Se você está lendo este post, vou assumir que você tem pelo menos algum conhecimento prévio de estatísticas em Psicologia. Além disso, você não pode saber o que é uma ANOVA a menos que você tenha tido alguma forma de estatística/métodos de pesquisa de ensino.

Este guia provavelmente não é adequado para qualquer pessoa que não esteja no nível de graduação em Psicologia. Desculpe, mas nem todos os postos podem beneficiar a todos, e eu sei que métodos de pesquisa é um módulo difícil na Universidade. Obrigado pela sua compreensão!

Recap do tamanho do efeito.

O tamanho do efeito, em poucas palavras, é um valor que lhe permite ver o quanto sua variável independente (IV) afetou a variável dependente (DV) em um estudo experimental. Em outras palavras, ele analisa o quanto a variação do seu DV foi um resultado da IV. Você só pode calcular um tamanho de efeito após conduzir um teste estatístico apropriado de significância. Este post irá analisar o tamanho do efeito com ANOVA (ANalysis Of VAriance), que não é o mesmo que outros testes (como um teste t). Quando usamos o tamanho do efeito com ANOVA, usamos η² (Eta ao quadrado), em vez do d de Cohen com um teste t, por exemplo.

Antes de analisar como calcular o tamanho do efeito, talvez valha a pena analisar as diretrizes de Cohen (1988). Segundo ele:

• Pequeno: 0.01
• Medio: 0.059
• Grande: 0,138

Então se você acabar com η² = 0,45, você pode assumir que o tamanho do efeito é muito grande. Isso também significa que 45% da mudança no DV pode ser contabilizada pelo IV.

Tamanho do efeito para um entre grupos ANOVA

Calcular o tamanho do efeito para desenhos entre grupos é muito mais fácil do que para dentro dos grupos. A fórmula se parece com isto:

η² = Soma dos quadrados de tratamento
Soma total dos quadrados

Então se considerarmos a saída de um entre grupos ANOVA (usando SPSS/PASW):
(Desculpe, tive de beliscar isto de um slideshow de um conferencista porque o meu SPSS está a tocar…)

Vendo a tabela acima, precisamos da segunda coluna (Soma dos Quadrados).
A soma dos quadrados de tratamento é a primeira linha: Entre Grupos (31.444)
A soma total dos quadrados é a última linha: Total (63,111)

Então:

η² = 31,444
63.111

η² = 0,498

Esta seria considerada pelas diretrizes de Cohen como um tamanho de efeito muito grande; 49,8% da variância foi causada pela IV (tratamento).

Tamanho do efeito para um dentro dos sujeitos ANOVA

A fórmula é um pouco mais complicada aqui, pois você mesmo tem que calcular a soma total dos quadrados:

Soma total dos quadrados = Soma dos quadrados do tratamento + Soma do erro dos quadrados + Erro (entre sujeitos) Soma dos quadrados.

Então, você usaria a fórmula como normal.

η² = Soma dos Quadrados de Tratamento
Soma Total dos Quadrados

Vejamos um exemplo:
(Novamente, saia ‘emprestado’ dos slides da minha palestra, pois PASW está sendo mau!)

Então, a Soma total dos quadrados, que temos de calcular, é a seguinte:

31.444 (tabela superior, SPEED 1) + 21.889 (tabela superior, Erro(SPEED1)) + 9,778 (Tabela inferior, Erro) = 63,111

Como pode ver, este valor é o mesmo que o último exemplo com entre grupos – por isso funciona!

Escreva apenas o total na fórmula como antes: