A Mean Difference is an Effect Size - Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique Access content directly
Reports (Research Report) Year : 2020

A Mean Difference is an Effect Size

Une différence de moyennes est une taille d’effet

Pierre Dragicevic

Abstract

Methodologists urge us to report effect sizes, but rarely explain what they mean by “effect size”. This can lead to counterproductive disputes about terminology. There is a narrow sense and a broad sense of the term “effect size”. The narrow sense refers to a family of unitless measures such as Cohen’s d, while the broad sense refers to any measure of interest, such as a mean difference in completion time expressed in seconds. Researchers in meta-analysis often use the narrow sense, while methodologists focusing on transparency in reporting generally prefer the broad sense. Researchers from the first group sometimes claim that those from the second group are misusing the term. They are not. The broad sense is older than the narrow one and even Jacob Cohen, who co-founded meta-analysis and popularized the term “effect size”, defined it broadly. It is OK to call a mean difference an effect size. When necessary, the term “effect size” can be easily made crisper with the widely-used qualifiers “standardized” and “unstandardized ” (or “simple”).
Les méthodologistes nous encouragent à reporter les tailles d’effet, mais expliquent rarement ce qu’ils entendent par “taille d’effet”, ce qui peut conduire à des disputes contre- productives sur la terminologie. Il existe un sens étroit et un sens large de l’expression “taille d’effet”. Le sens étroit fait référence à une famille de mesures sans unité, comme le d de Cohen, tandis que le sens large fait référence à toute mesure intéressante pour le chercheur, comme une différence moyenne de temps d’exécution exprimée en secondes. Les chercheurs en méta-analyse utilisent souvent le sens étroit, tandis que les méthodologistes promouvant la communication transparente préfèrent généralement le sens large. Les chercheurs du premier groupe affirment parfois que ceux du second groupe font un mauvais usage du terme. Ce n’est pas le cas. Le sens large est plus ancien que le sens étroit et même Jacob Cohen, qui a co-fondé la méta-analyse et popularisé le terme “taille d’effet”, l’a défini de manière large. Il est correct d’appeler une différence de moyennes une taille d’effet. Si nécessaire, il est facile de rendre le terme “taille de l’effet” plus précis avec les qualificatifs très répandus "normalisée" et “non normalisée” (ou “simple”).
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Dates and versions

hal-02905210 , version 1 (23-07-2020)

Identifiers

  • HAL Id : hal-02905210 , version 1

Cite

Pierre Dragicevic. A Mean Difference is an Effect Size. [Research Report] RR-9354, Inria Saclay Ile de France. 2020, pp.1-12. ⟨hal-02905210⟩
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