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Standardisierte und unstandardisierte Effektgrößen

Unstandardisierte Effektgrößen sind Maße, die eine unmittelbare inhaltliche Bedeutsamkeit und Interpretation haben, z.B.

• Anzahl an Zigaretten, die im Schnitt pro Tag geraucht werden
• Krankenstandstage pro Jahr, die durchschnittlich auf einer bestimmte Erkrankung zurückgeführt werden können
• Gewichtsverlust in kg, der durch ein bestimmtes Diäts- und
Aktivitätsprogramm im Schnitt erzielt werden kann

Maße für unstandardisierte Effektgrößen z.B.

• Differenz von Gruppenmittelwerten (raw mean difference)
• Unstandardisierte Regressionskoeffizienten

Standardisierte Effektgrößen i. A. vor allem dann von Bedeutung, wenn zugrundeliegendes Maß keine unmittelbare Interpretation gestattet, z.B. Summenwerte in psychologischen Tests und Fragebögen

• Summenwert u. a. abhängig von Anzahl der Items und Anzahl der Abstufungen, die zur Beantwortung eines Items vorhanden sind
• Zwei Instrumente, die dasselbe gleich gut erfassen, haben durch Unterschiede in Itemanzahl und Itemabstufungen Unterschiede in ihrer Skalierung
• Skalierungsunterschiede sind artifiziell; sagen nichts über Unterschiede in der eigentlich gemessenen Eigenschaft aus

Standardisierte Effektgrößen erlauben Vergleich von Ergebnissen mit Instrumenten, die unterschiedliche Skalierung haben - Unterschiede werden durch Standardisierung kompensiert

Anwendung von Effektmaßen (standardisiert, unstandardisiert) vor allem auch in meta-analytischer Forschung (= Integration von Forschungsergebnissen unterschiedlicher Studien zur selben Forschungsfrage)

Häufig verwendete standardisierte Maße

• Cohens d (und andere Maße der d-Familie)
• Produkt-Moment-Korrelation r (und andere Maße der r-Familie)
• Eta2 (und andere Maße der Varianzaufklärung)
• Odds Ratio und Risk Ratio (und davon abgeleitete Kennwerte)