Methodology
Effect Size คืออะไร และควรรายงานคู่กับ p-value อย่างไร
อธิบาย Cohen’s d, Hedges’ g, Pearson r, Cramer’s V, odds ratio และ eta squared สำหรับรายงานผลวิจัยเชิงปริมาณ
Effect size บอกขนาดของผล
Effect size ช่วยตอบว่าความแตกต่างหรือความสัมพันธ์มีขนาดเท่าไร ไม่ใช่เพียงว่าพบนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ จึงช่วยให้รายงานผลมีความหมายเชิงวิชาการมากขึ้น
เลือก effect size ให้ตรงกับสถิติ
t-test มักใช้ Cohen’s d หรือ Hedges’ g, correlation ใช้ r, chi-square ใช้ Cramer’s V, odds ratio ใช้กับตาราง 2x2 และ ANOVA มักรายงาน eta squared หรือ partial eta squared
เกณฑ์เล็ก กลาง ใหญ่เป็นแนวทาง ไม่ใช่กฎตายตัว
การแปล effect size ต้องพิจารณางานวิจัย สาขาวิชา เครื่องมือวัด และผลกระทบเชิงปฏิบัติ ไม่ควรใช้ threshold แบบตายตัวโดยไม่อธิบายบริบท
FAQ
ทำไมผล significant แต่ effect size เล็ก?
เมื่อ sample size ใหญ่ p-value อาจต่ำได้แม้ผลจริงมีขนาดเล็ก จึงต้องดู effect size เพื่อประเมินความหมายของผล
ควรรายงาน effect size ทุกครั้งไหม?
โดยทั่วไปควรรายงานเมื่อทำ hypothesis testing เพราะช่วยให้ผู้อ่านเห็นขนาดผลและเปรียบเทียบกับงานวิจัยอื่นได้
Hedges’ g ต่างจาก Cohen’s d อย่างไร?
Hedges’ g เป็น Cohen’s d ที่ปรับ small-sample bias จึงเหมาะเมื่อ sample size ไม่มาก