Tamaño del efecto para la prueba t independiente

El tamaño del efecto indica básicamente la intensidad de un efecto observado. Dependiendo de la hipótesis que se ponga a prueba, efecto significa relación o correlación, por ejemplo.

• ¿Cómo de fuerte es la relación/diferencia?
• ¿Cómo de fuerte es la correlación?

La prueba t para independientes comprueba si existe una diferencia entre dos grupos independientes. El tamaño del efecto en la prueba t independiente indica ahora lo fuerte que es la diferencia entre los grupos. En la prueba t independiente, esto se hace comparando las diferencias de las medias.

Esto permite comparar diferentes estudios utilizando el tamaño del efecto.

Tamaño del efecto de la diferencia y valor p

El valor p no dice nada sobre el tamaño del efecto o la diferencia y depende en gran medida del tamaño de la muestra.

¿Qué significa esto? Si existe una diferencia en la población, cuanto mayor sea la muestra, más claramente se indicará en el valor p. Si la muestra es muy grande, también pueden detectarse diferencias muy pequeñas en la población. Estas pequeñas diferencias pueden dejar de ser relevantes.

En el estudio de la izquierda del gráfico superior, obtendremos, con la misma diferencia, un valor p mayor que en el estudio de la derecha. Simplificando, esto se debe a que en el estudio de la derecha se entrevistó a más personas y, por tanto, las diferencias son más pequeñas y significativas que en el estudio de la izquierda.

Para normalizarlo, se utiliza el tamaño del efecto además del valor p.

Tamaño del efecto de la prueba t para muestras independientes

Como ya se ha dicho, el valor p no dice nada sobre la fuerza de la diferencia, sino sólo si la diferencia es significativa o no. La prueba t para muestras independientes compara las diferencias de medias. Una pregunta podría ser si existe una diferencia de medias en el salario de hombres y mujeres. Para que estas diferencias sean comparables entre varios estudios, se necesita el tamaño del efecto.

Calcular el tamaño del efecto en la prueba t para muestras independientes

El tamaño del efecto en una prueba t para muestras independientes suele calcularse mediante la d de Cohen. Para calcular el tamaño del efecto, la diferencia media se estandariza, es decir, se divide por la desviación estándar.

Sin embargo, la desviación estándar de la población no se conoce. Para estimar el tamaño del efecto con plena confianza, se utilizan las coberturas g, también llamadas a menudo simplemente d. Con las coberturas g, sólo se utilizan los parámetros de la muestra.

Las coberturas g o la d pueden transformarse aún más, de modo que pueden calcularse fácilmente si se ha calculado una prueba t para muestras independientes.

En la literatura, se utilizan diferentes nombres y símbolos para los distintos tamaños del efecto. Se puede encontrar una discusión detallada sobre el tema de las diferentes medidas de tamaño del efecto para la diferencia de medias de dos grupos independientes aquí: Enzmann, D. (2015). Notas sobre las medidas de tamaño del efecto para la diferencia de medias de dos grupos independientes: El caso de la d de Cohen y la g de Hedges (Informe técnico).

Interpretar el tamaño del efecto

Los valores resultantes de la g o d de Hedges y de la d de Cohen pueden interpretarse utilizando la siguiente tabla de Cohen.

Por ejemplo, un efecto de 0.5 es un efecto medio y significa que la diferencia entre los dos grupos es igual a media desviación estándar. Si el tamaño del efecto se encuentra en el medio de dos valores, el resultado es un efecto pequeño a mediano o un efecto mediano a grande.

Calcular la fuerza del efecto con DATAtab

En DATAtab, en la calculadora de pruebas t independientes, el tamaño del efecto puede calcularse fácilmente en línea. Simplemente seleccione una métrica y una variable categórica y haga clic en el tamaño del efecto.