One common measure of affect size, when comparing means, is Cohen's d. Named
after the statistition Jacob Cohen. Cohen's d is a standardized mean difference
that measures the distance between 2 means in standard deviation units. In
other words, instead of dividing by standard error. We simply divide by the
standard deviation of the sample. We can think of it like this, we have our
sample, let's just say it's normally distributed. And here's the sample mean,
and the standard deviation of our sample is S. Now let's say we have some
population mean out here. How many S's fit between x-bar and the mean? The
larger Cohen's d is, the further x-bar is from mu-not, in terms of the sample
standard deviation. So, go ahead and calculate Cohen's d for this example.
Uma medida comum de tamanho de efeito, quando comparando médias, é o d de Cohen,
em homenagem ao estatístico Jacob Cohen.
O d de Cohen é uma diferença de média padronizada
que mede a distância entre duas médias em unidades de desvio padrão.
Ou seja, em vez de dividir pelo erro padrão,
simplesmente dividimos pelo desvio padrão da amostra.
Podemos pensar assim, temos nossa amostra, digamos que é distribuída normalmente.
E aqui está a média amostral,
e o desvio padrão de nossa amostra é S.
Agora digamos que temos uma média populacional aqui.
Quantos Ss cabem entre X-barra e a média?
Quanto maior o d de Cohen, mais longe X-barra está de Mu0,
em termos de desvio padrão amostral.
Então calcule o d de Cohen para este exemplo.
在对比均值时 衡量效应大小的常见标准之一是 Cohen's d
以统计学家 Jacob Cohen 命名 Cohen's d 用来
衡量两个均值之间的标准化均值差（以标准偏差为单位）
也就是说 我们除以的是样本标准偏差
而不是标准误差 可以想象成
有一个样本 是正态分布的 这是样本均值
样本的标准偏差是 S 假设这里是某个总体均值
x 拔和均值之间存在多少个 S？
越大的 Cohen's d 是指 x 拔离 μ0 越远（用样本标准偏差表示）
请算出该示例的 Cohen's d