📸 SPSS etki büyüklüğü — t-testi çıktısından Cohen's d hesabı
Etki Büyüklüğü Neden Önemli?
p değeri yalnızca "anlamlı mı?" sorusunu yanıtlar. Etki büyüklüğü ise "ne kadar büyük?" sorusunu yanıtlar. Büyük örneklemlerde küçük ve önemsiz farklar bile istatistiksel olarak anlamlı çıkabilir. Etki büyüklüğü bu sorunu çözer ve sonuçların pratik önemini ortaya koyar.
Modern dergiler etki büyüklüğü raporlamayı zorunlu tutmaktadır. APA 7. baskı rehberi de bunu şart koşmaktadır.
Test Türüne Göre Etki Büyüklüğü
- T-test → Cohen's d: d = (M₁-M₂) / SDpooled. Küçük=.20, Orta=.50, Büyük=.80
- ANOVA → Eta kare (η²): η² = SSbetween/SStotal. Küçük=.01, Orta=.06, Büyük=.14
- ANOVA → Kısmi eta kare (η²p): SPSS'te Options → Estimates of effect size
- Korelasyon → r: Doğrudan korelasyon katsayısı. Küçük=.10, Orta=.30, Büyük=.50
- Ki-kare → φ veya Cramer's V
📸 Cohen's d manuel hesaplama — d=0.78 büyük etki
SPSS'te Cohen's d Otomatik Alma
SPSS 27 ve sonrası: Bağımsız örneklem t-testi çıktısında "Effect Size" tablosunda Cohen's d ve Hedges' g otomatik raporlanır. Eski versiyonlarda formülle hesaplayın.
APA Raporlama
Bağımsız örneklem t-testi, Grup A'nın (M=74.2, SD=10.3) Grup B'den (M=65.8, SD=11.2) anlamlı biçimde yüksek olduğunu göstermiştir, t(91)=3.84, p<.001, d=0.78. Bu büyük düzeyde bir etki büyüklüğüne işaret etmektedir (Cohen, 1988).