在統計學中，是量化現象強度的數值。效應值實際的統計量包括了兩個變數間的相關程度、迴歸模型中的迴歸係數、不同處理間平均值的差異……等等。無論哪種效應值，其絕對值越大表示效應越強，也就是現象越明顯。效應值與特效检验的概念是互補的。在估算統計檢定力、需要的與進行元分析時，效應值經常扮演重要角色。
在研究結果中給出效應值被視為恰當的或必須的。相對於統計學上的顯著性，效應值有利於了解研究結果的強度。特別是在社會科學和醫學研究上，效應值更顯得重要。絕對與相對效應值可以傳遞不同的訊息，又可互相補充訊息。有個心理學的研究學會鼓勵學者給出效應值：
在比較平均數的情況下，效應值經常指的就是實驗結束後，實驗組與對照組之間「標準化後的平均差異程度」，依照慣例，效應值可解讀為以下幾個程度：
參考文獻
延伸閱讀
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外部連結
線上應用
*[https://web.archive.org/web/20161114234957/http://xiaoxu.lxxm.com/ncp/ Copylefted Effect Size Confidence Interval R Code with RWeb service for t-test, ANOVA, regression, and RMSEA]
*[http://www.psychometrica.de/effect_size.html Online calculator for computing different effect sizes like Cohen's d, r, q, f, d from dependent t tests and transformation of different measures of effect size]
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