Preguntas frecuentes
¿Por qué reportar tamaño de efecto?
La significancia estadística (p < 0.05) solo dice que un efecto probablemente es real dado el tamaño de muestra. El tamaño de efecto dice si es lo suficientemente grande para importar. Un p-valor de 0.001 con d = 0.05 es real pero trivial; un p-valor de 0.06 con d = 0.9 es prácticamente importante aunque no alcance el umbral convencional.
¿Debo ingresar los tamaños de muestra?
Sí, cuando los grupos tienen tamaños diferentes. La SD agrupada ponderada es más precisa que el promedio simple cuando n₁ ≠ n₂. Si los tamaños son iguales, ambas fórmulas dan el mismo resultado.
¿Qué es la g de Hedges?
La g de Hedges corrige la d de Cohen por el sesgo de muestras pequeñas usando el factor J = 1 − 3/(4df−1). Para n ≥ 20 por grupo la corrección es pequeña (< 5%), pero para muestras muy pequeñas se prefiere g en metaanálisis.
¿Cómo convierto r a d?
La fórmula es d = 2r ÷ √(1−r²). Para r = 0.4: d = 0.8 ÷ √(1−0.16) = 0.8 ÷ √0.84 ≈ 0.873: un efecto grande según los valores de referencia de Cohen.
Cortesía de AllCalculators.io
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