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10.2 : Les normes de Cohen pour les tailles d'effet petites, moyennes et grandes

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    La valeur de Cohen\(\bf{d}\) est une mesure de « l'ampleur de l'effet » basée sur les différences entre deux moyennes. Cohen's\(d\), du nom du statisticien américain Jacob Cohen, mesure la force relative des différences entre les moyennes de deux populations sur la base de données d'échantillons. La valeur calculée de la taille de l'effet est ensuite comparée aux normes de Cohen concernant les tailles d'effet petites, moyennes et grandes.

    Taille de l'effet\(d\)
    Petit0,2
    Moyen0,5
    Grand0,8
    Tableau 10.2 Tailles d'effet standard de Cohen

    La valeur de Cohen\(d\) est la mesure de la différence entre deux moyennes divisée par l'écart type combiné :\(d=\frac{\overline{x}_{1}-\overline{x}_{2}}{s_{\text { pooled }}}\) où\(s_{p o o l e d}=\sqrt{\frac{\left(n_{1}-1\right) s_{1}^{2}+\left(n_{2}-1\right) s_{2}^{2}}{n_{1}+n_{2}-2}}\)

    Il est important de noter que celui de Cohen\(d\) ne fournit pas un niveau de confiance quant à l'ampleur de l'effet comparable aux autres tests d'hypothèse que nous avons étudiés. L'ampleur des effets n'est qu'indicative.

    L'effet est faible car 0,384 se situe entre la valeur de Cohen de 0,2 pour une taille d'effet faible et de 0,5 pour une taille d'effet moyenne. L'ampleur des différences de moyens entre les deux entreprises est faible, ce qui indique qu'il n'y a pas de différence significative entre elles.