一、什么是效应量

效应量是指用来度量一项研究中所发现结果的大小的统计指标，通常分为标准差效应量、相关系数效应量、平方半径效应量等

标准化的效应量是被认为是最常见也最直白的效应量，通俗地讲，标准化的效应量就是用标准差来表示效应量的数值大小。使用标准差是为了将实验的效应量转换成与变量量纲无关的指标，因为实验当中数据的量纲往往是不一致的。

二、为什么需要效应量

在某个实验研究中，假设有两组受试者，我们对其进行对比后得到有效果的结果。而这两组受试者可能具有不同的样本大小，因此大小仅仅是一个主观的确定并没有什么可比性。为了解决这个问题并且能够让结果能够更为准确，我们就需要使用效应量。

效应量可以使研究结论更加准确，更加精准地描述实验中两组数据之间的差异，从而加强研究结果的可信度

三、怎样计算效应量

1. 标准差效应量的计算

Cohen_d = [(实验组均值-对照组均值) / 总标准差] 

其中，Cohen_d是标准差效应量的指标

2. 相关系数效应量的计算

r = cohen_d / sqrt(cohen_d^2 + df)

其中，r是相关系数效应量的指标，cohen_d是标准差效应量的计算结果，df是实验所需自由度的值

3. 平方半径效应量的计算

r^2 = cohen_d^2 / (cohen_d^2 + df)

其中，r^2是平方半径效应量的指标，cohen_d是标准差效应量的计算结果，df是实验所需自由度的值

四、如何解读效应量

一般来说，效应量越大，研究结果越显著。通常来说，Cohen_d的取值范围在0.2-0.5之间时，被认为是效应量较小的；在0.5-0.8之间时，是效应量中等；大于0.8时则是效应量很大的。根据实际研究的需要来选择不同的效应量指标。

五、效应量的应用

效应量在统计分析的研究中是必不可少的工具。在实验设计的过程中，必须要考虑到实验所需样本的数量以及实验所产生的效应量的大小。此外，效应量可以帮助我们消除样本间的差异性，让结果变得更加准确可靠。

六、总结

效应量作为一种常见的统计指标，可以帮助我们更加准确地描述研究结果中的差异，从而加强研究结果的可信度和可靠性。在进行实验设计和统计分析时，我们需要深入理解效应量计算的方法和应用。