[問題] 兩樣本相比時統計量標準化之分母
當兩樣本進行比較時，把統計量轉換成標準常態變數或者
學生變數時，所用的混同樣本的標準差或誤差，必須根據
兩樣本的特性不同做調整。
例如:
一、兩樣本彼此獨立且為不同參數的常態分佈
X ~ N(μ1, σ1^2, n1)
Y ~ N(μ2, σ2^2, n2)
兩母體標準差皆已知
z = ( xbar - ybar -δ0 )/s_mix
s_mix = sqrt( σ1^2/n1 + σ2^2/n2 )
二、同上
但兩母體標準差皆未知，但知二者相等
t = ( xbar - ybar -δ0 )/s_mix
s_mix = s*sqrt( 1/n1 + 1/n2 )
s^2 = [ ( n1 - 1 )*s1^2 + ( n2 - 1 )*s2^2 ]/ν
ν = n1 + n1 -2
那請問，柯恩的差值效應大小之公式呢?
d = ( xbar - ybar )/σ
上式乃最常在各種文獻見到的，但是該公式的分母也得
做相應的修改嗎?
順道問一下，上式乃適用於︰
兩母體標準差皆已知且相等嗎?
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