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Taille d'effet

En statistique, une taille d'effet est une mesure de la force de l'effet observĂ© d'une variable sur une autre et plus gĂ©nĂ©ralement d'une infĂ©rence. La taille d'un effet est donc une grandeur statistique descriptive calculĂ©e Ă  partir de donnĂ©es observĂ©es empiriquement afin de fournir un indice quantitatif de la force de la relation entre les variables et non une statistique infĂ©rentielle qui permettrait de conclure ou non si ladite relation observĂ©e dans les donnĂ©es existe bien dans la rĂ©alitĂ©. En ce sens, la taille de l'effet est complĂ©mentaire Ă  d'autres mesures statistiques telle que la valeur p d'un test t. Les mesures de taille d'effet sont particulièrement utiles pour conduire des mĂ©ta-analyses qui exigent de comparer entre eux des rĂ©sultats issus de diffĂ©rentes Ă©tudes scientifiques pour en faire la synthèse ou pour conduire des analyses de puissance destinĂ©es Ă  Ă©tablir si un protocole expĂ©rimental est adaptĂ© pour mesurer le phĂ©nomène que l'on cherche Ă  Ă©tudier.

Quelques exemples de mesures de taille d'effet :

  • le r d'une corrĂ©lation de Pearson mesure la force d'association entre les deux variables que l'on cherche Ă  corrĂ©ler ;
  • le d de Cohen ou d’ permet de caractĂ©riser la magnitude d'un effet associĂ© dans une population donnĂ©e par rapport Ă  une hypothèse nulle. Traditionnellement, un d autour de 0.2 est dĂ©crit comme un effet « faible Â», 0.5 « moyen Â» et 0.8 comme « fort Â» ;
  • ω dans une ANOVA.
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