Calculateur d de Cohen - Calculer la taille d'effet pour deux groupes

Qu'est-ce que le d de Cohen ?

Définir la taille d'effet
d de Cohen vs valeur p
Le concept de standardisation

Le d de Cohen est une mesure de la taille d'effet, qui quantifie l'amplitude d'une différence entre deux groupes. Contrairement aux tests de signification (comme les valeurs p), qui ne vous disent que s'il y a un effet, le d de Cohen vous dit quelle est la taille de cet effet. Il standardise la différence entre deux moyennes en l'exprimant en termes d'écart-type pondéré.

Pourquoi est-ce important ?

Un résultat statistiquement significatif n'est pas toujours pratiquement significatif. Une très grande taille d'échantillon pourrait produire une valeur p significative pour une différence triviale. Le d de Cohen fournit une mesure de cette signification pratique, aidant les chercheurs à comprendre l'importance réelle de leurs résultats.

Guide étape par étape pour utiliser le calculateur d de Cohen

Saisie des données de groupe
Exécution du calcul
Interprétation des résultats

L'utilisation de notre calculateur est simple. Vous devez fournir trois statistiques clés pour chacun des deux groupes que vous comparez :

Moyenne (M) : La moyenne du groupe.

Écart-type (s) : La variabilité des données au sein du groupe.

Taille d'échantillon (n) : Le nombre de participants ou d'observations dans le groupe.

Calcul et interprétation

Une fois que vous avez saisi ces six valeurs et cliqué sur 'Calculer', l'outil calculera le d de Cohen, l'écart-type pondéré, et fournira une interprétation qualitative de la taille d'effet (par exemple, faible, moyen ou important).

Applications réelles du d de Cohen

En psychologie et sciences sociales
En recherche médicale et clinique
En éducation et apprentissage

Le d de Cohen est largement utilisé dans divers domaines pour évaluer l'efficacité des interventions.

Exemple d'application

Un chercheur en éducation pourrait utiliser le d de Cohen pour déterminer si une nouvelle méthode d'enseignement (Groupe 1) conduit à une amélioration pratiquement significative des scores de test par rapport à la méthode traditionnelle (Groupe 2). Une valeur d de 0,5 suggérerait un effet de taille moyenne, notable.

Idées fausses courantes et méthodes correctes

Confondre la taille d'effet avec la signification
Ignorer les hypothèses
Se fier trop aux seuils généraux

Une erreur courante est de traiter les seuils du d de Cohen (0,2, 0,5, 0,8) comme des règles rigides. Le contexte de la recherche est crucial. Un effet 'faible' dans une étude médicale pourrait encore être salvateur. Il est également important de s'assurer que les données respectent les hypothèses d'un test t, telles que la normalité et l'homogénéité des variances, car le d de Cohen est souvent utilisé en parallèle.

Dérivation mathématique et exemples

La formule pour le d de Cohen
Calcul de l'écart-type pondéré
Un exemple détaillé

La formule pour le d de Cohen pour deux échantillons indépendants est :

d = (M₁ - M₂) / s_pooled

Où M₁ et M₂ sont les moyennes des deux groupes. L'écart-type pondéré (s_pooled) est calculé comme :

s_pooled = √(((n₁-1)s₁² + (n₂-1)s₂²) / (n₁ + n₂ - 2))

Cela combine la variance des deux échantillons pour créer une estimation unique et plus robuste de la variance de la population.

Étude d'intervention éducative

Essai de traitement médical

Expérience psychologique

Test A/B marketing

Qu'est-ce que le d de Cohen ?

Guide étape par étape pour utiliser le calculateur d de Cohen

Applications réelles du d de Cohen

Idées fausses courantes et méthodes correctes

Dérivation mathématique et exemples