效应量是一种用来衡量实验结果的重要指标，可以帮助我们理解不同变量之间的关系。计算效应量的一种常见方法是通过计算均值之间的差异，然后除以标准差，得出标准化的差异值。通常使用的效应量包括Cohen's d（均值差异除以标准差）、r（相关系数）和η^2（方差解释比）。这些指标可以帮助我们确定实验结果的重要性和影响程度，也可以作为实验设计和结果解释的依据。在选择和计算效应量时，需要考虑实验设计、样本量和变量的测量方法等因素，以确保结果的准确性和可靠性。
使用以下两种方式来计算效应量：
1. 使用数据分析工具箱中的“卡方检验”或“t检验”功能。在进行假设检验时，SPSS会提供一些统计量，例如卡方值、t值和P值。这些统计量可以用于计算效应量。在SPSS报告中，可以找到一个叫做“相对风险”或“Cohen's d”（Cohen效应量）的指标，它表示效应量的大小。
2. 使用插件程序来计算效应量。SPSS中有一些插件程序可以帮助计算效应量，例如Effect Size Calculator和GPower。这些插件程序可以根据不同的假设检验方法、样本量和效应量大小来计算效应量。
使用这些插件程序可以更方便地计算效应量，并且可以得到更准确的结果。
