Otras formas de entender la d de Cohen
DOI:
https://doi.org/10.35670/1667-4545.v18.n3.22305Palabras clave:
d de Cohen, tamaño del efecto, medidas alternativas, probabilidad de superioridad, coeficiente de superposiciónResumen
La d de Cohen (d) es una medida del tamaño del efecto bastante utilizada y su reporte es una condición necesaria para los análisis estadísticos. No obstante, los investigadores reportan que la diferencia entre dos distribuciones es pequeña (d > .20). Sin embargo, la interpretación de ese coeficiente no es clara en estudios de psicología. En ese sentido, es necesario convertir la d en una medida de probabilidad y de esa forma facilitar la interpretación de las distribuciones que son objeto de comparación. Dentro de las medidas más frecuentes se encuentran: U3 de Cohen, el coeficiente de superposición (OVL), la probabilidad de superioridad (PS) y el número necesario para tratar (NNT) que pueden ser considerados como medidas alternativas de la magnitud de una diferencia. Para tales fines se proporcionan códigos en R que los investigadores pueden usar fácilmente, además de una tabla que evidencia las modificaciones de las medidas alternativas ante el incremento del tamaño del efecto.
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Citas
Al-Saleh, M. F., & Samawi, H. M. (2007). Interference on overlapping coefficients in two exponential populations. Journal of Modern Applied Statistical Methods, 6(2), 503-516. doi: 10.22237/jmasm/1193890440
American Psychological Association (2010). Publication Manual of the American Psychological Association. Washington, DC: American Psychological Association.
Baguley, T. (2009). Standardized or simple effect size: What should be reported? British Journal of Psychology, 100(3), 603-617. doi: 10.1348/000712608X377117
Castillo, R. (2014). Reporte del tamaño del efecto en los artículos de tres revistas de psicología peruanas en los años 2008 al 2012 (Tesis de pregrado). Universidad Mayor de San Marcos. Lima, Perú.
Cárdenas-Castro, J. M., & Arancibia, H. (2014). Potencia estadística y cálculo del tamaño del efecto en G* Power: Complementos a las pruebas de significación estadística y su aplicación en psicología. Salud & Sociedad, 5(2), 210-244. doi: 10.22199/s07187475.2014.0002.00006
Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2a ed.). Hillsdale, NJ: Erlbaum. doi: 10.4324/9780203771587
Cohen, J. (1992). Cosas que he aprendido (hasta ahora). Anales de Psicología, 8(1-2), 3-17. Recuperado de http://revistas.um.es/analesps
Ellis, P. D. (2010). The essential guide to effect sizes. Statistical power, meta-analysis, and the interpretation of research results. Cambridge, UK: Cambridge University. doi: 10.1017/cbo9780511761676
Furukawa, T. A., & Leucht, S. (2011). How to obtain NNT from Cohen’s d: Comparison of two methods. PloS One, 6(4), 1-5. doi: 10.1371/journal.pone.0019070
García, J., Ortega, E., & De la Fuente, L. (2008). Tamaño del efecto en las revistas de Psicología indizadas en Redalyc. Informes Psicológicos, 10(11), 173-188.
Gurnsey, R. (2017). Statistics for research in Psychology: A modern approach using estimation. Thousand Oaks, CA: SAGE.
Ho, Y. S., & Hartley, J. (2016). Classic articles in psychology in the Science Citation Index Expanded: A bibliometric analysis. British Journal of Psychology, 107(4), 768-780. doi: 10.1111/bjop.12163
Magnusson, K. (3 de febrero de 2014). Interpreting Cohen’s d effect size: An interactive visualization. Recuperado de http://rpsychologist.com/d3/cohend
McGough, J. J., & Faraone, S. V. (2009). Estimating the size of treatment effects: Moving beyond P values. Psychiatry (Edgmont), 6(10), 21-29. Recuperado de https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/journals/901
McGraw, K. O., & Wong, S. P. (1992). A common language effect size statistic. Psychological Bulletin, 111(2), 361-365. doi: 10.1037/0033-2909.111.2.361
Reiser, B., & Faraggi, D. (1999). Confidence intervals for the overlapping coefficient: The normal equal variance case. Journal of the Royal Statistical Society: Series D (The Statistician), 48(3), 413-418. doi: 10.1111/1467-9884.00199
Scholten, R. J., de Beurs, E., & Bouter, L. M. (1999). From effect size into number needed to treat. The Lancet, 354(9178), 598. doi: 10.1016/S0140-6736(05)77952-6
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