Calculadora de tamanho de efeito

Como usar a Calculadora de tamanho de efeito

1. 1. Diga o que você tem. Estatísticas resumidas de dois grupos independentes, de duas condições pareadas, uma estatística t, um resultado de ANOVA ou um tamanho de efeito que você quer converter.
2. 2. Preencha os campos. Médias, desvios-padrão e tamanhos de amostra; ou t e os n; ou F com seus dois graus de liberdade; ou as somas de quadrados de uma tabela de ANOVA.
3. 3. Leia os tamanhos de efeito. Cada cartão é rotulado, e o painel de fórmulas informa exatamente como cada número foi calculado, com os seus valores substituídos.
4. 4. Interprete com cuidado. A linha de referência coloca o resultado principal em relação aos valores pequeno, médio e grande de Cohen. Ela é um guia aproximado, não um veredicto.

Qual tamanho de efeito reportar?

O g de Hedges corrige o pequeno viés para cima do d em amostras pequenas. Com 58 participantes, o fator de correção é 0,9865, então os dois quase não diferem; com 10 participantes por grupo, ele fica em torno de 0,96. O Δ de Glass padroniza apenas pelo DP do grupo de comparação, a escolha mais segura quando uma intervenção altera a variabilidade além da média.

Exemplos práticos

Duas turmas. Uma turma ensinada com um novo método tem média 82,4 (DP 9,1, n = 30) contra 76,8 (DP 10,3, n = 28) do método habitual. O DP combinado é 9,6971, então d = 5,6 ÷ 9,6971 = 0,5775. O fator de correção J = 1 − 3 ÷ (4 × 58 − 9) = 0,9865 dá g = 0,5697, e dividir pelo DP da turma de comparação em vez disso dá Δ = 5,6 ÷ 10,3 = 0,5437.

Antes e depois. Vinte e cinco estudantes têm nota média 24,6 (DP 5,2) antes de uma oficina e 21,3 (DP 4,8) depois, e o DP das diferenças individuais é 3,9. Então d_z = 3,3 ÷ 3,9 = 0,8462, enquanto d_av = 3,3 ÷ 5 = 0,66. Ambos são legítimos, mas respondem a perguntas diferentes: d_z reflete quão consistentemente os indivíduos mudaram, e é isso que determina o poder de um teste t pareado; d_av está na mesma escala de um d entre grupos, por isso é o que se deve comparar com outros estudos (Lakens, 2013).

Como converter entre tamanhos de efeito

Meta-análises muitas vezes precisam de todos os estudos na mesma escala. Uma correlação se converte em d com d = 2r ÷ √(1 − r²), então r = 0,3 vira d = 0,629; o inverso é r = d ÷ √(d² + 4). Ambos supõem dois grupos de mesmo tamanho. Com grupos desiguais, use r = d ÷ √(d² + a), onde a = (n₁ + n₂)² ÷ (n₁n₂). Uma razão de chances se converte pelo método logit de Chinn (2000), d = ln(OR) × √3 ÷ π: uma razão de chances de 2,5 corresponde a d = 0,5052, e d = 0,629 corresponde a uma razão de chances de 3,13.

Parâmetros de Cohen e os seus limites

Cohen apresentou esses valores como um recurso para quando nada melhor é conhecido, e advertiu contra usá-los de forma mecânica. O que é grande depende da área e do desfecho: Kraft (2020), por exemplo, argumenta que, em pesquisas de intervenção educacional, efeitos de 0,05 a 0,20 DP já são médios. O η² parcial também fica inflado em relação ao η² em delineamentos com vários fatores, então seus rótulos de parâmetro deixam o resultado parecer maior. Compare o seu efeito com estudos semelhantes e com o que teria importância na prática.

Perguntas frequentes

Qual é um bom tamanho de efeito?

Não há resposta universal. Os parâmetros de Cohen chamam d = 0,2 de pequeno, 0,5 de médio e 0,8 de grande, mas um d de 0,2 pode ser importante para uma intervenção barata que afeta milhões de pessoas, e um d de 0,8 pode ser decepcionante em uma manipulação de laboratório. Julgue-o em comparação com estudos anteriores da sua área e com o que está em jogo na prática.

Qual é a diferença entre d de Cohen e g de Hedges?

Ambos dividem a diferença entre médias por um desvio-padrão combinado, mas d tem um leve viés para cima em amostras pequenas. O g de Hedges multiplica d por um fator de correção J = 1 − 3 ÷ (4(n₁ + n₂) − 9), que importa com menos de cerca de 20 participantes por grupo e é desprezível acima disso. Muitas meta-análises reportam g por padrão.

Como calculo o d de Cohen a partir de um teste t?

Para um teste t de amostras independentes, d = t × √(1 ÷ n₁ + 1 ÷ n₂). Com t = 2,45 e grupos de 30 e 28, d = 0,6438. Para um teste t pareado, d_z = t ÷ √n, então t = 2,45 com 25 pares dá d_z = 0,49. Escolha "Uma estatística t" acima e a calculadora aplica a fórmula certa.

Devo reportar eta quadrado ou eta quadrado parcial?

Em uma ANOVA de um fator, são idênticos. Em delineamentos fatoriais, o η² parcial remove os demais efeitos do denominador, o que o torna comparável entre estudos com o mesmo delineamento, mas o deixa maior que o η². Diga qual dos dois você reporta, e prefira o η² quando quiser a parcela da variância total.

Como converto uma razão de chances em d de Cohen?

Use o método logit de Chinn (2000): d = ln(OR) × √3 ÷ π, cerca de ln(OR) ÷ 1,81. Uma razão de chances de 2,5 dá d ≈ 0,51. A conversão supõe que o desfecho binário vem de uma variável contínua subjacente com distribuição logística.

O d de Cohen pode ser negativo?

Sim. O sinal apenas indica qual grupo tem a média maior: d é negativo quando a média do primeiro grupo é menor. Os parâmetros se aplicam ao valor absoluto, então d = −0,6 é um efeito de médio a grande na direção oposta.