Kích thước hiệu ứng cho dữ liệu nhị phân và dữ liệu tương quan Effect sizes for binary data and correlational data Chào mừng các bạn quay trở lại với bài học thứ hai trong chuỗi bài về kích thước hiệu ứng. Ở bài trước, chúng ta đã làm chủ các kỹ thuật tính toán kích thước hiệu ứng khi biến kết quả là một đại lượng liên tục, như điểm số hay huyết áp. Tuy nhiên, trong thực tế, rất nhiều câu hỏi nghiên cứu quan trọng lại liên quan đến các kết quả ở dạng “có hoặc không”. Ví dụ: một chiến dịch marketing có làm tăng tỷ lệ khách hàng mua sản phẩm không? Một loại vắc-xin có làm giảm nguy cơ mắc bệnh không? Một sinh viên có đỗ kỳ thi hay không? Đây là những biến cố nhị phân, và để lượng hóa tác động trong những trường hợp này, chúng ta cần một bộ công cụ kích thước hiệu ứng khác. Bên cạnh đó, một mục tiêu phổ biến khác của nghiên cứu là …