1 Nazira Calleja

2 Es un índice estadístico que cuantifica la magnitud de la relación entre dos variables o la diferencia entre dos grupos. Indica qué tan grande puede esperarse que sea el efecto de una intervención, un tratamiento o la manipulación de una VI. El tamaño del efecto

3 Índices del tamaño del efecto  Se llama así a una familia de medidas de la magnitud del efecto del tratamiento.  A diferencia de las pruebas de significancia, son independientes del tamaño de la muestra.  Se utilizan con frecuencia en estudios de meta- análisis como un medio de resumir cuantitativamente los resultados de diferentes investigaciones sobre un tema específico.

4 El tamaño del efecto Comúnmente, el “efecto esperado” es una decisión de criterio y se determina a partir de:  Resultados de estudios piloto.  Resultados publicados en estudios similares.  Cálculo si no se ha reportado.  Definición en la práctica de “efecto importante”.  Suposición basada en observaciones informales y conocimiento del área.

5 Medida básica: Diferencia de medias expresada en la métrica de la VD. Ejemplo: Intervención para niños con dificultades en lectura. Media Grupo experimental – Media Grupo control = 8.2 en una prueba estandarizada de lectura. El tamaño del efecto Los investigadores de este constructo determinan si este tamaño del efecto es grande, mediano, pequeño Interpretación arbitraria y difícil. 

6 Medida más utilizada: Medida estandarizada expresada en unidades de desviación estándar (Cohen, 1969). d de Cohen Qué tan grande es la diferencia entre las medias respecto de las desviaciones estándar de los puntajes. El tamaño del efecto

7 Regla de Cohen Valores de referencia, orientadores d = 0.00: no hay efecto del tratamiento; los grupos no difieren. d = 0.20: tamaño del efecto pequeño. d = 0.50: tamaño del efecto mediano. d = 0.80: tamaño del efecto grande. El tamaño del efecto Diferencia tipificada Cohen, J. (1977). Statistical power analysis for the behavioral science. New York: Academic Press.

8 a) Grado de diferencia de medias: d, g b) Proporción de varianza explicada: η 2, ε 2, ω2 c) Grado de asociación entre variables: r, r 2 Medidas de tamaño del efecto

9 a) Tamaño del efecto para diferencia de medias

10 http://es.ncalculators.com/statistics/effect-size-calculadora.htm

11 a) Tamaño del efecto para diferencia de medias

12 d de Cohen a) Tamaño del efecto para diferencia de medias Ejemplo: Tamaño del efecto grande. Se encontró que se recordaron más palabras en la condición de mnemotecnica (media = 17.7 palabras) que en la de no mnemotecnia (media = 14.1) palabras). La prueba t para muestras independientes mostró diferencias significativas entre las condiciones, t(19) = 2.578, p

13 b) Tamaño del efecto para proporción de varianza explicada

14 Eta cuadrada: Omega cuadrada: Épsilon cuadrada: b) Tamaño del efecto para proporción de varianza explicada

15 Indica la proporción de la varianza total que es explicada por un factor (VI) específico. Se calcula a partir del ANOVA. El SPSS calcula Eta cuadrada (η 2 ). Marcar en “Opciones”.

16 b) Tamaño del efecto para proporción de varianza explicada η 2 : Para un factor o variable independiente. η 2 parcial: Para dos o más factores. Es una medida ajustada: Varianza explicada por un factor después de tomar la varianza explicada por el(los) otro(s) factor(es). η 2 es análoga a y se interpreta como R 2 η 2 varía entre 0 y 1. Tratamiento

17 b) Tamaño del efecto para proporción de varianza explicada η 2 Ejemplo Con el propósito de evaluar los posibles efectos del sexo (mismo/diferente sexo que el participante) y del atractivo (foto atractiva, foto no atractiva y no foto) del acusado en un juicio simulado sobre la sentencia asignada por el participante (número de años que el acusado debería pasar en la cárcel), se efectuó un ANOVA 2 (sexo)*3 (atractivo). El sexo no afectó la duración de la condena, pero el atractivo del acusado sí tuvo efectos significativos, F(2,54) = 55.457, p

18 c) Tamaño del efecto para grado de asociación entre variable

19 c) Tamaño del efecto para grado de asociación entre variable R 2 El valor de r es una medida del tamaño del efecto, puesto que indica la fuerza de la asociación entre las variables. Regla (Cohen, 1977) R 2 =.02: débil. R 2 =.13: moderado. R 2 =.26: fuerte. Notas: Considerar el valor de p y el tamaño de n. Depende del propósito del estudio.

20 Tamaño del efecto para grado de asociación entre variables r 2 Ejemplo Se encontró una correlación negativa significativa entre edad y FCP (frecuencia de encendido y apagado de una luz, en la que la persona la percibe como estática), r = -.780, n = 20, p

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