Terme de glossaire
Taille d'effet
Quelle est l'ampleur réelle d'une différence ou d'une relation — indépendamment du fait qu'elle soit statistiquement significative.
Intuition visuelle
before
2 cases
x2
after
4 cases
Relative risk zooms in on the ratio
La taille d'effet demande quelle est l'ampleur du changement : ces foules illustratives sont passées de 2 cas à 4 — un rapport de 2 que tu peux peser, pas seulement un verdict oui/non.
Exemple
Dans un essai illustratif, les patients traités guérissent en 6 jours en contre 8 jours sous placebo : la taille d'effet est une réduction de 2 jours — une guérison un quart plus rapide.
Comment ça marche
Un comprimé contre les maux de tête qui raccourcit la douleur de 4 heures et un autre qui la raccourcit de 4 minutes peuvent tous deux être « statistiquement significatifs » avec assez de patients — la significativité répond à « est-ce réel ? », la taille d'effet répond à « combien ? ». Elle prend de nombreuses formes : une différence de moyennes, un , une . De petits effets sur des échantillons immenses produisent des valeurs p impressionnantes et des avantages négligeables, de sorte que la taille d'effet est généralement le chiffre qui vaut la peine d'être demandé.
Concepts
Puissance statistique
La puissance statistique est la probabilité qu'une étude détecte un effet d'une taille donnée si cet effet est réel. Les études à faible puissance peuvent rater de vrais effets, tandis que les très grandes études peuvent détecter des effets trop minimes pour importer en pratique.
Risque absolu et risque relatif
Un changement relatif (« 50 % de plus », « double votre risque ») masque l’importance réelle du risque sous-jacent. Une augmentation relative importante sur un taux de base infime reste infime. Demande toujours les chiffres absolus — combien sur 100 avant et après — et pas seulement le pourcentage de changement.
Leçons
Demande le nombre absolu
Un changement en pourcentage n'a aucun sens sans la base qu'il modifie.
Faits associés
Risque et décisions
4 min · moyen
Puissance statistique : une petite étude peut passer à côté d'un effet réel
Une étude peut conclure à « aucun effet clair » simplement parce qu'elle était trop petite et bruitée pour en repérer un.
Risque et décisions
4 min · moyen
Un « risque supérieur de 50 % » peut ne représenter presque rien
Les gros titres crient « 50 % de chances en plus ! » — mais 50 % de plus d'un petit risque reste un petit risque.