Actualizado por ultima vez el 16 de mayo de 2022, por Luis Benites.
Antes de leer este artículo, es posible que desee revisar: ¿Qué es el valor p? .
Los términos «Medida de asociación» y «Tamaño del efecto» significan lo mismo: cuantificar la relación entre dos grupos. Es más común hablar sobre el tamaño del efecto en el campo médico, cuando se quiere saber cómo se relaciona la exposición con la enfermedad (es decir, ¿qué efecto tiene la exposición sobre el resultado de la enfermedad?). Por otro lado, la medida de asociación se usa de manera informal para significar lo mismo (cuantificar las relaciones entre grupos) en la mayoría de los otros campos. La medida de asociación también podría referirse a pruebas específicas para relaciones, como:
- Chi cuadrado prueba de independencia ,
- razón de probabilidades ,
- Tasa de mortalidad proporcional
- Razón de tasas,
- Ratio de Riesgo (riesgo relativo).
Tamaño del efecto: descripción general
El tamaño del efecto es qué tan grande es el efecto de algo. Por ejemplo, el medicamento A es mejor que el medicamento B para tratar la depresión. Pero, ¿cuánto mejor es? Una prueba de hipótesis tradicional no le dará esa respuesta. El medicamento B podría ser diez veces mejor, o podría ser ligeramente mejor. Esta variabilidad (¿el doble?, ¿diez veces mayor?) es lo que se denomina tamaño del efecto .
La mayoría de las investigaciones estadísticas incluyen un valor de p ; puede decirle qué tratamiento, proceso u otra investigación es estadísticamente más sólida que la alternativa. Pero mientras que el valor p puede ser un fuerte indicador de qué opción es más efectiva, no dice prácticamente nada más.
La significación estadística es lo menos interesante de los resultados. Debe describir los resultados en términos de medidas de magnitud, no solo si un tratamiento afecta a las personas, sino cuánto les afecta. ~ Gene V. Vidrio
Tipos
El tamaño del efecto puede decirle:
- Qué tan grande es la diferencia entre los grupos.
- El efecto absoluto (la diferencia entre los resultados promedio de dos grupos).
- Cuál es el tamaño del efecto estandarizado para un resultado.
Un ejemplo de efecto absoluto podría ser: los pacientes que toman el medicamento B para la depresión podrían ver una mejora media en una prueba de depresión (como el Inventario de depresión de Beck ) de 25 puntos. Los tamaños del efecto estandarizados son similares a la forma en que se estandarizan algunos puntajes usando puntajes z ; le dan a un efecto percibido algún valor numérico que se entiende fácilmente. Por ejemplo, las categorías en una escala de Likert (de acuerdo, muy de acuerdo, en desacuerdo, etc.) tienen más significado cuando están estandarizadas.
¿Por qué usar el tamaño del efecto?
Foto: Sauligno| Wikimedia Commons
Los tamaños del efecto son importantes para permitir que el profano (es decir, alguien que no sea estadístico) pueda comprender los resultados de su análisis. Un estudio ampliamente informado que no incluyó el tamaño del efecto fue este en PubMed ; el valor de p bajo mostró que la aspirina podría ayudar a prevenir el infarto de miocardio (ataques cardíacos). Los médicos comenzaron a recomendar la aspirina como prevención general de los ataques cardíacos. Sin embargo, aunque la aspirina sí mostró potencial para la prevención de ataques cardíacos, el tamaño del efecto fue pequeño: una mera diferencia en el riesgo del 0,77 %. Otros estudios mostraron que el tamaño del efecto fue incluso menor para la población general y desde entonces se han modificado las recomendaciones para el uso de aspirina.
Medidas comunes para el tamaño del efecto
Tres medidas comunes en ANOVA son:
Otras medidas incluyen:
Referencia :
Kline RB. Más allá de las pruebas de significancia: reformando los métodos de análisis de datos en la investigación del comportamiento. Washington DC: Asociación Americana de Psicología; 2004. pág. 95.
