Se stai leggendo questo post, presumo che tu abbia almeno qualche conoscenza precedente di statistica in psicologia. Inoltre, non puoi sapere cos’è un’ANOVA se non hai avuto qualche forma di lezione di statistica/metodi di ricerca.

Questa guida probabilmente non è adatta a chiunque non sia a livello di laurea in Psicologia. Mi dispiace, ma non tutti i post possono essere utili a tutti, e so che i metodi di ricerca sono un modulo difficile all’università. Grazie per la tua comprensione!

Ricerca della dimensione dell’effetto.

La dimensione dell’effetto, in poche parole, è un valore che ti permette di vedere quanto la tua variabile indipendente (IV) ha influenzato la variabile dipendente (DV) in uno studio sperimentale. In altre parole, guarda quanta varianza nella tua DV è il risultato della IV. Si può calcolare una dimensione dell’effetto solo dopo aver condotto un test statistico appropriato per la significatività. Questo post esaminerà la dimensione dell’effetto con l’ANOVA (ANalysis Of VAriance), che non è la stessa di altri test (come il t-test). Quando si usa la dimensione dell’effetto con l’ANOVA, si usa η² (Eta quadrato), piuttosto che la d di Cohen con un t-test, per esempio.

Prima di vedere come calcolare la dimensione dell’effetto, potrebbe valere la pena guardare le linee guida di Cohen (1988). Secondo lui:

• Piccolo: 0,01
• Medio: 0,059
• Grande: 0,138

Quindi se si finisce con η² = 0,45, si può assumere che la dimensione dell’effetto sia molto grande. Significa anche che il 45% del cambiamento nella DV può essere rappresentato dalla IV.

Dimensione dell’effetto per un’ANOVA tra gruppi

Calcolare la dimensione dell’effetto per i disegni tra gruppi è molto più facile che per quelli all’interno dei gruppi. La formula assomiglia a questa:

η² = Somma dei quadrati del trattamento
Somma totale dei quadrati

Quindi se consideriamo l’output di un’ANOVA tra gruppi (usando SPSS/PASW):
(Scusate, ho dovuto prendere questo dalla presentazione di un docente perché il mio SPSS fa i capricci…)

Guardando la tabella sopra, ci serve la seconda colonna (Somma dei quadrati).
La somma dei quadrati del trattamento è la prima riga: Tra i gruppi (31.444)
La somma totale dei quadrati è l’ultima riga: Totale (63,111)

Quindi:

η² = 31,444
63,111

η² = 0,498

Questo sarebbe considerato dalle linee guida di Cohen come un effetto molto grande; il 49,8% della varianza era causato dal IV (trattamento).

Dimensione dell’effetto per un’ANOVA all’interno dei soggetti

La formula è leggermente più complicata qui, poiché devi calcolare tu stesso la somma totale dei quadrati:

Somma totale dei quadrati = Somma dei quadrati del trattamento + Somma dei quadrati dell’errore + Somma dei quadrati dell’errore (tra soggetti).

Allora, useresti la formula normalmente.

η² = Somma dei quadrati del trattamento
Somma totale dei quadrati

Guardiamo un esempio:
(Di nuovo, output ‘preso in prestito’ dalle diapositive della mia lezione perché PASW è un mezzo!)

Quindi, la somma totale dei quadrati, che dobbiamo calcolare, è la seguente:

31.444 (tabella superiore, SPEED 1) + 21.889 (tabella superiore, Error(SPEED1)) + 9.778 (tabella inferiore, Errore) = 63.111

Come puoi vedere, questo valore è lo stesso dell’ultimo esempio con tra i gruppi – quindi funziona!

Basta inserire il totale nella formula come prima: