Effect

　　您有沒有碰到過這樣的問題，文章在投稿后，評審專家讓您提供Effect Size(效應量)。相信大多數(shù)臨床醫(yī)生的表情都是下面這樣的。

　　“笑音量?你說笑……笑啥?!”

　　無論是我們在進行一個相關性分析時，還是比較組間某一個指標絕對值高低、發(fā)生率高低的差異時，我們都習慣了上來就報告p值和統(tǒng)計量。其實這個時候我們已經(jīng)忽略了一個重要的內(nèi)容：我們關注了是否存在【效應】(效應是否有統(tǒng)計學意義)，但存在的效應真的【有價值】?真的足夠【有臨床意義】么?

　　因此，當我們轉換身份成為一個讀者的時候，我們除了知道【有沒有差別】，還一定想知道【到底差多少】。而后面這個差多少，其實就是效應量。因此我們不難理解，所謂的效應量(也就是效應大小)，其實對應著一個真實的差異或者關聯(lián)，效應量就是這種真實差異或關聯(lián)的強度。

　　比如在這個圖中，a、b兩個情況下，都有統(tǒng)計學差異。但是到底a的效應更有實際意義，還是b的效應更有實際意義呢?顯然是b，也就是b的效應量更大。

　　也許你覺得好像得到了什么?但是也好像什么也沒得到。對了，這感覺就是效應量，效應量就是一個這么抽象的東西。效應量不是一個單一的指標，而是一種真實的差異，這種差異需要通過一些指標(能夠反應效應量的指標)來體現(xiàn)。讓我們來舉個例子：

　　我們想知道吃不吃維生素對孩子身高的影響。這里面因素是吃/不吃維生素，效應是組間身高的差別。這里面效應量是什么呢?一定是能夠反應身高差別的指標啦!但是身高差別都需要什么指標來評價呢?真的只有比較均數(shù)么?到底都有哪些指標可以反應組間身高的差別呢?

　　1、身高均值之差：反應組間集中趨勢的差異，最簡單粗暴的指標，在實際情況下，身高通常符合正態(tài)分布，因此均值之差也是我們衡量的首選效應量。

　　2、身高變異系數(shù)之差：變異系數(shù)CV反應的是身高的變異，說白了就是看我們這一組孩子是不是高的高矮的矮。變異系數(shù)越小，說明大家的身高差不多。維生素到底是不是會影響到身高的變異情況呢?這個還真沒準兒。

　　3、身高離群值下限之差：反應的是到底是哪一組矮的更厲害。其實補充維生素這類的物質(zhì)，未必對全人群有效啊，不缺維生素的孩子，多不了可能并不會長得更高。而對于那些卻維生素的孩子，補了效果更明顯。所以嘛，誰知道到底是不是真正的效應在矮個子里面?

　　……

　　雖然這里只是粗暴的打了個比方(各位統(tǒng)計學大拿請隨意打臉)。不過，看到這里您一定會明白了，所謂的效應量并不是一個唯一的參數(shù)，而且有時候在我們做研究之前也未必完全想清楚了(當然我們希望大家先想清楚)。所謂的效應量，可以理解為真實存在的某種差異，而我們是通過找到合適的效應量評價指標，來說明真實的效應到底有多大。上面的指標只是給大家看看玩兒的，當然對于醫(yī)學研究，絕大多數(shù)的研究中的效應量就是真實的差值(均數(shù)差)，或者是RR、OR、HR、相關系數(shù)、R2……等等。對于一些比較抽象的指標，我們可能無法直觀的比較均數(shù)差，比如量表的結果。對于這類指標，不同量表可能差值沒法直接比較，因此我們就需要得到一些去掉工具影響的大小，這時就需要一些特定的效應量指標來幫助我們了。常見的指標有以下這些。

　　計算方法可以參考如下的公式：

　　參考文獻：

　　1. 盧謝峰, 唐源鴻, 曾凡梅. 效應量:估計、報告和解釋[J]. 心理學探新, 2011, 31(3):260-264.

　　2. 鄭昊敏, 溫忠麟, 吳艷. 心理學常用效應量的選用與分析[J].心理科學進展, 2011, 19(12):1868-1878.