Calculateur de Taille d'Effet (d de Cohen)
Calculateur de Taille d'Effet (d de Cohen)
Entrez la moyenne, l'écart-type et la taille d'échantillon de chacun de vos deux groupes. Cela calcule le d de Cohen, une mesure de taille d'effet qui exprime la différence entre les moyennes des groupes en unités d'écart-type.
- Formule : d = (moyenne1 − moyenne2) ÷ écart-type combiné.
- Complète le test de signification, ne le remplace pas : un test t indique si une différence est statistiquement significative, tandis que le d de Cohen indique l'ampleur réelle de cette différence.
- Seuils d'interprétation standard : |d| autour de 0,2 est un effet faible, autour de 0,5 moyen, et 0,8 ou plus important.
Pourquoi la taille d'effet compte-t-elle en plus d'une valeur p ?
Une valeur p indique seulement si une différence observée est peu susceptible d'être due au hasard, pas si cette différence est assez grande pour compter en pratique.
Le d de Cohen peut-il être négatif ?
Oui — le signe reflète simplement quel groupe a la moyenne la plus élevée ; l'ampleur (valeur absolue) détermine la catégorie de taille d'effet.
Calculateur de Taille d'Effet (d de Cohen)
Entrez la moyenne, l'écart-type et la taille d'échantillon de chacun de vos deux groupes. Cela calcule le d de Cohen, une mesure de taille d'effet qui exprime la différence entre les moyennes des groupes en unités d'écart-type.
- Formule : d = (moyenne1 − moyenne2) ÷ écart-type combiné.
- Complète le test de signification, ne le remplace pas : un test t indique si une différence est statistiquement significative, tandis que le d de Cohen indique l'ampleur réelle de cette différence.
- Seuils d'interprétation standard : |d| autour de 0,2 est un effet faible, autour de 0,5 moyen, et 0,8 ou plus important.
Pourquoi la taille d'effet compte-t-elle en plus d'une valeur p ?
Une valeur p indique seulement si une différence observée est peu susceptible d'être due au hasard, pas si cette différence est assez grande pour compter en pratique.
Le d de Cohen peut-il être négatif ?
Oui — le signe reflète simplement quel groupe a la moyenne la plus élevée ; l'ampleur (valeur absolue) détermine la catégorie de taille d'effet.