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Was ich bis jetzt herausgefunden habe: Effect size ist ein Begriff für eine Reihe von Indizes der Stärke eines "Treatment"-Effekts und ist die übliche Masszahl von Metaanalysen. Grundsätzlich kann sie a) als die standardisierte Differenz zweier Mittelwerte (z.B. der Kontroll- und de Experimentalgruppe), das wäre das Cohen's d, oder b)als die die Korrelation zwischen der unabhängigen Variable und dem individuellen Wert der abhängigen Variable gemessen werden.

Cohen's d wird so gelegt, dass eine positive Differenz einen positiven Effekt, eine negative einen negativen Effekt darstellt. Im Internet habe ich folgende Interpretationshilfe gefunden:

Cohen's/Effect/Percentile/Percent Standard/Size(d)/Standing/of Nonoverlap 2.0 97.7 81.1% 1.9 97.1 79.4% 1.8 96.4 77.4% 1.7 95.5 75.4% 1.6 94.5 73.1% 1.5 93.3 70.7% 1.4 91.9 68.1% 1.3 90 65.3% 1.2 88 62.2% 1.1 86 58.9% 1.0 84 55.4% 0.9 82 51.6% LARGE 0.8 79 47.4% 0.7 76 43.0% 0.6 73 38.2% MEDIUM 0.5 69 33.0% 0.4 66 27.4% 0.3 62 21.3% SMALL 0.2 58 14.7% 0.1 54 7.7% 0.0 50 0%

Bsp.: Eine Effektgrösse von 0.0 bedeutet keinen Effekt, oder dass die durchschnittliche Lehrperson der Experimentalgruppe auf dem 50igsten Perzentil der Kontrollgrupe liegt und dass sich die Verteilungen der beiden Gruppen decken, weil sie zu 0% nicht überlappen.

Aber was ist Fisher's Z, das im Artikel von Seidel & Shavelson verwendet wird? Muss dem noch nachgehen.