効果量（effect size）とは、差や関係が「どれくらい大きいか」を表す指標です。
たとえば、薬Aを使ったグループと使わなかったグループで血圧に差があったとします。
- p値：その差が偶然でも起こりそうか
- 効果量：実際にどれくらい大きな差があるか
という違いがあります。
代表的な効果量には次があります。
| 効果量 | 主な用途 |
|---|---|
| Cohen’s d | 2つの平均値の差 |
| 相関係数 r | 2変数の関係の強さ |
| オッズ比（OR） | ある出来事の起こりやすさの比較 |
| η²（イータ二乗） | 分散分析で、要因がどの程度説明しているか |
たとえば Cohen’s d = 0.8 なら、平均値の差が標準偏差の約0.8倍ある、という意味です。
よく使われる目安は、
- d ≈ 0.2：小さい
- d ≈ 0.5：中程度
- d ≈ 0.8：大きい
です。
要するに、「統計的に差があるか」ではなく、「その差が実質的にどれくらい大きいか」を示すのが効果量です。
