効果量計算ツール
Cohen's d、相関係数、オッズ比などの効果量を計算し、その意味を解釈します。First byteの専門知識（統計学×心理学）を活かし、実務上有意味な効果量の評価を支援します。
First byteの独自アプローチ
p値だけで判断しない、効果量による実務的評価
このツールは、効果量を計算し、
統計的な大きさと実務上の意味の両方を評価することで、
「統計的に有意」と「実務上有意味」の違いを明確にし、
適切な意思決定を支援します。
効果量の種類とデータを入力
効果量の種類を選択し、必要なデータを入力すると、効果量を計算します
左側のフォームに情報を入力し、「効果量を計算」ボタンをクリックしてください
より詳細な統計分析・データ分析支援が必要ですか？
First byteでは、効果量の計算から統計分析、意思決定支援まで一貫してサポートします。
統計学と心理学の両方の視点から、ビジネス成果に直結する分析を目指します。
このツールについて
前提：計算は入力に基づく目安であり、効果量の種類・文脈によって解釈は変わります。
使い方：効果量の種類・数値を正確に入力すると有用です。
解釈の注意：効果量の数値だけで結論を出しがちです。結果はあくまで目安です。重要な判断は専門家と検証することを推奨します。
この判断のあと、次に整理する判断
1 つの判断は、次の判断の前提になります。次の判断軸を、関連ツールで言語化してください。
よくある質問
Cohen's d が 0.8 以上なら『大きい効果』と言い切っていいですか？
回答: 目安に過ぎません。同じ d=0.8 でも、医療では明確な改善、UI ではわずかな差ということがあります。文脈（基準値・実務的閾値）と合わせて解釈してください。
統計的に有意なら効果は意味がある、ということですか？
回答: 別の話です。サンプルサイズが大きいと、ごくわずかな差でも統計的に有意になります。『有意 + 効果量が実務的に意味あり』の両方を確認してください。
効果量が小さければ施策は無意味ですか？
回答: 無意味とは限りません。コストが極小・対象が膨大・累積効果がある場合、小さい効果量でも採用する価値があります。費用対効果の文脈で判断してください。
※ 上記は判断補助のための一般的な解説です。重要な意思決定は専門家への相談を推奨します。