Si estás leyendo este post, asumiré que tienes al menos algunos conocimientos previos de estadística en Psicología. Además, es imposible que sepas lo que es un ANOVA si no has tenido algún tipo de matrícula de estadística/métodos de investigación.

Esta guía probablemente no sea apta para nadie que no esté a nivel de licenciatura de Psicología. Lo siento, pero no todos los puestos pueden beneficiar a todo el mundo, y sé que los métodos de investigación es un módulo difícil en la Universidad. Gracias por su comprensión.

Recapitulación del tamaño del efecto.

El tamaño del efecto, en pocas palabras, es un valor que le permite ver cuánto ha afectado su variable independiente (IV) a la variable dependiente (DV) en un estudio experimental. En otras palabras, examina cuánta varianza de la VD es resultado de la IV. Sólo se puede calcular el tamaño del efecto después de realizar una prueba estadística de significación adecuada. Este artículo analizará el tamaño del efecto con ANOVA (Análisis de Varianza), que no es lo mismo que otras pruebas (como la prueba t). Cuando se utiliza el tamaño del efecto con ANOVA, usamos η² (Eta al cuadrado), en lugar de la d de Cohen con una prueba t, por ejemplo.

Antes de ver cómo calcular el tamaño del efecto, podría valer la pena mirar las directrices de Cohen (1988). Según él:

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

Así que si se termina con η² = 0,45, se puede asumir que el tamaño del efecto es muy grande. También significa que el 45% del cambio en la VD puede ser explicado por el IV.

Tamaño del efecto para un ANOVA entre grupos

Calcular el tamaño del efecto para los diseños entre grupos es mucho más fácil que para los grupos internos. La fórmula es la siguiente:

η² = Suma de cuadrados del tratamiento
Suma total de cuadrados

Así que si consideramos el resultado de un ANOVA entre grupos (usando SPSS/PASW):
(Lo siento, he tenido que pellizcar esto de la presentación de diapositivas de un profesor porque mi SPSS está jugando…)

Mirando la tabla anterior, necesitamos la segunda columna (Suma de cuadrados).
La suma de cuadrados del tratamiento es la primera fila: Entre grupos (31,444)
La suma total de cuadrados es la última fila: Total (63,111)

Por lo tanto:

η² = 31,444
63,111

η² = 0,498

Esto se consideraría según las directrices de Cohen como un tamaño del efecto muy grande; el 49,8% de la varianza fue causada por el IV (tratamiento).

Tamaño del efecto para un ANOVA dentro de los sujetos

La fórmula es un poco más complicada aquí, ya que tiene que calcular la suma total de cuadrados usted mismo:

Suma total de cuadrados = suma de cuadrados del tratamiento + suma de cuadrados del error + suma de cuadrados del error (entre sujetos).

Entonces, usted utilizaría la fórmula de forma normal.

η² = Suma de cuadrados del tratamiento
Suma total de cuadrados

Veamos un ejemplo:
(De nuevo, salida «prestada» de mis diapositivas de la conferencia, ¡ya que PASW está siendo malo!)

Entonces, la suma total de cuadrados, que tenemos que calcular, es la siguiente:

31,444 (tabla superior, VELOCIDAD 1) + 21,889 (tabla superior, Error(VELOCIDAD1)) + 9,778 (tabla inferior, Error) = 63,111

Como puede ver, este valor es el mismo que el del último ejemplo con entre grupos – ¡así que funciona!

Sólo tiene que introducir el total en la fórmula como antes: