效应值

在统计学中，效应值（英语：effect size，台湾作效果量）是量化现象强度的数值。^[1]效应值实际的统计量包括了两个变数间的相关程度、回归模型中的回归系数、不同处理间平均值的差异……等等。无论哪种效应值，其绝对值越大表示效应越强，也就是现象越明显。效应值与特效检验的概念是互补的。在估算统计检定力、需要的样本数（英语：Sample size）与进行元分析时，效应值经常扮演重要角色。

在研究结果中给出效应值被视为恰当的或必须的。^[2][3]相对于统计学上的显著性，效应值有利于了解研究结果的强度。^[4]特别是在社会科学和医学研究上，效应值更显得重要。绝对与相对效应值可以传递不同的讯息，又可互相补充讯息。有个心理学的研究学会鼓励学者给出效应值：

报告主要结果时必须一并报导效应值……如果测量值的单位在实际面上是有意义的（例如每人每日抽烟的香烟根数），则我们建议采用非标准化的效应值（例如回归系数或平均值差异）而不是标准化的效应值（例如相关系数）。
—  L. Wilkinson and APA Task Force on Statistical Inference (1999, p. 599)

在比较平均数的情况下，效应值经常指的就是实验结束后，实验组与对照组之间“标准化后的平均差异程度”，依照惯例，效应值可解读为以下几个程度：

效应值	d[5]	r[6]
较小	0.2	0.10
中等	0.5	0.30
较大	0.8	0.50