Aprenda a encontrar la d? de Cohen
Aprenda a encontrar la d de Cohen restando una media de otra y dividiendo el resultado por la desviación estándar combinada de los grupos. Este proceso cuantifica la diferencia estándar entre dos medias, proporcionando una medida esencial del tamaño del efecto en el análisis estadístico.
Introducción
El concepto de "tamaño del efecto" es parte integral de la ciencia de datos y la estadística. Los tamaños del efecto son medidas cuantitativas que nos indican la magnitud de un efecto o fenómeno observado. Por ejemplo, indican cuánta diferencia existe entre dos grupos o qué tan fuerte es una relación particular. Los tamaños del efecto son cruciales porque miden objetivamente la importancia de los hallazgos más allá de la simple hipótesis pruebas.
Destacado
- Los tamaños de los efectos cuantifican la magnitud de un efecto o fenómeno observado.
- La d de Cohen es una medida de la diferencia estándar entre dos medias.
- Cuanto mayor sea el valor de la d de Cohen, mayor será la diferencia entre las dos medias.
- La d de Cohen proporciona una medida universal para comparar estudios y contextos de investigación.
- Cohen sugirió que los valores d de 0.2, 0.5 y 0.8 representan efectos pequeños, medianos y grandes.
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Por qué la d de Cohen es crucial en estadística
Una de las medidas del tamaño del efecto más comúnmente utilizada es la d de Cohen. La d de Cohen, que lleva el nombre del estimado estadístico Jacob Cohen, es una medida que ayuda a cuantificar la diferencia estándar entre dos medias. Cuanto mayor sea el valor de la d de Cohen, mayor será la diferencia entre las dos medias que se comparan. La d de Cohen es crucial porque proporciona una medida objetiva y universal para comparar diferentes estudios y contextos de investigación. Ayuda a los investigadores a identificar si un hallazgo es no sólo estadísticamente significativo sino también prácticamente significativo.
Comprender los conceptos básicos de la d de Cohen
La d de Cohen se calcula restando una media de otra y dividiendo el resultado por la desviación estándar combinada. Una d positiva indica que la primera media es mayor. Por el contrario, una d negativa indica que la segunda media es mayor. En términos de tamaño, Cohen sugirió que un anuncio de 0.2 representa un efecto pequeño, 0.5 un efecto medio y 0.8 o más un efecto grande. Sin embargo, se trata de directrices más que de reglas estrictas.
Paso a paso: cómo encontrar la d de Cohen
Ahora, profundicemos en cómo encontrar la d de Cohen:
(1) Primero, calcule la diferencia entre las dos medias (M1 – M2).
(2) Calcule la desviación estándar agrupada. Esto se hace mediante: a. Cuadrando las desviaciones estándar de cada grupo. b. Sumándolos juntos. c. Dividiendo por el número de grupos. d. Sacando la raíz cuadrada del resultado.
(3) Finalmente, divida la diferencia de medias por la desviación estándar combinada.
Paso | Procedimiento |
---|---|
1 | Calcule la diferencia entre las dos medias (M1 – M2) |
2 | Calcule la desviación estándar combinada mediante: a. Cuadrando las desviaciones estándar de cada grupo. b. Sumándolos juntos. C. Dividiendo por el número de grupos. d. Sacando la raíz cuadrada del resultado. |
3 | Finalmente, divida la diferencia de medias por la desviación estándar combinada. |
Ejemplo práctico: cómo encontrar la d de Cohen
Considere un escenario de investigación en el que comparamos los puntajes de las pruebas de dos grupos de estudiantes, uno que usa un método de enseñanza tradicional y el otro que usa un método de enseñanza innovador. Después de calcular las medias y las desviaciones estándar de ambos grupos, aplicaríamos los pasos anteriores para calcular la d de Cohen. El valor resultante nos dirá si el método de enseñanza innovador marcó una diferencia y qué tan grande es esa diferencia en comparación con la variabilidad del grupo.
Ejemplo: encontrar la d de Cohen
Grupo procesos | Media (M) | Desviación estándar (SD) |
---|---|---|
Enseñanza Tradicional | 75 | 10 |
Enseñanza innovadora | 85 | 15 |
Para calcular la d de Cohen, seguimos estos pasos:
(1) Calcule la diferencia entre las dos medias (M1 – M2): 85 – 75 = 10.
(2) Calcule la desviación estándar agrupada. Esto se hace mediante: a. Cuadrando las desviaciones estándar de cada grupo: 10² = 100, 15² = 225. b. Sumándolos: 100 + 225 = 325. c. Dividiendo por el número de grupos: 325/2 = 162.5. d. Sacando la raíz cuadrada del resultado: √162.5 ≈ 12.74.
(3) Finalmente, divida la diferencia de medias por la desviación estándar combinada: 10 / 12.74 ≈ 0.785.
Entonces, en este ejemplo, la d de Cohen es aproximadamente 0.785, lo que sugiere un tamaño de efecto grande, según la directriz de Cohen (0.8 = efecto grande). Esto indica que el método de enseñanza innovador puede tener un impacto significativo en comparación con el tradicional.
Interpretación de los valores d de Cohen
Interpretar los valores d de Cohen es relativamente sencillo. Un valor d cercano a cero indica un efecto pequeño o insignificante. Como se mencionó, los valores de 0.2, 0.5 y 0.8 corresponden a tamaños de efecto pequeños, medianos y grandes. Sin embargo, la interpretación siempre debe considerar el contexto. Por ejemplo, en algunos campos, un tamaño de efecto pequeño puede ser sustancial; en otros, se puede esperar un tamaño del efecto grande.
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Conclusión
En conclusión, la d de Cohen es una herramienta sólida para la ciencia de datos y las estadísticas. Comprender cómo encontrar la d de Cohen y cómo interpretarla es crucial para cualquier persona involucrada en análisis de los datos o investigación. Ofrece un método valioso para cuantificar la importancia práctica de una diferencia o relación. Permite la comparación de resultados entre diferentes estudios. Por lo tanto, la d de Cohen es más que una simple medida estadística: es una parte esencial de la narración en la ciencia de datos.
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Preguntas frecuentes (FAQ)
Es una medida cuantitativa que nos dice la magnitud de un efecto o fenómeno observado.
La d de Cohen cuantifica la diferencia estándar entre dos medias, lo que permite la comparación entre estudios y contextos de investigación.
Resta una media de otra y divide el resultado por la desviación estándar combinada.
Los valores de 0.2, 0.5 y 0.8 corresponden a tamaños de efecto pequeños, medianos y grandes.
Eleva al cuadrado las desviaciones estándar, súmalas, divídelas por el número de grupos y luego saca la raíz cuadrada del resultado.
Podría usarse al comparar puntajes de pruebas entre dos grupos de estudiantes que utilizan diferentes métodos de enseñanza.
Un valor d cercano a cero indica un efecto pequeño o insignificante.
Cuantifica la importancia práctica de una diferencia o relación, lo que permite comparar resultados entre estudios.
Se refiere a si la diferencia o relación observada es lo suficientemente grande como para tener valor en un sentido práctico.
La d de Cohen supone que los datos se distribuyen normalmente. Otras medidas del tamaño del efecto pueden ser más apropiadas si los datos son sustancialmente anormales. Por lo tanto, siempre es esencial evaluar los supuestos de sus pruebas estadísticas.