<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Coden's D on 桑峰</title><link>https://isangfeng.github.io/tags/codens-d/</link><description>Recent content in Coden's D on 桑峰</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-cn</language><copyright>© 2026 桑峰</copyright><lastBuildDate>Wed, 14 Apr 2021 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://isangfeng.github.io/tags/codens-d/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>什么是效应量？</title><link>https://isangfeng.github.io/posts/2021/2021-04-14-effectsize/</link><pubDate>Wed, 14 Apr 2021 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://isangfeng.github.io/posts/2021/2021-04-14-effectsize/</guid><description>&lt;p&gt;统计当中，假设检验和P值可以给我们提供关于假设为真的可能性。例如双样本t检验可以报告两组样本所对应总体均值存在差异的可能性。若可能性小于一个比较小的值（通常设置为0.05），那我们认为在&lt;em&gt;一次&lt;/em&gt;试验中，小概率事件不可能发生，所以拒绝零假设成立。但是我们只是知道了这两组有多大的概率相等，并不知道两组具体有多大的差异。因此我们需要引入效应量的概念。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>