Utilizando la $d$ Estoy obteniendo tamaños del efecto pequeños y medianos para resultados que no son estadísticamente significativos ( $p>.05$ ). ¿Tiene sentido?
+1 Ha identificado la idea esencial y la ha expuesto bien.
Respuestas
¿Demasiados anuncios?
Ted
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854
Sí, esto puede tener mucho sentido. De hecho, también es posible (quizá más raro) ver un grande tamaño del efecto estimado sin que haya pruebas estadísticamente significativas de que no es cero.
El problema es que el tamaño del efecto no es más que una estimación puntual y, por tanto, es una variable aleatoria que depende de la muestra concreta de la que se disponga para el análisis. Si construye un intervalo de confianza del 95% para su estimación, verá que incluye el cero, que es la razón por la que sus valores p están por encima de 0,05.
Nicholas
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1730
Sí. Esto significa básicamente que usted ve un efecto medio (digamos), pero no puede estar seguro al nivel del 95% de que lo que ve no se deba a una fluctuación aleatoria. Esto ocurre probablemente porque su muestra es demasiado pequeña. Debería echar un vistazo a http://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_power
(Y a todos los profesionales aquí presentes: sí, sé que todo esto es muy impreciso, vago y erróneo. Solo intento adecuar el nivel de la respuesta al nivel de la pregunta).
Zizzencs
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1358
Qué es un valor p: Un valor p responde a esta pregunta: Si, en la población de la que se extrae esta muestra, no hubo realmente ningún efecto, ¿cuán probable es un resultado tan extremo o más extremo que el que obtuvimos en esta muestra?
Es decir todos significa.
Esta pregunta casi nunca interesa
Los tamaños del efecto (como la d de Cohen) son mucho más importantes en casi todos los casos. Responden a la pregunta: ¿Cuál es la magnitud del efecto? Que es lo que suele interesarnos.
No creo que debamos simplificar tanto nuestras respuestas que resulten erróneas; creo que podemos ayudar a los interrogadores menos instruidos a entender lo que realmente ocurre. Y, en este caso, creo que puede hacerse con bastante facilidad.
Excepto que su propia respuesta pasa por alto la cuestión más importante, que es que el "tamaño del efecto" es sólo una estimación del verdadero tamaño del efecto. La estimación es tan incierta que el valor real podría ser fácilmente tan pequeño como cero. Los tamaños del efecto estimados son muy peligrosos si no se comunican con algún indicador de la incertidumbre asociada. Estoy de acuerdo en que un valor p es un indicador muy pobre y mucho mejor es un intervalo de confianza, pero odiaría ver a alguien informando ingenuamente del tamaño estimado del efecto basándose en su respuesta de que es más importante que el valor p.
