La taille de l'effet de la population peut être connue en divisant les différences moyennes des deux populations par leur écart type . Où R2 est la corrélation multiple au carré. Méthode Cramer's φ ou Cramer's V de la taille de l'effet: le Chi-carré est la meilleure statistique pour mesurer la taille de l'effet pour les données nominales.
Comment mesure-t-on la taille de l'effet ?
Généralement, la taille de l'effet est calculée en en prenant la différence entre les deux groupes (par exemple, la moyenne du groupe de traitement moins la moyenne du groupe de contrôle) et en la divisant par la écart type de l'un des groupes.
Comment calculez-vous la taille de l'effet à partir d'études précédentes ?
Vous avez mentionné avoir trouvé une étude de méta-analyse qui a fourni le résultat sous forme de différence moyenne. Cette étude aurait également dû fournir la variance groupée. Diviser la différence moyenne par la racine carrée de la variance (c'est-à-dire l'erreur standard). Cela devrait vous donner la taille de l'effet.
Quel est un exemple de mesure de taille d'effet ?
Les exemples de tailles d'effet incluent la corrélation entre deux variables, le coefficient de régression dans une régression, la différence moyenne ou le risque d'un événement particulier (comme une crise cardiaque) passe.
Comment calcule-t-on la taille de l'effet F de Cohen ?
Cohen's f 2 (Cohen, 1988) est approprié pour calculer la taille de l'effet dans un modèle de régression multiple dans lequel la variable indépendante d'intérêt et lavariable dépendante sont tous deux continus. Le f de Cohen 2 est couramment présenté sous une forme adaptée à la taille de l'effet global: f2=R21−R2.
