Calculateur de Taille dEffet

Calcule Cohen d, Hedges g, Cohen h pour proportions ou correlation r a partir de statistiques resumees

Exemples de résultats

1 Exemples

Calculer Cohen d avec deux groupes

Compare deux moyennes avec ecart-type groupe pour estimer la taille deffet standardisee

{
  "result": {
    "effectSize": 0.3333,
    "magnitude": "small",
    "metric": "Cohen d"
  }
}
Voir paramètres d'entrée
{ "effectType": "cohen-d", "group1Mean": 105, "group2Mean": 100, "group1Sd": 15, "group2Sd": 15, "group1Size": 30, "group2Size": 30, "proportion1": 0.6, "proportion2": 0.5, "correlation": 0.3, "decimalPlaces": 4 }

Points clés

Catégorie
Maths, dates et finance
Types d’entrée
select, number
Type de sortie
json
Couverture des échantillons
2
API disponible
Yes

Vue d’ensemble

Ce calculateur de taille d'effet permet d'évaluer l'ampleur d'une différence ou d'une relation statistique à partir de données résumées. Il prend en charge le d de Cohen, le g de Hedges, le h de Cohen pour les proportions et la corrélation r, fournissant instantanément la valeur de l'effet et son interprétation standardisée (faible, moyen, fort) pour enrichir vos analyses quantitatives.

Quand l’utiliser

  • •Lors de la rédaction de rapports de recherche nécessitant de quantifier l'importance pratique d'un résultat au-delà de sa simple significativité statistique.
  • •Pour comparer et standardiser les résultats de différentes études lors d'une revue systématique ou d'une méta-analyse.
  • •Avant de planifier une nouvelle expérience pour estimer la taille de l'échantillon requise dans le cadre d'une analyse de puissance.

Comment ça marche

  • •Sélectionnez le type de taille d'effet à calculer (d de Cohen, g de Hedges, h de proportion ou corrélation r).
  • •Saisissez les statistiques résumées de vos groupes, telles que les moyennes, les écarts-types, les tailles d'échantillon ou les proportions.
  • •Ajustez le nombre de décimales souhaité pour définir la précision du résultat final.
  • •Obtenez instantanément la valeur calculée au format JSON, accompagnée de l'interprétation de son ampleur (magnitude).

Cas d’usage

Évaluation de l'efficacité d'une nouvelle méthode pédagogique en comparant les scores moyens et les écarts-types de deux classes distinctes.
Analyse de l'impact d'une campagne marketing en mesurant la taille de l'effet entre les taux de conversion (proportions) d'un test A/B.
Mesure standardisée de la force de l'association entre deux variables psychologiques à l'aide de la corrélation r pour une publication académique.

Exemples

1. Calcul du d de Cohen pour un essai clinique

Chercheur en psychologie
Contexte
Une étude compare le niveau d'anxiété entre un groupe expérimental et un groupe contrôle après une intervention.
Problème
Déterminer si la différence observée entre les deux groupes représente un effet cliniquement pertinent, au-delà de la valeur p.
Comment l’utiliser
Sélectionnez 'd de Cohen', puis entrez les moyennes (105 et 100), les écarts-types (15) et les tailles d'échantillon (30) de chaque groupe.
Configuration d’exemple
Type d'effet: d de Cohen, Moyenne 1: 105, Moyenne 2: 100, Écart-type 1: 15, Écart-type 2: 15, Taille 1: 30, Taille 2: 30
Résultat
L'outil calcule un d de Cohen de 0.3333 et indique une magnitude 'small' (faible), fournissant une métrique standardisée prête à être incluse dans le rapport de recherche.

2. Comparaison de taux de conversion avec le h de Cohen

Analyste de données
Contexte
Un test A/B sur une page web a révélé un taux de conversion de 60% pour la variante A et de 50% pour la variante B.
Problème
Quantifier la taille de l'effet de cette différence de proportions pour évaluer l'importance pratique de la nouvelle variante.
Comment l’utiliser
Choisissez 'h de proportion' dans le type d'effet et saisissez les deux proportions (0.6 et 0.5).
Configuration d’exemple
Type d'effet: h de proportion, Proportion 1: 0.6, Proportion 2: 0.5
Résultat
Le calculateur renvoie la valeur exacte du h de Cohen, permettant à l'analyste de qualifier objectivement l'ampleur de l'amélioration apportée par la variante A.

