En savoir plus sur ce calculateur de taille d'effet pour la statistique T

L'idée de la taille de l'effet est de mesurer la taille d'un effet, sans être gonflé par la ou les tailles d'échantillon, ce qui se produit avec l'utilisation traditionnelle de la valeur p dans les tests d'hypothèse. Une mesure de la taille de l'effet est \(r^2\) (r-carré), qui est calculée comme

\[ r^2 = \frac{t^2}{t^2+df} \]

La valeur de \(r^2\) est interprétée comme la proportion de variation de la variable dépendante qui est expliquée par la variable indépendante. Une autre mesure de la taille de l'effet que vous pouvez utiliser pour un test t est Cohen's d . La taille de l'effet d de Cohen est une mesure beaucoup plus couramment utilisée de la taille de l'effet, mais \(r^2\) est également couramment rapportée pour le test t.

Différentes mesures de la taille de l'effet pour différents tests

Notez également que la mesure de la taille de l'effet utilisée est spécifique à la procédure statistique menée. Une analyse ANOVA unidirectionnelle aura sa propre mesure de la taille de l'effet, et le test avec des variables indépendantes nominales aura différentes mesures de la taille de l'effet pour le test du Chi-carré. Le calculateur de taille d'effet que vous utiliserez est complètement différent.

Taille et puissance de l'effet

La puissance correspond à la capacité de rejeter une fausse hypothèse nulle. Plus la taille de l'effet est grande, plus la puissance sera élevée. Vous pouvez utiliser ceci calculateur de puissance statistique pour calculer la puissance en fonction de la taille de l'effet.