حجم الأثر

من ويكيبيديا، الموسوعة الحرة
اذهب إلى التنقل اذهب إلى البحث

حجم الأثر أو حجم التأثير (بالإنجليزية: Effect Size) يمثل نسبة تباين المتغير التابع التي ترجع للمتغير المستقل، أي أنه يبين قوة العلاقة بين المتغير التابع والمتغير المستقل، فهو يعطينا الدلالة العملية للفروق الإحصائية أو العلاقات بين المتغيرات، وما إذا كانت تلك الدلالة العملية كبيرة بحيث تبرر الأخذ بنتائجها، وبذلك يتميز عن الدلالة الإحصائية التي تهتم باحتمالية رفض الفرضية الصفرية من الناحية الإحصائية النظرية فقط.[1][2][3]

تعريف حجم الأثر[عدل]

له عدة تعريفات منها:

  • أن حجم التأثير (وبدون أي تضمين للسببية) هو الدرجة التي توجد فيها الظاهرة في المجتمع، أو الدرجة التي تكون فيها الفرضية الصفرية خاطئة. (Nix and Barnette, 1998)
  • هو مقياس يخبر عن مدى تفسير المتغير التابع، أو توقعه بواسطة المتغير المستقل (Kellow,1998; Snyder and Lawson,1992; Huston,1993 )

أهميته[عدل]

يعتبر حجم الأثر من مؤشرات الدلالة العملية التي تعطي نتائج البحوث قيمة عملية للأخذ بنتائجها، ويعتبر من الدلائل المهمة إلى جوار الدلالة الإحصائية لمعرفة قوة الاختبار الإحصائي (Power of Statistical test) الذي يقصد به احتمالية رفض الفرضية الصفرية عندما تكون خاطئة ويرمز له بالرمز (1- بيتا).

فوائد حجم الأثر[عدل]

أوجز هوستون (Huston,1993) فوائد مقاييس حجم التأثير في النقاط التالية:

  • يشير حجم الأثر إلى درجة وجود الظاهرة في المجتمع بمقياس متصل، بحيث يعني الصفر عدم وجود الظاهرة.
  • تزود الباحثين بمؤشرات للدلالة العملية بخلاف اختبارات الدلالة الإحصائية
  • يمكن استخدامها في المقارنة الكمية بين نتائج دراستين أو أكثر كما هو مستخدم في التحليل الأقصى للبيانات Meta Analysis.
  • يمكن استخدامها في تحليل القوة الإحصائية لتحديد عدد العناصر المطلوبة في دراسة معينة.

أنواع حجم الأثر[عدل]

صنف كيرك (1996) مقاييس حجوم التأثير إلى صنفين رئيسين هما:

  1. مقاييس الفروق:وهي المشهورة بحجم الأثر Effect Size،
  2. مقاييس تفسير التباين.

مراجع[عدل]

  1. ^ Ellis، Paul D. (2010). The Essential Guide to Effect Sizes: Statistical Power, Meta-Analysis, and the Interpretation of Research Results. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-14246-5. 
  2. ^ Hartung، Joachim؛ Knapp، Guido؛ Sinha، Bimal K. (2008). Statistical Meta-Analysis with Applications. John Wiley & Sons. ISBN 978-1-118-21096-3. 
  3. ^ Equating r-based and d-based effect-size indices: Problems with a commonly recommended formula.Paper presented at the annual meeting of the Florida Educational Research Association, Orlando, FL. (ERIC Document Reproduction Service No. ED433353) نسخة محفوظة 07 فبراير 2009 على موقع واي باك مشين.