En savoir plus sur ce calculateur de taille d'effet et D de Cohen

Cohen's d corresponds to a widely used measure of effect size , that is used as an alternative (or complement) to the processes of hypothesis testing and calculation of p-values. Hypothesis testing has been subject to criticism because the p-values that are used to estimate the significance of an effect is heavily depending upon the sample size \(n\).

Comment calculez-vous la taille de l'effet?

Une mesure de la taille de l'effet tente d'évaluer la taille de l'effet d'une manière qui n'est pas fortement influencée par la taille de l'échantillon. Le d de Cohen est calculé en utilisant la formule suivante:

\[d = \frac{|\bar X - \mu|}{\sigma}\]

Le D de Cohen est généralement utilisé pour les tests t, où la variable de réponse est une variable d'échelle (mesurée au niveau du rapport ou au niveau de l'intervalle), bien qu'il puisse également être utilisé pour les tests z. Si vous connaissez la valeur de la statistique t et que vous connaissez le nombre de degrés de liberté, vous pouvez calculer cette mesure de taille d'effet .

En pratique, qu'est-ce qu'une bonne taille d'effet?

Il n'y a pas de bonnes ou de mauvaises tailles d'effet. La taille de l'effet indique la force de l'association entre la variable indépendante et dépendante. Plus la taille de l'effet est élevée, plus l'association est forte.

Il existe des conventions pour évaluer la taille d'un effet. Les conventions de Cohen sont qu'une taille d'effet d d'environ 0,2 indique une petite taille d'effet, une taille d'effet d d'environ 0,5 indique une taille d'effet moyenne et une taille d'effet d d'environ 0,8 indique une taille d'effet importante.

Autres mesures de la taille de l'effet

Il existe d'autres mesures de la taille de l'effet pour le cas des variables dépendantes qui sont nominales ou ordinales, comme le Coefficient Phi , le Coefficient Lambda , Coefficient V de Cramer et le Coefficient gamma .