定義
効果量とは帰無分布と対立分布の差である。但し単純な差というわけではなく、例えばt検定においては以下のように定義される。
d = (μA-μ0)/σ 但し、d:効果量、μA：対立分布の平均、μ0：帰無分布の平均、σ：対立分布or帰無分布の標準偏差
即ちt検定における効果量とは、各々の分布の平均の差を、それらの分布の標準偏差のを単位として（何倍かとして）表したものである。
なお効果量とサンプルサイズと組み合わせた指標に、非中心性パラメータ(noncentrality parameter) d√nがある。
効果量の分類
効果量は、いくつの群から、どのようなタイプの変数をいくつ取り出して計算するのか、という観点から分類可能である。
| 群の数 | 変数の数 | 変数のタイプ | 効果量 |
| 1 | 1 | 連続 | 平均 |
| 1 | 1 | 2値 | 比率 |
| 2 | 1 | 連続 | 標準化平均値差(対応なし) |
| 1 | 2 | 連続 | 対応ある標準化平均値差 |
| 2 | 1 | 連続 | 相関係数 |
| 1 | 2 | 連続 | 相関係数 |
| 2 | 1 | 2値 | オッズ比、リスク比、NNTなど（←分割表から） |
上記表から、郡の数 x 変数の数が、実際に計算に使用する変数の数である。
なお、標準化平均値差、相関係数、オッズ比など、２変数から計算される効果量は数学的には相互変換可能である。
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