Tamaño del efecto
En estadística , el tamaño del efecto es un número que mide la fuerza de la relación entre dos variables en una población, o una estimación basada en una muestra de esa cantidad. Puede referirse al valor de una estadística calculada a partir de una muestra de datos , el valor de un parámetro para una población hipotética o la ecuación que operacionaliza cómo las estadísticas o los parámetros conducen al valor del tamaño del efecto. [1] Ejemplos de tamaños del efecto incluyen la correlación entre dos variables, [2] el coeficiente de regresión en una regresión, la diferencia media o el riesgo de que ocurra un evento en particular (como un ataque cardíaco). Complemento de tamaños de efectopruebas de hipótesis estadísticas y desempeñan un papel importante en los análisis de poder , la planificación del tamaño de la muestra y en los metanálisis . El conjunto de métodos de análisis de datos relacionados con los tamaños del efecto se conoce como estadísticas de estimación .
El tamaño del efecto es un componente esencial a la hora de evaluar la solidez de una afirmación estadística, y es el primer elemento (magnitud) en los criterios MAGIC . La desviación estándar del tamaño del efecto es de importancia crítica, ya que indica cuánta incertidumbre se incluye en la medición. Una desviación estándar demasiado grande hará que la medición sea casi insignificante. En el metanálisis, donde el propósito es combinar múltiples tamaños del efecto, la incertidumbre en el tamaño del efecto se usa para sopesar los tamaños del efecto, por lo que los estudios grandes se consideran más importantes que los estudios pequeños. La incertidumbre en el tamaño del efecto se calcula de manera diferente para cada tipo de tamaño del efecto, pero generalmente solo requiere conocer el tamaño de la muestra del estudio ( N), o el número de observaciones ( n ) en cada grupo.
Informar los tamaños del efecto o estimaciones de los mismos (estimación del efecto [EE], estimación del efecto) se considera una buena práctica cuando se presentan los resultados de la investigación empírica en muchos campos. [3] [4] El informe de los tamaños del efecto facilita la interpretación de la importancia de un resultado de investigación, en contraste con su significación estadística . [5] Los tamaños del efecto son particularmente prominentes en las ciencias sociales y en la investigación médica (donde el tamaño del efecto del tratamiento es importante).
Los tamaños de los efectos pueden medirse en términos relativos o absolutos. En los tamaños del efecto relativo, dos grupos se comparan directamente entre sí, como en las razones de probabilidad y los riesgos relativos . Para tamaños de efecto absolutos, un valor absoluto mayor siempre indica un efecto más fuerte. Muchos tipos de medidas pueden expresarse como absolutas o relativas, y pueden usarse juntas porque transmiten información diferente. Un grupo de trabajo destacado en la comunidad de investigación en psicología hizo la siguiente recomendación:
Presente siempre los tamaños del efecto para los resultados primarios ... Si las unidades de medida son significativas en un nivel práctico (p. Ej., Número de cigarrillos fumados por día), generalmente preferimos una medida no estandarizada (coeficiente de regresión o diferencia de medias) a una medida estandarizada ( r o d ). [3]
Como en la estimación estadística , el tamaño del efecto real se distingue del tamaño del efecto observado, por ejemplo, para medir el riesgo de enfermedad en una población (el tamaño del efecto de la población) se puede medir el riesgo dentro de una muestra de esa población (el tamaño del efecto de la muestra) . Las convenciones para describir los tamaños del efecto real y observado siguen las prácticas estadísticas estándar; un enfoque común es usar letras griegas como ρ [rho] para denotar parámetros de población y letras latinas como r para denotar la estadística correspondiente. Alternativamente, se puede colocar un "sombrero" sobre el parámetro de población para denotar la estadística, por ejemplo, siendo la estimación del parámetro .
