¿Cómo interpreto un efecto de interacción significativo que tiene un tamaño de efecto bajo?

Question

Estoy comparando medidas de un VD x con dos factores de grupo (ANOVA de 2 vías) - y (con 2 niveles) y k (con 3 niveles). Ambos presentan efectos principales significativos (p<.001) y un elevado eta cuadrado parcial (superior a 0,6). El efecto de interacción también es significativo (p<0,001), pero la eta cuadrada parcial es de 0,029. La prueba post-hoc para la interacción de y*k arroja diferencias significativas en la VD para todas las comparaciones. En este caso, ¿no debería ser mayor el tamaño del efecto? ¿Cómo puedo interpretar esto? Gracias por su ayuda.

P.D. - Nota: (Tengo una muestra grande; N>600)

Answer 1

En tamaños de muestra suficientemente grandes, cualquier efecto será significativo, aunque sea minúsculo. Usted lo interpreta como un efecto pequeño que, sin embargo, es estadísticamente significativa (es decir, lo suficientemente grande como para distinguirla de la variación aleatoria). Eso no significa que sea importante o relevante.

Answer 2

Con una muestra tan grande, cambios muy pequeños aparecerán como sig. Eso no los hace necesariamente importantes desde el punto de vista clínico; hay que interpretarlo a la luz de la variable dependiente. Has dicho que estás utilizando el Eta Cuadrado Parcial como medida del tamaño del efecto. SPSS lo ofrece como opción para los tamaños del efecto, por lo que mucha gente hace clic en él, pero parece crear mucha confusión. La d de Cohen es una alternativa estandarizada que le permitirá comparar entre diferentes intervenciones y variables porque es una estandarizado medida (varía entre 0-3). La d de Cohen es sencilla de calcular (su media1-media2/SD para muestras relacionadas, o utilizar la fórmula de varianzas agrupadas para muestras independientes). Una vez que tengas la d, echa un vistazo a este brillante deslizador de tamaño del efecto de @krstoffr: http://rpsychologist.com/d3/cohend/