حجم الأثر
على سبيل التعريف، حَجْمُ الْأثَر أو حَجْمُ الْتَأثِيرِ يمثل نسبة تباين المتغير التابع التي ترجع للمتغير المستقل، أي أنه يبين قوة العلاقة بين المتغير التابع والمتغير المستقل، فهو يعطينا الدلالة العملية للفروق الإحصائية أو العلاقات بين المتغيرات، وما إذا كانت تلك الدلالة العملية كبيرة بحيث تبرر الأخذ بنتائجها، وبذلك يتميز عن الدلالة الإحصائية التي تهتم باحتمالية رفض الفرضية الصفرية من الناحية الإحصائية النظرية فقط. وفيما يلي تفاصيل أوسع عن ذلك.
تعريف حجم الأثر
له عدة تعريفات منها:
وفي هذا السياق، هو مقياس يخبر عن مدى تفسير المتغير التابع، أو توقعه بواسطة المتغير المستقل (Kellow,1998; Snyder and Lawson,1992; Huston,1993 )
وعلى صعيد آخر، أن حجم التأثير (وبدون أي تضمين للسببية) هو الدرجة التي توجد فيها الظاهرة في المجتمع، أو الدرجة التي تكون فيها الفرضية الصفرية خاطئة. (Nix and Barnette, 1998)
أنواع حجم الأثر
مقاييس تفسير التباين.
مقاييس الفروق:وهي المشهورة بحجم الأثر Effect Size،
صنف كيرك (1996) مقاييس حجوم التأثير إلى صنفين رئيسين هما:
أهميته
ومن جهة أخرى، يعتبر حجم الأثر من مؤشرات الدلالة العملية التي تعطي نتائج البحوث قيمة عملية للأخذ بنتائجها، ويعتبر من الدلائل المهمة إلى جوار الدلالة الإحصائية لمعرفة قوة الاختبار الإحصائي (Power of Statistical test) الذي يقصد به احتمالية رفض الفرضية الصفرية عندما تكون خاطئة ويرمز له بالرمز (1- بيتا).
فوائد حجم الأثر
ومن ناحية أخرى، يشير حجم الأثر إلى درجة وجود الظاهرة في المجتمع بمقياس متصل، بحيث يعني الصفر عدم وجود الظاهرة.
وعلى صعيد آخر، أوجز هوستون (Huston,1993) فوائد مقاييس حجم التأثير في النقاط التالية:
وعلى صعيد آخر، يمكن استخدامها في المقارنة الكمية بين نتائج دراستين أو أكثر كما هو مستعمل في التحليل الأقصى للبيانات Meta Analysis.
وفي هذا الصدد، يمكن استخدامها في تحليل القوة الإحصائية لتحديد عدد العناصر المطلوبة في دراسة معينة.
ومن ناحية أخرى، تزود الباحثين بمؤشرات للدلالة العملية بخلاف اختبارات الدلالة الإحصائية
📝 هل في هذه المقالة خطأ؟
إذا وجدت معلومة تحتاج تصحيحاً أو إضافة، أو أردت حذف المقالة، أرسل لنا طلباً وسنراجعه.
ما رأيك في هذه المقالة؟