T检验的效应值

以下是我的回答，T检验的效应值是指在进行两组数据的比较时，通过T检验得出的两组数据之间的差异程度。这个差异程度可以用来衡量实验结果是否显著，以及实验结果是否可靠。
在T检验中，效应值通常用d来表示。d值越大，说明两组数据之间的差异程度越大。一般来说，d值在0.5以上时，可以认为两组数据之间存在显著差异。
除了d值之外，还有其他一些效应值也可以用来衡量实验结果，例如Cohen's f值和eta平方。这些效应值都可以用来评估实验结果是否可靠，以及实验结果是否具有实际意义。
总之，T检验的效应值是衡量实验结果是否显著和可靠的重要指标。在进行分析时，应该根据实际情况选择适当的效应值来评估实验结果。

效应量简单来讲就是自变量和因变量的关联强度，它较少受样本量的影响，不存在操纵效应量的问题，因此在统计中受到重视。我们将自变量与因变量的关系分为统计意义与实务意义两种，统计意义的关系就是在统计上是显著的，此时p＜0.05；实务意义就是现实中两者确实存在关系。

当统计显著时并不一定有实务价值，这时效应量很小，比如相关系数很小但是统计是显著的，或者t检验之类的差异检验差异很小但是统计是显著的，此时一般是样本量很大引起的；效应量大时有实务价值但统计可能不显著，比如相关系数很大但是统计反而不显著，或者t检验之类的差异检验差异很大但是结果不显著，此时多数是样本量不足引起的。

t检验的效应量，我们用Cohen's d表示，简写为d，反映两个均数之间的标准差异。