三个问题

1、ETA在哪找到？

ETA平方表示的是因变量和自变量之间的强度关系。---spss中选项中的效应估算可以得到eta平方的值。

 

主体间效应检验
因变量:   学习成绩后测
源	III 类平方和	自由度	均方	F	显著性	偏 Eta 平方
修正模型	4860.269a	3	1620.090	176.870	.000	.920
截距	347.496	1	347.496	37.937	.000	.452
group * 学习成绩前测	125.243	1	125.243	13.673	.001	.229
group	234.244	1	234.244	25.573	.000	.357
学习成绩前测	3664.797	1	3664.797	400.096	.000	.897
误差	421.351	46	9.160
总计	273633.000	50
修正后总计	5281.620	49
a. R 方 = .920（调整后 R 方 = .915）

 

2、Cohen’ d值代表什么？

Cohen提出了检验效应大小（effectsize)的一个数字指标D，它代表两组数据分布重叠程度的相反测量。Cohen's d主要用于t检验，表明两个均数之间的标准差异。

Cohen’ d值的计算  

 

0.2（小）  0.5（中）  0.8（大）

如果d大于0.8则证明实验是可靠的。

3、z-score

z-score是一个数与平均数的差再除以标准差的过程。

z分数能够真实的反应一个分数距离平均数的相对标准距离。

如果我们把每一个分数都转换成z分数，那么每一个z分数会以标准差为单位表示一个具体分数到平均数的距离或离差。

 

 

 

描述统计
	个案数	最小值	最大值	平均值	标准差
L	10	1000	9900	5590.00	3410.262
I	10	8	14	11.63	1.867
A	10	400	3600	2070.00	1180.442
S	10	10	390	127.00	125.967
O	10	9000	25000	17900.00	6640.783
X	10	8	14	11.63	1.867
G	10	400	3600	2070.00	1180.442
H	10	8	12000	3107.86	5032.483
T	10	400	25000	6460.00	7132.897
M	10	1000	9900	5590.00	3410.262
有效个案数（成列）	10

 

 

 

 

 

z-score	L	I	A	S	O	X	G	H	T	M
L	.03226	.62678	.36427	1.13521	1.06915	.62678	.36427	1.29005	-.54115	.03226
I	-1.34594	-.39107	-1.24530	-.92881	-1.18962	-.39107	-1.24530	1.25031	-.84958	-1.34594
A	-.64218	-1.51605	-.90644	-.92881	-1.34020	-1.51605	-.90644	-.61502	-.44302	-.64218
S	-.52489	1.05534	-.31344	.10320	1.06915	1.05534	-.31344	-.61539	-.42900	-.52489
O	-.46624	.62678	-.39816	.10320	1.06915	.62678	-.39816	-.61581	-.40096	-.46624
X	.76534	-1.78390	.44898	-.53188	-.88845	-1.78390	.44898	-.61486	-.44302	.76534
G	-1.28729	-.12321	-1.41472	-.92881	-.28611	-.12321	-1.41472	-.61502	-.34488	-1.28729
H	1.02925	-.06964	1.04198	-.53188	-.58728	-.06964	1.04198	-.61591	2.59922	1.02925
T	1.26383	.46606	1.12670	.42074	.01506	.46606	1.12670	-.61529	.49629	1.26383
M	1.17586	1.10891	1.29612	2.08784	1.06915	1.10891	1.29612	1.76695	.35610	1.17586