効果量
$ d = \frac{\mu - \mu_0}{\sigma}
上は、cohenのd 差の効果量。 比の効果量もある。対数とれば差なので、指標を対数で見る場合は差の効果量?
質的データだと、分割表を使った連関係数が、効果量としてある。(カイ二乗値/期待度数^2, 二乗和で差がどれくらいか？) d族は群間の差の効果量。 r族は変数間の関連性の効果量
an effect size is a quantitative measure of the magnitude of a phenomenon Effect Size, ES .
統計量 で、比較対象と、何かの差を取って、想定する母集団の標準偏差（の推定量)で標準化したもの。 平均の差であったり、ペア(対応のある)で比較できる相関などは各々の偏差の積和(共分散)であったり。
オッズレシオなら、....
平均の差を比較する場合は、２つのサンプルでの平均の差を、２つをpoolした（合わせた)標準偏差でわったもの。
ただ、t値、t検定の対象は、平均値の分布を検定しており、効果量は（母集団への推定)標準偏差で割るけど、t値を出す際には、これに変えて、標準誤差 で正規化？することになる。サンプルサイズ分の補正(sqrt(n)をかける）形になる。 t検定は、サンプルから得た平均値の議論（検定で）、効果量は推定する母集団で、気にしてる量が標準偏差に対してどれくらいかを気にしてる。見てる分布が違うことに注意。(最近、やっと分かってきてる気がする)
金融で、リスク調整後リターンというけど、効果量という言い方もできると思う。
偏差調整後期待値変化量....意味は通りやすいきがするが、、
むしろeffect sizeとは「仮想上の未知母数として定めた上でその前提に基づいて実験計画を立てる」ためのもの、と見た方が良いのだと思います。
実験計画を立てる(サンプルサイズの決定?)際の、パラメータとして使う、と。
平均値の差を生み出す効果の大きさ
英語だと、effect size. sizeとvalueの違いがわからない。
Correlation family: Effect sizes based on "variance explained"
Difference family: Effect sizes based on differences between means
Categorical family: Effect sizes for associations among categorical variables
ただ、どれも、差を規格化した量ではある。correlationはそれぞれの平均との差の掛け算、differenceは平均同士の差、associationは平均（期待値）との差の二乗。differenceだけ積になってないのは...
普段の生活で、平均の差だけでなく、偏差で正規化した量を見ることがあるかな。。
参考