効果量計算機（コーエンのd）
各グループの平均、標準偏差、サンプルサイズを入力すると、コーエンのd効果量を計算します。
最終更新日： September 5, 2026
よくある質問
コーエンのdとは何ですか？
2つのグループ平均の差の標準化された尺度で、プールされた標準偏差の単位で表されます：d = (平均1 − 平均2) ÷ プールされたSD。異なる尺度や単位を使用した研究間で効果量を比較できます。
実際にコーエンのd値は何を意味しますか？
コーエンの元の慣例によると：約0.2は小さい効果、0.5は中程度の効果、0.8は大きい効果を意味します。つまり、グループの平均がそれだけプールされた標準偏差分異なるということです。これらはおおよその目安であり、厳密な基準ではありません。
コーエンのdはt検定とどう違いますか？
t検定は差が統計的に有意かどうか（偶然による可能性が低い）を教えてくれますが、コーエンのdはその差が標準化された比較可能な方法でどれだけ大きいかを教えてくれます。特に大きなサンプルでは、わずかな効果量でも統計的に有意な結果になることがあります。
なぜサンプルサイズは効果量の公式に直接現れないのですか？
効果量は収集したデータの量に関係なく差の大きさを測定します。これはサンプルサイズに依存するt検定の有意性とは異なります。小さく一貫した差は、10人で測定しても10,000人で測定しても同様のコーエンのdを示しますが、統計的有意性に達するのはより大きなサンプルだけかもしれません。
コーエンのdは負の値になり得ますか？
はい。負のdは単に、グループ1の平均がグループ2の平均より低いことを意味します。符号は方向を示し、大きさのみが重要な場合、研究者は通常絶対値を報告します。
コーエンのdの計算例を教えてください。
平均1=105、標準偏差1=15、平均2=100、標準偏差2=14、サンプルサイズが等しい場合、プールされた標準偏差は約14.51になるため、d = (105−100)/14.51 ≈ 0.34となり、小〜中程度の効果です。
コーエンのdは相関係数と同じものですか？
いいえ、関連はあり互いに変換可能ですが同じではありません。コーエンのdは2つのグループ平均の差を標準偏差の単位で表しますが、相関係数（rなど）は2つの連続変数がどれだけ強く一緒に動くかを測定します。どちらも効果量を定量化しますが、尺度が異なります。