დამოუკიდებელი ცვლადის ეფექტის დაკვირვებული ობიექტური და ხშირად სტანდარტიზებული სიდიდე, რომელიც გამოითვლება ექსპერიმენტის დასრულების შემდეგ. მაგალითად, საშუალოთა შორის განსხვავების ჰიპოთეზის შემოწმების (დამოუკიდებელ ცვლადს ორი დონე აქვს) ამოცანაში ეფექტის ზომა გამოითვლება ფორმულით: ${\eta }^2=\frac{t^2}{t^2+df}$, სადაც t კრიტერიუმის სტატისტიკაა და

$df=n_1+n_2-2, n_1,n_2$ საკონტროლო და ექსპერიმენტულ ჯგუფებში შერჩევის მოცულობებია, $S_1^2,S_2^2$ ამ ჯგუფების ქულათა შესწორებული დისპერსიები. ${\eta }^2$-ის მნიშვნელობა იცვლება 0-დან 1- მდე. ნულის ტოლი გვიჩვენებს, რომ დამოუკიდებელი ცვლადის ცოდნა არ ამცირებს დამოკიდებული ცვლადის პროგნოზის შეცდომის. როცა ${\eta }^2$=1, ჯგუფის საშუალოს ცოდნა გვაძლებს ცდის პირის ქულის უშეცდომო პროგნოზს.

***

გამოყენებული ლიტერატურა:

Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. SAGE Publications Ltd.

კისი, ჰ. (2008). სტატისტიკა სოციალურ მეცნიერებებში. სოციალურ მეცნიერებათა ცენტრი.  თბილისის უნივერსიტეტის გამომცემლობა