この記事を読んでいる方は、心理学の統計について少なくとも予備知識を持っていると思われます。 また、何らかの統計学/研究手法の授業を受けていない限り、ANOVA が何であるかを知ることはできません。

このガイドは、心理学の学位レベルでない人にはおそらく適さないでしょう。 申し訳ありませんが、すべての投稿がすべての人のためになるわけではありませんし、研究方法は大学でも難しいモジュールであることは承知しています。

効果量のまとめ

効果量とは、一言で言えば、実験研究において、独立変数（IV）が従属変数（DV）にどれだけ影響を与えたかを見ることができる数値のことです。 言い換えれば、DVの分散がIVの結果であったかを見るものです。 効果量は、適切な統計的検定を行ってから算出することができます。 この記事では、ANOVA (ANalysis Of VAriance)による効果量について見ていきますが、これは他の検定（t検定など）とは異なります。 ANOVAで効果量を使用するときは、例えばt検定でのCohenのdではなく、η²（Etaの2乗）を使用します。

効果量を計算する方法を見る前に、Cohen (1988) のガイドラインを見てみるといいかもしれません。 彼によると、

• Small: 0.01
• Medium: 0.059
• Large: 0.01

です。 0.138

そこで、η² = 0.45となれば、効果量は非常に大きいと考えてよいでしょう。

グループ間ANOVAの効果量

グループ間デザインの効果量の計算は、グループ内デザインよりはるかに簡単です。 式は次のようになります:

η² = 処置の二乗和
二乗和

そこで、（SPSS/PASWを使って）群間ANOVAの出力を考えると。
（すみません、SPSSの調子が悪いので講師のスライドショーから引っ張ってきました…）

上の表を見て、2列目（2乗和）が必要です。
治療の二乗和は1列目です。 Between Groups (31.444)
Total sum of squaresは最後の行です。 Total (63.111)

したがって:

η² = 31.444
63.111

η² = 0.498

これはコーヘンのガイドラインで非常に大きな効果量とみなされます；分散の 49.8% が IV（処置）によって引き起こされました.これは、コーヘンのガイドラインによると、非常に大きな効果量として判断されます。

Effect size for a within subjects ANOVA

Total Sum of Squares = Treatment Sum of Squares + Error Sum of Squares + Error (between subjects) Sum of Squares.を自分で計算しなければならないので、この式は少し複雑である。

そして、普通に式を使います。

η² = 処置の2乗和
総2乗和

例を見てみましょう：
（PASWが意味するように、私の講義スライドから「借用」出力しました！）。)

そこで、私たちが計算しなければならない二乗和の合計は次のようになります:

31.444 (上のテーブル、SPEED 1) + 21.889 (上のテーブル、誤差(SPEED1)) + 9.778 (Bottom table, Error) = 63.111

ご覧のように、この値はグループ間の最後の例と同じです – ので、それは動作します！

ちょうど前のように式に合計を入力します：

…