effect size

effect size（効果量）は、統計的な有意性とは異なり、現象が実際にどの程度の大きさであるかという実質的な意味合いを測定するための指標です。p-value（p値）が差があるかないかという点に焦点を当てるのに対し、effect sizeはその差がどれほど大きいかを定量的に示します。

統計的有意性と実質的な重要性の違い

サンプルサイズが非常に大きい場合、ごくわずかな差であっても統計的に有意な結果（低いp値）が出ることがあります。しかし、その差が実務的に意味を持つほど大きいとは限りません。そこでeffect sizeを用いることで、研究結果が現実の世界でどの程度のインパクトを持つのかを客観的に判断することが可能になります。

代表的な指標と活用場面

文脈に応じて異なる指標が使い分けられます。

Cohen's d：二つのグループ間の平均値の差を標準偏差で割ったもので、一般的に小・中・大の基準で解釈されます。
Pearson's r：二つの変数間の相関の強さを表します。
Eta-squared：分散分析などで、全分散のうち特定の要因によって説明できる割合を示します。

これらの指標を併記することで、単なる有意であるという結論を超えて、介入や現象の強さを具体的に議論できるようになります。