Tamaño del efecto

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En estadística, el tamaño del efecto es una medida de la fuerza de un fenómeno[1] (por ejemplo, el cambio en el resultado después de una intervención experimental). El tamaño del efecto calculado a partir de datos es una estadística descriptiva que transmite la magnitud estimada de una relación sin hacer ninguna declaración acerca de si la relación aparente en los datos reflejan una verdadera relación en la población. De esa manera, los tamaños del efecto se complementan con la estadística inferencial, como los valores p. Entre otros usos, el tamaño del efecto juega un papel importante en el metaanálisis de los estudios que resumen los resultados de un área específica de investigación, y en la potencia estadística de análisis.

El concepto de tamaño del efecto ya aparece en el lenguaje cotidiano. Por ejemplo, un programa de pérdida de peso puede presumir que conduce a una pérdida de peso promedio de 30 libras. En este caso, 30 libras es el tamaño del efecto estimado. Otro ejemplo es que un programa de tutoría que afirma que eleva el rendimiento escolar en una 10% la calificación. Este aumento de calificiaciòn es el tamaño efecto declarado del programa. Estos son dos ejemplos de tamaños del efecto absoluto, lo que significa que son portadores de la diferencia media entre los dos grupos, sin ninguna discusión de la variabilidad dentro de los grupos. Por ejemplo, si los resultados de los programas de pérdida de peso estiman en promedio 30 libras, es posible que cada participante pierda exactamente 30 libras, o la mitad de los participantes pierda 60 libras y el resto no pierda peso en absoluto.

Reportar el tamaño del efecto se considera una buena práctica en la presentación de resultados de la investigación empírica en muchos campos.[2] [3] La notificación del tamaños del efecto facilita la interpretación sustantiva de los resultados, a diferencia de la estadística, la importancia de un resultado de la investigación.[4] El tamaño del efecto es particularmente prominente en la investigación social y médica. Las medidas relativas y absolutas de tamaño del efecto transmiten información diferente, y se pueden utilizar de forma complementaria. Un grupo de trabajo destacado en la comunidad de investigación de psicología expresó la siguiente recomendación:

Siempre presentes tamaños del efecto para los resultados primarios ... Si las unidades de medida son significativos en un nivel práctico (por ejemplo, número de cigarrillos fumados por día), entonces por lo general prefieren una medida no estandarizada (coeficiente de regresión o diferencia de medias) a una medida estandarizada (r o d).

- L. Wilkinson y APA Task Force sobre Inferencia Estadística (1999, p 599.)

Descripción general[editar]

Tamaño de las poblaciones y el efecto de la muestra[editar]

El término del tamaño del efecto puede referirse a una estadística calculada a partir de una muestra de datos, o a un parámetro de una población estadística hipotética. Hay convenciones para distinguir una muestra de los tamaños del efecto de los de la población. Un enfoque común es el uso de las letras griegas como ρ para denotar los parámetros de población y letras latinas como r para denotar la estadística correspondiente, como alternativa, un "sombrero" se puede colocar sobre la población parámetro para denotar la estadística, por ejemplo, con \hat\rho siendo la estimación del parámetro \rho.

Al igual que en cualquier ámbito estadístico, el tamaño del efecto se estima con el error, y pueden estar sesgados a menos que el estimador del tamaño del efecto que se utiliza es adecuado para la manera en que se los datos muestreados y la forma en que se realizaron las mediciones. Un ejemplo de esto es el sesgo de publicación , lo que ocurre cuando los científicos sólo reportan resultados cuando los tamaños de los efectos estimados son grandes o son estadísticamente significativas. Como resultado, si muchos investigadores están llevando a cabo estudios en un bajo poder estadístico, los resultados presentados están sesgados a ser más fuerte que los verdaderos efectos, si los hubiere.[5] Otro ejemplo en el tamaño de los efectos pueden estar distorsionadas está en un experimento de prueba múltiple, donde el cálculo del tamaño de efecto se basa en la respuesta promedio o agregadas a través de los ensayos.[6]

Relación con las pruebas estadísticas[editar]

Tamaños del efecto basados en muestras se distinguen de las pruebas estadísticas utilizadas en las pruebas de hipótesis, ya que estiman la fuerza de una relación aparente, en lugar de asignar un nivel de significancia a la relación, ya que este podría deberse al azar. El tamaño del efecto no determina el nivel de significancia, o vice-versa. Dado un tamaño de muestra suficientemente grande, una comparación estadística siempre mostrará una diferencia significativa a menos que el tamaño del efecto de la población sea exactamente cero. Por ejemplo, el coeficiente de correlación de Pearson coeficiente va 0,1 es estadísticamente significativo si el tamaño de la muestra es de 1000. Reportar sólo el p-valor significativo de este análisis podría ser engañoso si una correlación de 0,1 es demasiado pequeña para ser de interés en un estudio en particular.

Tamaños del efecto estandarizados y no estandarizados[editar]

El tamaño del efecto término puede referirse a una medidas estandarizadas de efecto (por ejemplo, r, d de Cohen , y la odds ratio), o con una medida no estandarizada (por ejemplo, la diferencia entre las primas medias de los grupos y de los coeficientes de regresión no estandarizados). Medidas del tamaño del efecto estandarizados se utilizan normalmente cuando la métrica de las variables en estudio no tienen un significado intrínseco (por ejemplo, una puntuación en un test de personalidad en una escala arbitraria), cuando se combinaron los resultados de múltiples estudios, cuando todos o algunos de los estudios utilizar diferentes escalas, o cuando se desea transmitir el tamaño de un efecto con respecto a la variabilidad en la población. En el metaanálisis, los tamaños del efecto estandarizados se utilizan como una medida común que se puede calcular para diferentes estudios y luego combinar en un resumen global.

Referencias[editar]

  1. Kelley, Ken; Preacher, Kristopher J. (2012). «On Effect Size». Psychological Methods 17 (2):  pp. 137–152. doi:10.1037/a0028086. 
  2. Wilkinson, Leland; APA Task Force on Statistical Inference (1999). «Statistical methods in psychology journals: Guidelines and explanations». American Psychologist 54 (8):  pp. 594–604. doi:10.1037/0003-066X.54.8.594. 
  3. Nakagawa, Shinichi; Cuthill, Innes C (2007). «Effect size, confidence interval and statistical significance: a practical guide for biologists». Biological Reviews Cambridge Philosophical Society 82 (4):  pp. 591–605. doi:10.1111/j.1469-185X.2007.00027.x. PMID 17944619. 
  4. Ellis, Paul D. (2010). The Essential Guide to Effect Sizes: An Introduction to Statistical Power, Meta-Analysis and the Interpretation of Research Results. United Kingdom: Cambridge University Press. 
  5. Brand A, Bradley MT, Best LA, Stoica G (2008). «Accuracy of effect size estimates from published psychological research». Perceptual and Motor Skills 106 (2):  pp. 645–649. doi:10.2466/PMS.106.2.645-649. PMID 18556917. http://mtbradley.com/brandbradelybeststoicapdf.pdf. 
  6. Brand A, Bradley MT, Best LA, Stoica G (2011). «Multiple trials may yield exaggerated effect size estimates». The Journal of General Psychology 138 (1):  pp. 1–11. doi:10.1080/00221309.2010.520360. http://www.ipsychexpts.com/brand_et_al_(2011).pdf.