코헨의 d(표준화 효과 크기) 계산기
d = (M₁ - M₂) / SD_pooled 공식으로 코헨의 d 효과 크기, 실험군 평균 M₁, 대조군 평균 M₂, 합동 표준편차를 산출합니다.
Standardized mean difference in SD units
Mean of experimental group 1
Mean of baseline control group 2
Root-mean-square standard deviation √((s₁² + s₂²) / 2)
단계별 풀이 과정
Cohen's d quantifies the practical magnitude of an experimental intervention independent of sample size by dividing the difference between two group means (M₁ - M₂) by their pooled standard deviation SD_p.
실생활 참고 기준값
Subtle difference (~58% percentile overlap)
Visibly discernible shift (~69% of Group 1 above Group 2 mean)
Substantial clinical/practical impact (~79% non-overlap)
20단계 비교 표
Cohen's d Effect Size (d) · Treatment / Group 1 Mean (M₁)
| # | Treatment / Group 1 Mean (M₁) | Cohen's d Effect Size (d) | Δ % |
|---|---|---|---|
| 01 | -2,171.00 | -149.4 | -25000.00% |
| 02 | -1,907.84 | -131.8561 | -22076.02% |
| 03 | -1,644.68 | -114.3123 | -19152.05% |
| 04 | -1,381.53 | -96.7684 | -16228.07% |
| 05 | -1,118.37 | -79.2246 | -13304.09% |
| 06 | -855.2105 | -61.6807 | -10380.12% |
| 07 | -592.0526 | -44.1368 | -7456.14% |
| 08 | -328.8947 | -26.593 | -4532.16% |
| 09 | -65.7368 | -9.0491 | -1608.19% |
| 10 | 79 현재값 | 0.6 | 0.00% |
| 11 | 460.5789 | 26.0386 | +4239.77% |
| 12 | 723.7368 | 43.5825 | +7163.74% |
| 13 | 986.8947 | 61.1263 | +10087.72% |
| 14 | 1,250.05 | 78.6702 | +13011.70% |
| 15 | 1,513.21 | 96.214 | +15935.67% |
| 16 | 1,776.37 | 113.7579 | +18859.65% |
| 17 | 2,039.53 | 131.3018 | +21783.63% |
| 18 | 2,302.68 | 148.8456 | +24707.60% |
| 19 | 2,565.84 | 166.3895 | +27631.58% |
| 20 | 2,829.00 | 183.9333 | +30555.56% |
자주 묻는 질문 (FAQ)
코헨의 d(표준화 효과 크기) 계산기 도구는 어떻게 사용하나요?+
입력값을 넣거나 슬라이더를 조절하면 코헨의 d(표준화 효과 크기) 계산기 (공식: d = (M₁ - M₂) / SD_pooled) 결과를 브라우저에서 지연 없이 실시간으로 계산하고 시각화합니다. d = (M₁ - M₂) / SD_pooled 공식으로 코헨의 d 효과 크기, 실험군 평균 M₁, 대조군 평균 M₂, 합동 표준편차를 산출합니다.
코헨의 d(표준화 효과 크기) 계산기의 차트나 계산 결과를 저장할 수 있나요?+
네, SVG, PNG, CSV 파일 다운로드 및 워크시트 인쇄를 즉시 지원합니다.
코헨의 d(표준화 효과 크기) 계산기의 샘플 데이터를 지우고 빈 상태에서 시작할 수 있나요?+
네. 도구 상단의 초기화/비우기 버튼을 누르면 빈 입력 상태로 전환되며, 언제든지 샘플 데이터를 다시 불러올 수 있습니다.