Datos clave
- Categoría
- Matemáticas, fechas y finanzas
- Tipos de entrada
- select, number
- Tipo de salida
- json
- Cobertura de muestras
- 2
- API disponible
- Yes
Resumen
La Calculadora de Tamaño del Efecto es una herramienta estadística diseñada para medir la magnitud de la diferencia entre grupos o la fuerza de una relación. Permite calcular métricas estándar como la d de Cohen, la g de Hedges, la h de Cohen para proporciones y la correlación r a partir de estadísticas resumidas (medias, desviaciones estándar, tamaños de muestra o proporciones), facilitando la interpretación de resultados en investigaciones y análisis de datos.
Cuándo usarlo
- •Al realizar metaanálisis que requieren estandarizar los resultados de múltiples estudios independientes.
- •Cuando necesitas reportar la magnitud práctica de un hallazgo significativo en artículos académicos o tesis.
- •Para determinar si una diferencia estadísticamente significativa entre dos grupos tiene una relevancia real en la práctica.
Cómo funciona
- •Selecciona el tipo de efecto que deseas calcular (d de Cohen, g de Hedges, h de proporción o correlación r).
- •Introduce las estadísticas resumidas correspondientes, como las medias, desviaciones estándar y tamaños de muestra de los grupos.
- •Ajusta el número de decimales deseados para el resultado final.
- •Obtén instantáneamente el valor numérico del tamaño del efecto junto con su interpretación de magnitud (pequeño, mediano o grande).
Casos de uso
Ejemplos
1. Cálculo de la d de Cohen para un ensayo clínico
Investigador Médico- Contexto
- Un investigador está comparando la reducción de la presión arterial entre un nuevo medicamento y un placebo.
- Problema
- Necesita reportar el tamaño del efecto estandarizado en su artículo, no solo el valor p.
- Cómo usarlo
- Selecciona 'd de Cohen' e introduce las medias (105 y 100), desviaciones estándar (15 y 15) y tamaños de muestra (30 y 30) de ambos grupos.
- Configuración de ejemplo
-
{ "effectType": "cohen-d", "group1Mean": 105, "group2Mean": 100, "group1Sd": 15, "group2Sd": 15, "group1Size": 30, "group2Size": 30, "decimalPlaces": 4 } - Resultado
- Obtiene un tamaño de efecto de 0.3333, clasificado como de magnitud 'small' (pequeña).
2. Evaluación de tasas de conversión en Test A/B
Analista de Datos- Contexto
- Un analista realizó un Test A/B en una página web. La variante A tuvo una conversión del 60% y la variante B del 50%.
- Problema
- Quiere medir la magnitud de la diferencia entre estas dos proporciones para saber si el cambio es comercialmente relevante.
- Cómo usarlo
- Elige 'h de proporción' en el tipo de efecto y establece la Proporción 1 en 0.6 y la Proporción 2 en 0.5.
- Configuración de ejemplo
-
{ "effectType": "proportion-h", "proportion1": 0.6, "proportion2": 0.5, "decimalPlaces": 4 } - Resultado
- La calculadora devuelve el valor de la h de Cohen, indicando la magnitud estandarizada de la diferencia entre ambas tasas de conversión.
Probar con muestras
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Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre la d de Cohen y la g de Hedges?
La d de Cohen tiende a sobreestimar el tamaño del efecto en muestras pequeñas (menos de 20 observaciones por grupo). La g de Hedges aplica una corrección para reducir este sesgo, siendo más precisa en esos casos.
¿Qué valores indican un efecto pequeño, mediano o grande en la d de Cohen?
Generalmente, un valor alrededor de 0.2 se considera pequeño, 0.5 es mediano y 0.8 o superior se interpreta como un efecto grande.
¿Puedo calcular el tamaño del efecto solo con proporciones?
Sí, seleccionando la opción 'h de proporción' (Cohen's h) e introduciendo las dos proporciones que deseas comparar.
¿Qué datos necesito para calcular la d de Cohen?
Necesitas la media, la desviación estándar y el tamaño de la muestra (número de observaciones) para cada uno de los dos grupos a comparar.
¿La herramienta interpreta automáticamente la magnitud del resultado?
Sí, el resultado en formato JSON incluye el valor numérico exacto y una etiqueta de magnitud (como 'small', 'medium' o 'large') basada en umbrales estadísticos estándar.