Tester avec des échantillons

barcode
Échantillons Audio M4A Libres de Droits
Collection audio M4A compatible Apple iTunes, optimisée pour équilibre qualité-taille de fichier
keywords size
sample
Exemples de Traitement d'Images Web Python
Exemples de traitement d'images Web Python utilisant PIL/Pillow incluant la lecture, l'enregistrement, le redimensionnement et la conversion de format
task convert
sample

Hubs associés

Outils de codes-barres, QR et etiquettes
Regroupe dans un meme hub les outils de generation de codes-barres, creation et decodage QR, validation UPC/EAN, partage WiFi par QR et etiquettes imprimables.
Outils d encodage et de conversion audio
Comparez la conversion de formats audio, les changements de debit, la conversion de frequence d echantillonnage, les changements de codec et les exports dans un meme hub.
Outils de conversion de formats d image et d export anime
Comparez les convertisseurs d image pour JPG, PNG, GIF, AVIF, WebP, TIFF, ICO, base64 et les exports orientes animation dans un meme hub.
Outils d interchange JSON et de traduction de formats
Comparez les outils de conversion JSON pour CSV, YAML, TOML, GraphQL, XML, Markdown, Excel, BSON, EDN et d autres formats structures dans un meme hub.

FAQ

Quelle est la différence entre le d de Cohen et le g de Hedges ?

Le d de Cohen a tendance à surestimer légèrement la taille de l'effet pour les petits échantillons. Le g de Hedges applique une correction pour réduire ce biais, ce qui le rend préférable pour les échantillons de moins de 20 participants par groupe.

Comment interpréter la magnitude de l'effet calculée ?

L'outil utilise les seuils standards : pour le d de Cohen, environ 0.2 est considéré comme un effet faible (small), 0.5 comme moyen (medium), et 0.8 ou plus comme fort (large). Le résultat JSON inclut automatiquement cette classification.

Ai-je besoin des données brutes pour utiliser ce calculateur ?

Non, cet outil est conçu pour fonctionner uniquement avec des statistiques résumées (moyennes, écarts-types, tailles d'échantillon, proportions), ce qui est idéal lorsque vous analysez des données issues d'articles publiés.

Dans quel cas utiliser le h de proportion ?

Le h de Cohen (proportion-h) mesure la distance entre deux proportions. Il est particulièrement utile pour comparer des taux de réussite, des probabilités ou des pourcentages de conversion entre deux groupes indépendants.

Puis-je ajuster la précision des résultats ?

Oui, le paramètre 'Décimales' vous permet de configurer le nombre de chiffres après la virgule (de 0 à 10) pour adapter le résultat aux normes de formatage de votre publication.

Documentation de l'API

Point de terminaison de la requête

POST /fr/api/tools/effect-size-calculator

Paramètres de la requête

Nom du paramètre Type Requis Description
effectType select Non -
group1Mean number Non -
group2Mean number Non -
group1Sd number Non -
group2Sd number Non -
group1Size number Non -
group2Size number Non -
proportion1 number Non -
proportion2 number Non -
correlation number Non -
decimalPlaces number Non -

Format de réponse

{
  "key": {...},
  "metadata": {
    "key": "value"
  },
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)"
}
Données JSON: Données JSON

Documentation de MCP

Ajoutez cet outil à votre configuration de serveur MCP: 

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-effect-size-calculator": {
      "name": "effect-size-calculator",
      "description": "Calcule Cohen d, Hedges g, Cohen h pour proportions ou correlation r a partir de statistiques resumees",
      "baseUrl": "https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=effect-size-calculator",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Vous pouvez chaîner plusieurs outils, par ex.: `https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp`, max 20 outils.

Si vous rencontrez des problèmes, veuillez nous contacter à [email protected]