Taille d'effet

Définition de Taille d'effet

Indice qui exprime l'ampleur d'une différence ou d'une relation dans une unité indépendante de l'effectif et de l'unité de mesure. Il répond à la question « de combien ? », que la valeur p ne traite pas, et permet de comparer des résultats issus d'études différentes ou de les agréger en méta-analyse.

Dans le cours

Extrait du chapitre « La démarche scientifique en STAPS » (Statistiques et méthodologie de la recherche).

La taille d'effet quantifie l'amplitude d'un phénomène, indépendamment de la taille de l'échantillon. Indicateurs courants :

Teste-toi

1. Dans une analyse de régression multiple, que représente le coefficient de détermination ajusté (R² ajusté) ?

   • La corrélation simple entre Y et X1
   • La taille d'effet standardisée
   • La proportion de variance expliquée, corrigée pour le nombre de prédicteurs
   • Le risque d'erreur de type I

   Réponse : La proportion de variance expliquée, corrigée pour le nombre de prédicteurs

   Le R² ajusté corrige le R² classique en pénalisant l'ajout de prédicteurs inutiles. Il est toujours inférieur ou égal au R² simple. C'est un meilleur indicateur de la qualité du modèle car il évite le sur-ajustement (overfitting) lié à l'ajout excessif de variables prédictives.

2. Pourquoi utilise-t-on une correction de Bonferroni dans les comparaisons multiples ?

   • Pour augmenter la puissance statistique
   • Pour calculer la taille d'effet
   • Pour diminuer le risque cumulé d'erreur de type I
   • Pour vérifier la normalité

   Réponse : Pour diminuer le risque cumulé d'erreur de type I

   En comparant k groupes, faire plusieurs tests augmente le risque α global (inflation de l'erreur de type I). Bonferroni divise α par le nombre de comparaisons (ex: α = 0.05/10 = 0.005 pour 10 tests) pour maintenir le risque global à 5%.