Calculadora del índice del tamaño del efecto: d de Cohen

La calculadora del tamaño del efecto, específicamente para la d de Cohen, es una herramienta estadística que se utiliza para cuantificar la diferencia entre dos medias, en relación con la variabilidad de los datos. Se utiliza ampliamente en campos como la psicología, la educación y las ciencias sociales para comprender la magnitud de los efectos experimentales.

Antecedentes históricos

El concepto de tamaño del efecto fue popularizado por Jacob Cohen en la década de 1960, como respuesta a las limitaciones de las pruebas de significación de la hipótesis nula. La d de Cohen se convirtió en una de las formas más comunes de medir el tamaño del efecto, proporcionando una medida estándar para la fuerza de un fenómeno.

Fórmula de cálculo

La d de Cohen se calcula utilizando la siguiente fórmula:

\[ \text{d de Cohen} = \frac{M_1 - M2}{SD{agrupada}} \]

Dónde:

• \(M_1\) es la media del grupo 1.
• \(M_2\) es la media del grupo 2.
• \(SD_{agrupada}\) es la desviación estándar agrupada.

Ejemplo de cálculo

Para dos grupos con las siguientes estadísticas:

• Media del grupo 1: 50
• Media del grupo 2: 40
• Desviación estándar agrupada: 15

La d de Cohen se calcula como:

\[ \text{d de Cohen} = \frac{50 - 40}{15} \approx 0.67 \]

Escenarios de importancia y uso

• Análisis de investigación: Ayuda a cuantificar el efecto de una intervención o la diferencia entre grupos.
• Metaanálisis: Vital para comparar resultados en diferentes estudios.
• Evaluaciones educativas: Utilizado para evaluar la efectividad de las intervenciones educativas.

Preguntas frecuentes comunes

1. ¿Qué se considera un tamaño de efecto "grande" en la d de Cohen?

   • Generalmente, 0.2 se considera pequeño, 0.5 mediano y 0.8 grande, pero esto puede variar según el campo.

2. ¿La d de Cohen puede ser negativa?

   • Sí, un valor negativo indica que la media del Grupo 2 es mayor que la del Grupo 1.

3. ¿El tamaño de la muestra afecta a la d de Cohen?

   • Si bien el valor de d en sí mismo no se ve afectado, los tamaños de muestra más pequeños pueden aumentar la incertidumbre alrededor de la estimación.