效应量是统计学中用于量化研究中观察到的效应或差异大小的指标,它超越了传统的p值检验,强调实际意义而非单纯的统计显著性。在心理学和管理学研究中,效应量帮助我们评估自变量对因变量的影响程度,例如比较两组均值差异的Cohen’s d或衡量变量间关联强度的相关系数r。与仅依赖p值不同,效应量提供了更直观的解读方式,允许研究者判断效应的实际重要性,并有助于元分析中对多个研究结果进行整合。例如,在决策偏差研究中,效应量可以揭示认知错误对行为影响的真实规模,从而指导实践应用。
理解效应量对于科学严谨性至关重要,因为它减少了样本大小对结果解释的过度影响,并促进了研究间的可比性。常见效应量分类包括小、中、大效应,具体阈值因领域而异,但核心在于强调效应在现实世界中的可观测性。在认知科学实验中,正确计算和报告效应量已成为学术规范的一部分,有助于避免“统计显著但实际无关”的陷阱,推动更稳健的理论构建。