Calculez le d de Cohen et le g de Hedges à partir des moyennes, écarts-types et effectifs de deux groupes, ou de données brutes, avec des seuils faible/moyen/fort.
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s_pooled = √(((n₁−1)s₁² + (n₂−1)s₂²)/(n₁+n₂−2)) ; d = (M₁−M₂)/s_pooled ; le g de Hedges applique une correction pour petits échantillons.
À propos de cet outil
Le calculateur de taille d'effet (d de Cohen) mesure l'écart entre les moyennes de deux groupes en unités d'écart-type — la différence de moyennes standardisée qui vous indique si un résultat statistiquement significatif est aussi pratiquement important. Saisissez des statistiques récapitulatives (moyenne, écart-type et taille d'échantillon de chaque groupe) ou passez en mode données brutes et collez les deux échantillons ; le calcul se fait entièrement dans votre navigateur.
L'écart-type combiné regroupe la dispersion des deux groupes sous la forme s_pooled = √(((n₁−1)s₁² + (n₂−1)s₂²) / (n₁+n₂−2)), et le d de Cohen = (M₁ − M₂) / s_pooled. Comme d est légèrement biaisé vers le haut pour de petits échantillons, l'outil donne aussi le g de Hedges = d·(1 − 3/(4(n₁+n₂) − 9)), une version corrigée du biais préférable pour un petit n. Le signe reflète simplement quelle moyenne est la plus grande ; c'est l'ampleur qui compte.
Les repères de Cohen classent l'effet absolu comme faible (0,2), moyen (0,5) ou fort (0,8), et l'outil étiquette votre résultat sur cette échelle. En mode données brutes chaque groupe a besoin d'au moins deux valeurs ; en mode récapitulatif chaque taille d'échantillon doit être d'au moins deux et les écarts-types non négatifs, pour que l'écart-type combiné soit défini.
Foire aux questions
Comment l'écart-type combiné est-il trouvé ?
C'est la racine carrée de la moyenne pondérée des deux variances : s_pooled = √(((n₁−1)s₁² + (n₂−1)s₂²)/(n₁+n₂−2)). Cela suppose que les deux groupes ont une variance à peu près égale, l'hypothèse standard derrière le d de Cohen.
Comment interpréter l'ampleur de d ?
Selon les conventions de Cohen sur la valeur absolue : environ 0,2 est faible, 0,5 moyen et 0,8 fort. En dessous de 0,2 est négligeable. Ce sont des règles empiriques — ce qui est significatif dépend de votre domaine et du coût de l'effet.
Qu'est-ce que le g de Hedges et quand l'utiliser ?
Le g de Hedges est le d de Cohen multiplié par un facteur de correction pour petits échantillons, 1 − 3/(4(n₁+n₂)−9). Il supprime le léger biais vers le haut de d et est recommandé chaque fois que la taille d'échantillon combinée est petite (environ moins de 20).
Pourquoi mon d est-il négatif ?
Le signe indique seulement la direction : d est négatif lorsque la moyenne du premier groupe est plus petite que celle du second, puisque d = (M₁ − M₂)/s_pooled. La taille d'effet est l'ampleur — inversez l'ordre des groupes pour changer le signe sans changer l'importance de l'effet.