Taille d'effet
La mesure de l'ampleur d'un résultat, à ne pas confondre avec la certitude qu'on a de son existence.
Aussi : ampleur de l'effet, effect size, g de Hedges, d de Cohen
Savoir qu'un effet existe ne dit pas s'il change quelque chose. La taille d'effet répond à cette seconde question : de combien.
Elle s'exprime souvent en écarts-types, une unité qui permet de comparer des choses mesurées différemment, un temps de course et un score de fatigue par exemple. Les repères habituels sont approximatifs : autour de 0,2 l'effet est petit, autour de 0,5 moyen, autour de 0,8 grand. En dessous de 0,1, on parle d'effet trivial, c'est-à-dire indétectable dans la vie courante.
Un exemple parlant. Un effet de 0,2 sur une mesure qui suit une répartition ordinaire signifie qu'environ 58 personnes sur 100 du groupe traité dépassent la moyenne du groupe témoin, au lieu de 50. Réel, mesurable, et invisible à l'échelle d'une personne.
C'est la confusion la plus fréquente sur ces sujets. Un résultat peut être très solidement établi et minuscule. « Des études montrent que » ne dit rien tant qu'on n'a pas la taille d'effet, et un chiffre en pourcentage d'augmentation peut spectaculairement gonfler un écart minime.
C'est pourquoi chaque article de ce site affiche l'ampleur de l'effet à côté de la solidité des données, et la traduit en langage courant.