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Cohen's d ist ein Maß für die Effektstärke, das den Unterschied zwischen zwei Mittelwerten in Standardabweichungseinheiten angibt. Hier ist ein Beispiel, wie man Cohen's d in Python berechnen kann:

```python
import numpy as np

def cohen_d(x, y):
    # Berechnung der Mittelwerte der beiden Gruppen
    mean_x = np.mean(x)
    mean_y = np.mean(y)
    
    # Berechnung der Standardabweichungen der beiden Gruppen
    std_x = np.std(x, ddof=1)
    std_y = np.std(y, ddof=1)
    
    # Berechnung der gepoolten Standardabweichung
    pooled_std = np.sqrt(((len(x) - 1) * std_x**2 + (len(y) - 1) * std_y**2) / (len(x) + len(y) - 2))
    
    # Berechnung von Cohen's d
    d = (mean_x - mean_y) / pooled_std
    
    return d

# Beispielwerte für zwei Gruppen
group1 = [2.3, 3.1, 4.2, 5.0, 3.8]
group2 = [3.5, 4.1, 5.2, 6.0, 4.8]

# Berechnung von Cohen's d
d_value = cohen_d(group1, group2)
print(f"Cohen's d: {d_value:.2f}")
```

In diesem Beispiel:

1. Berechnen wir die Mittelwerte und Standardabweichungen der beiden Gruppen.
2. Berechnen wir die gepoolte Standardabweichung, die eine gewichtete Kombination der Standardabweichungen der beiden Gruppen ist.
3. Berechnen wir Cohen's d, indem wir die Differenz der Mittelwerte durch die gepoolte Standardabweichung teilen.

Wenn Sie dies ausführen, erhalten Sie den Wert von Cohen's d, der die Effektstärke zwischen den beiden Gruppen angibt.