譯作者：Freya（brainnews創作團隊）
校審：Simon（brainnews編輯部）
來源：Trends in Cognitive Science_2020_vol3
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