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回答时间：2024-04-28 04:15
深度解析效应量：以Cohen's d为核心
效应量，这个看似抽象的统计概念，其实是我们衡量研究结果影响力的关键工具。它不仅衡量变量间的关联强度，还能揭示变量变化的大小，或者比较不同组间的显著差异。统计学界有超过百种效应量概念，如医学研究中常见的均数差（MD）、相关系数（r）、相对风险度（RR）和比值比（OR），它们各自适应于不同数据类型，有的保留原始单位，如MD，有的则进行标准化，如Cohen's d。
Gene V. Glass曾言，统计显著性并非全部，我们需要用量化描述结果的大小，而不仅仅是指出治疗的效果。美国统计协会的声明强调了p值的局限性，倡导回归可重复性研究，而效应量正是弥补这种误判的重要补充。例如，即使研究结果显示治疗与安慰剂之间的差异显著，但如果效应量小，实际意义可能并不大。Cohen's d在JAMA Psychiatry的研究中被广泛使用，它不仅可以提供组间差异的量化指标，还能在meta分析和样本量估算中发挥关键作用。
Cohen's d，作为最常见的效应量之一，计算方法基于两组均值和标准差，其界值标准如0.2、0.5、0.8等，虽然有指导意义，但其标准性仍有待讨论。在实践中，SAS宏程序%effect_size简化了Cohen's d的计算，支持独立组间、单组前后及两组前后差异比较，通过输入数据集、研究设计等参数，即可快速得出分析结果并导出Excel表格。
在追求科学严谨的今天，理解并合理运用效应量，如Cohen's d，无疑为科研成果的解读提供了更为全面和精确的视角。让我们摒弃单一的显著性追求，拥抱更为丰富的效应量，揭示数据背后的真正故事。
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