Taille d’effet : demander combien, pas seulement si une différence existe

Un résultat statistiquement significatif ne dit pas à lui seul si une différence est importante. La taille d’effet décrit l’ampleur du contraste observé, dans les unités de la mesure ou sur une échelle adaptée.

Figure 1. Effect size. Illustration externe de contexte ; elle ne représente pas des résultats produits pour cet article. Auteur/crédit : Kleiv006. Licence : CC BY-SA 4.0. Source : Wikimedia Commons — fiche originale. Attribution : Kleiv006. Image non modifiée ; affichage redimensionné.

Donner un sens concret

Une différence de deux millimètres, de deux jours ou de deux points de pourcentage n’a pas la même signification selon la question. L’interprétation doit tenir compte de la variabilité, des conséquences pratiques et de la précision de l’estimation.

Présenter l’incertitude

Un intervalle de confiance aide à voir quelles amplitudes restent compatibles avec les données et la méthode. Un petit échantillon peut fournir une estimation très incertaine, même lorsque la moyenne paraît impressionnante.

Lire un graphique

Regardez les unités, l’échelle et les valeurs individuelles lorsque celles-ci sont disponibles. Des axes tronqués peuvent amplifier visuellement un contraste. Une bonne conclusion associe ampleur, incertitude et qualité du plan d’étude. La question « est-ce significatif ? » gagne à être accompagnée de « est-ce assez grand pour changer notre compréhension ou notre décision ? ». 

Référence de la figure

[Figure 1] Kleiv006. Effect size. Wikimedia Commons. CC BY-SA 4.0. Consulté le 2026-10-21. Source/crédit original : Own work.