效应量计算器
输入两组样本的均值、标准差与样本量，计算 Cohen's d 等效应量，衡量实验处理效果的统计学意义，用于论文写作与社科研究。
📊 Effect Size Calculator (Cohen's d)
📐 计算公式 / 原理
Cohen's d = (M − μ₀) / SD
单样本 / 配对设计：M 为样本均值，μ₀ 为比较值（总体均值或配对差均值），SD 为样本标准差。d≈0.2 小、0.5 中、0.8 大；与样本量无关，可跨研究比较。附带输出的 Cohen's U₃ = Φ(d) 为对应的总体百分位（d 为负时小于 50%）。
📋 Cohen's d 解释
d = (M − μ₀) / SD | 双样本 d = (M₁ − M₂) / SD_pooled
Cohen's d 经验判读：
• |d| ≈ 0.2：小效应
• |d| ≈ 0.5：中等效应
• |d| ≈ 0.8：大效应
• |d| > 1.3：极大效应
注意：效应量与显著性互补；前者衡量"差异大小"，后者衡量"差异可信度"。
• |d| ≈ 0.2：小效应
• |d| ≈ 0.5：中等效应
• |d| ≈ 0.8：大效应
• |d| > 1.3：极大效应
注意：效应量与显著性互补；前者衡量"差异大小"，后者衡量"差异可信度"。
📚 深度解析：效应量计算器
💡 常见使用场景
- 量化组间差异强度（Cohen's d 等）。
- 元分析中把不同量纲的研究结果统一成可比效应量。
- 把 d 换算成更直观的口径：单样本输出 Cohen's U₃（总体百分位），双样本输出点二列相关 r²。
计算
两组均值差 5、合并标准差 10 → d=0.5（中等效应）。
换算
双样本 d=0.6338、n₁=n₂=30 → r² = d²/(d²+4) = 0.091（约 9.1% 的组间方差可由分组变量解释）；单样本 d=0.3333 → U₃ = Φ(0.3333) = 63.06%。
❓ 常见问题（FAQ）
⚠️ 使用说明与注意事项
- 本工具纯前端运行，数据不会上传到服务器
- 建议在主流浏览器（Chrome/Safari/Firefox/Edge）中使用
- 计算结果仅供参考，请以实际应用场景为准
▼
工具简介
Compute Cohen's d and related effect sizes from group means, standard deviations and sample sizes for research reporting.
功能特点
- 采用标准科学计算公式
- 支持多种参数配置
- 实时计算，即时显示结果
- 数据不上传，安全可靠
使用场景
- 科学实验数据分析
- 物理化学计算
- 学术研究辅助
- 学习科学知识