Kavram
etki büyüklüğü
effect size
Bir farkın ya da ilişkinin ne kadar büyük olduğunu gösteren sayı (d, r gibi); istatistiksel anlamlılık ise yalnızca tesadüf olup olmadığına bakar.
Etki büyüklüğü, bir farkın ya da ilişkinin ne kadar büyük olduğunu gösteren sayıdır: ortalama farkı standart sapma cinsinden veren Cohen d ya da ilişkiyi veren r gibi. İstatistiksel anlamlılık ise yalnızca “bu fark tesadüf olabilir mi?” sorusunu yanıtlar ve örnek büyüdükçe çok küçük farklar bile anlamlı çıkar.
Kramer ve arkadaşlarının 689.003 kullanıcılı Facebook deneyinde bazı karşılaştırmalar p < 0,001 verdi ama Cohen d 0,001 ile 0,02 arasındaydı. Amerikan İstatistik Derneği’nin 2016 açıklaması, p değerinin etkinin büyüklüğünü ya da bulgunun önemini ölçmediğini söyler. Funder ve Ozer, r için .05 (çok küçük ama zamanla sonuç doğurabilir), .10 (küçük), .20 (orta) ve .30 (büyük) gibi karşılaştırma noktaları önerir. Bkz. meta-analiz.
Örnek
Milyonlarca kullanıcılı bir deneyde d = 0,01’lik farkın “anlamlı” çıkması ama pratikte çok küçük olması.