Calculateur de taille d'effet

Cet outil calcule les tailles d'effet standardisées à partir des données d'étude pour permettre des comparaisons valides entre les études, des méta-analyses et des rapports transparents. Il cible les chercheurs, les data scientists, les étudiants diplômés et les praticiens qui comparent des résultats de deux groupes ou des résultats binaires. Vous fournissez les moyennes, les variances et les tailles d'échantillon pour chaque groupe, ou des données de contingence pour les Odds Ratios ou les Risques relatifs. La calculatrice renvoie une ou plusieurs métriques d'effet (d, g, r, OR) avec une transformation optionnelle vers des statistiques associées, permettant une interprétation cohérente à travers les expériences et la littérature. Conceptuellement, le système applique des formules statistiques établies : le d de Cohen à partir des moyennes des groupes et d'un écart-type regroupé, puis applique une correction pour petits échantillons afin d'obtenir le Hedges g. Il prend également en charge les conversions entre d, g, r et OR lorsque les données le permettent, en utilisant des mappages standard et des transformations logistiques. Pour les données binaires, l'outil calcule les Odds Ratios ou les Risques relatifs à partir de tableaux 2x2. Toutes les étapes sont déterministes, avec des résultats numériques explicites et des statistiques auxiliaires telles que l'erreur standard et l'intervalle de confiance à 95% lorsque les entrées respectent les hypothèses. Les utilisateurs bénéficient d'une source unique et traçable d'effets qui peut être exportée vers des rapports ou des scripts. L'outil réduit les erreurs de calcul, accélère le dépistage et la synthèse des études, et soutient la rigueur méthodologique dans l'enseignement ou la recherche appliquée. Il convient à la psychologie, l'éducation, la médecine, les sciences sociales et la recherche marketing où les différences entre groupes et les associations sont centrales. Les fonctionnalités clés incluent une validation robuste des entrées, une gestion claire des données manquantes et une sortie prête à l'exportation dans des formats standard pour des flux de travail reproductibles.