Convertisseur de tailles d'effet (d, r, f, η², OR)
Les méta-analyses, les analyses de puissance et les revues de littérature exigent constamment de passer d'une mesure de taille d'effet à une autre : l'article rapporte η², votre outil de puissance veut f ; vous avez un rapport de cotes, la méta-analyse a besoin de d. Saisissez une seule mesure — d de Cohen, corrélation r, f de Cohen, êta carré ou rapport de cotes — et lisez tous les équivalents d'un coup, calculés avec les formules de conversion standard (Cohen 1988 ; Borenstein et al. 2009). Indiquez éventuellement les deux tailles de groupes pour obtenir la correction exacte pour n inégaux appliquée à r et le g de Hedges corrigé pour les petits échantillons. La taille d'effet en langage commun (CLES) est également incluse — la probabilité qu'un membre choisi au hasard dans un groupe obtienne un score plus élevé qu'un membre de l'autre, souvent le chiffre le plus parlant pour un public non statisticien.
Rapport IA
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Questions fréquentes
Comment convertir le d de Cohen en r ?
Pour des groupes de taille égale : r = d / √(d² + 4). Par exemple, d = 0.8 donne r = .37. Avec des groupes inégaux, le 4 est remplacé par (n₁+n₂)²/(n₁n₂) — saisissez vos tailles de groupes et le calculateur applique la correction exacte.
Comment convertir l'êta carré en f de Cohen ?
f = √(η² / (1 − η²)), et en sens inverse : η² = f²/(1 + f²). C'est la conversion dont vous avez besoin pour intégrer un résultat d'ANOVA publié dans une analyse de puissance : η² = .06 correspond à f = 0.25.
Quelle est la différence entre le d de Cohen et le g de Hedges ?
Les deux expriment une différence de moyennes en unités d'écart-type, mais d est légèrement biaisé vers le haut dans les petits échantillons. Le g de Hedges applique le facteur de correction J = 1 − 3/(4df − 1) ; avec n > 50, la différence est négligeable. Les méta-analyses rapportent conventionnellement g.
Comment convertir un rapport de cotes en d de Cohen ?
d = ln(OR) × √3 / π (Borenstein et al.). Un OR de 2 correspond à d ≈ 0.38 — utile pour combiner des résultats binaires et continus dans une même méta-analyse. Notez que cela suppose le modèle logistique sous-jacent.