Calculateur d’indice de taille d’effet : d de Cohen

Le calculateur d'indice d'effet, spécifiquement celui de Cohen, est un outil statistique utilisé pour quantifier la différence entre deux moyennes, par rapport à la variabilité des données. Il est largement utilisé dans les domaines tels que la psychologie, l'éducation et les sciences sociales afin de comprendre l'ampleur des effets expérimentaux.

Contexte historique

Le concept d'effet a été popularisé par Jacob Cohen dans les années 1960, en réponse aux limites des tests d'hypothèse nuls. Le d de Cohen est devenu l'un des moyens les plus courants de mesurer l'ampleur de l'effet, fournissant une mesure standard de la force d'un phénomène.

Formule de calcul

Le d de Cohen est calculé à l'aide de la formule suivante :

\[ \text{d de Cohen} = \frac{M_1 - M2}{SD{cumulé}} \]

Où :

• \(M_1\) est la moyenne du groupe 1
• \(M_2\) est la moyenne du groupe 2
• \(SD_{cumulé}\) est l'écart type cumulé

Exemple de calcul

Pour deux groupes avec les statistiques suivantes :

• Moyenne du groupe 1 : 50
• Moyenne du groupe 2 : 40
• Écart type cumulé : 15

Le d de Cohen est calculé comme suit :

\[ \text{d de Cohen} = \frac{50 - 40}{15} \approx 0,67 \]

Importance et scénarios d'utilisation

• Analyse de la recherche : aide à quantifier l'effet d'une intervention ou la différence entre les groupes
• Méta-analyse : vital pour comparer les résultats de différentes études
• Évaluations pédagogiques : utilisé pour évaluer l'efficacité des interventions pédagogiques

FAQ courantes

1. Qu'est-ce qui est considéré comme un « grand » effet dans le d de Cohen ?

   • En général, 0,2 est considéré comme petit, 0,5 moyen et 0,8 grand, mais cela peut varier selon les domaines.

2. Le d de Cohen peut-il être négatif ?

   • Oui, une valeur négative indique que la moyenne du groupe 2 est supérieure à celle du groupe 1.

3. Le d de Cohen est-il affecté par la taille de l'échantillon ?

   • Bien que la valeur du d elle-même ne soit pas affectée, les échantillons de plus petite taille peuvent accroître l'incertitude autour de l'estimation.