Tamaño del efecto
El tamaño del efecto cuantifica la magnitud de un hallazgo de investigación independientemente del tamaño de la muestra. Mientras que un valor p le dice si un resultado es estadísticamente significativo, un tamaño del efecto le dice cuán grande es el resultado. Jacob Cohen formalizó la medición del tamaño del efecto en las ciencias del comportamiento (1988), estableciendo puntos de referencia estándar (pequeño = 0.2, mediano = 0.5, grande = 0.8 para la d de Cohen). Los tamaños del efecto son esenciales para el metaanálisis, el análisis de potencia y la comunicación de la importancia práctica de los hallazgos de investigación.
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Fuentes
- Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 0-8058-0283-5
- Cumming, G. (2012). Understanding the New Statistics: Effect Sizes, Confidence Intervals, and Meta-Analysis. Routledge. ISBN: 0-415-87968-8
- Lakens, D. (2013). Calculating and Reporting Effect Sizes to Facilitate Cumulative Science: A Practical Primer for t-Tests and ANOVAs. Frontiers in Psychology, 4, 863. DOI: 10.3389/fpsyg.2013.00863 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Effect Size: Quantifying the Magnitude of Research Findings. ScholarGate. https://scholargate.app/es/research-statistics/effect-size
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- Intervalo de ConfianzaEstadística para la investigación↔ compare
- Valor p y significancia estadísticaEstadística para la investigación↔ compare
- Potencia estadística y tamaño de muestraEstadística para la investigación↔ compare
- Errores de Tipo I y Tipo IIEstadística para la investigación↔ compare
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