La calculadora del índice de tamaño del efecto ayuda a los investigadores y estudiantes a calcular D de Cohen, una medida estadística que muestra la diferencia estandarizada entre dos mediasEsta calculadora se utiliza comúnmente en psicología, educación, medicina e investigación en ciencias sociales para evaluar la fuerza o el impacto de un tratamiento o intervención.
Con esta herramienta, puede comparar fácilmente los resultados de diferentes estudios, independientemente de las escalas originales utilizadas. Esto es importante para interpretar la significancia práctica de los resultados, especialmente en experimentos o comparaciones de grupos.
Esta calculadora se incluye en la Herramientas de investigación y análisis estadístico .
Fórmula de la calculadora del índice de tamaño del efecto
Fórmula:
d = (M1 - M2) / SD_agrupada
Explicación de variables y cálculos
d:
Es D de Cohen, el índice de tamaño del efecto. Muestra cuán diferentes son dos grupos al estandarizar la diferencia de medias utilizando su variabilidad. Un mayor valor d Indica un efecto más fuerte.
M1:
Media (promedio) del primer grupo.
M2:
Media (promedio) del segundo grupo.
SD_agrupado:
Desviación estándar combinada, que combina la variabilidad de ambos grupos. Se calcula como:
SD_agrupada = raíz cuadrada( [ ((n1 - 1) * SD1^2) + ((n2 - 1) * SD2^2) ] / (n1 + n2 - 2) )
SD1:
Desviación estándar del primer grupo.
SD2:
Desviación estándar del segundo grupo.
n1:
Tamaño de la muestra del primer grupo.
n2:
Tamaño de la muestra del segundo grupo.
SD1^2 y SD2^2:
Éstas son las varianzas (desviación estándar al cuadrado) de ambos grupos.
raíz cuadrada:
Raíz cuadrada función, aplicada para calcular SD_pooled.
Esta fórmula permite determinar si la diferencia observada es pequeña, mediana o grande, utilizando la escala comúnmente aceptada en la investigación:
- Tamaño del efecto pequeño: 0.2
- Tamaño del efecto medio: 0.5
- Tamaño del efecto grande: 0.8 o superior
Tabla de parámetros comunes del tamaño del efecto
| Tamaño del efecto (d) | Interpretación |
|---|---|
| 0.0 - 0.19 | Muy pequeña |
| 0.20 - 0.49 | Pequeña |
| 0.50 - 0.79 | Mediana |
| 0.80 - 1.19 | Ancha |
| 1.20 - 1.99 | Muy grande |
| 2.0 y más | Enorme |
Esta tabla ayuda a los usuarios a comprender rápidamente la magnitud del tamaño del efecto calculado sin necesidad de contexto adicional.
Ejemplo de calculadora del índice de tamaño del efecto
Imagina que realizas un experimento con dos grupos:
- Grupo 1 (n1 = 25):
Media = 85, DE = 10 - Grupo 2 (n2 = 25):
Media = 75, DE = 12
Paso 1: Calcular SD_pooled
SD_pooled = sqrt( [ ((25 - 1) * 10^2) + ((25 - 1) * 12^2) ] / (25 + 25 - 2) )
SD_pooled = raíz cuadrada ([2400 + 3456] / 48)
= raíz cuadrada (5856/48) = raíz cuadrada (122) ≈ 11.05
Paso 2: Calcular d
d = (85 - 75) / 11.05 = 10 / 11.05 ≈ 0.91
Resultado:
El tamaño del efecto es de aproximadamente 0.91, lo que se considera largeEsto significa que hay una fuerte diferencia entre los dos grupos.
Preguntas frecuentes más comunes
R: Depende del contexto. Generalmente, 0.2 es pequeño, 0.5 es medio y 0.8 o más es grandeCuanto mayor sea el tamaño del efecto, más fuerte será la diferencia entre los grupos.
A: SD agrupada Proporciona una medida más precisa de la variabilidad cuando se comparan dos grupos, especialmente si sus tamaños y desviaciones estándar no son los mismos.
A: No. Hay otros como La g de Hedges, Δ de Glass y eta-cuadrado, pero la d de Cohen es una de las más utilizadas para comparar dos medias.