코헨은 표준 통계 추정의 문제점을 제기함
- 영가설 검증은 우리에게 아주 작은 정보만 제공함.
예) 영가설을 기각하지 못하면 각 집단의 전집 차이가 없는 것으로 결론내리짐.
- 영가설 검증에서 제 1종 오류를 줄이고자 하는 노력은 검증력을 낮추는 결과를 가져옴.
실제 현상을 이해하기 위해 우리가 알고 싶은 것은 단순히 영가설의 기각 여부가 아니라 얼만큼의 효과와 신뢰도가 있는지임. 따라서, 영가설 검증과 더불어 효과크기 또한 모두 고려되어야 함
통계검증에서 유의성(영가설 기각)은 표본 크게에 크게 영향 받음
따라서, 표본수가 적은 연구의 경우, 중간 정도의 효과 크기는 가진 평균 차이가 통계적으로 유의하지 않다고 판별되기도 함. 반면, 표본수가 많은 경우, 효과 크기가 작은데도 불구하고, 통계적으로 유의하게 판별됨
따라서, 효과크기 또한 통계적 유의도를 검증하는 하나의 판단 기준임을 명심해야 함
※ Cohen's d
계산방법: 두 집단의 평균차이를 두 집단의 합쳐진 표준편자로 나눈 값으로 계산함.
Cohen's d의 장점은 평균 차이가 표준편자 단위로 설명되어지는 것임
1) 효과 작음: 0.2
2) 효과 보통: 0.5
3) 효과 큼: 0.8
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