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Eta cuadrado generalizado para comparaciones múltiples en diseños entregrupos
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Autor/autores: María Eva Trigo Sánchez; Rafael Jesús Martínez Cervantes.
,Artículo,Psicología,Psicología experimental,
Artículo |
Fecha de publicación: 11/08/2016
Artículo revisado por nuestra redacción
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Resumen Antecedentes: los investigadores en Psicología y Educación están teniendo muchas dificultades prácticas para seguir la directriz de la Asociación Americana de Psicología (APA) de aportar una medida de tamaño de efecto junto con cada prueba de significación (APA, 2010). El problema se agrava cuando se realizan contrastes a priori en lugar de pruebas ómnibus y cuando la tasa de e...
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Resumen
Antecedentes: los investigadores en Psicología y Educación están teniendo muchas dificultades prácticas para seguir la directriz de la Asociación Americana de Psicología (APA) de aportar una medida de tamaño de efecto junto con cada prueba de significación (APA, 2010). El problema se agrava cuando se realizan contrastes a priori en lugar de pruebas ómnibus y cuando la tasa de error de Tipo I por comparación tiene que ser ajustada.
Método: se discuten diversas razones para ello, como la existencia de muchas medidas diferentes de tamaño de efecto y el hecho de que los paquetes estadísticos comunes como SPSS no proporcionan medidas apropiadas para las comparaciones múltiples.
Resultados: se proponen procedimientos específicos (también implementados en hojas de cálculo) para calcular el índice eta cuadrado generalizado para diversos tipos de hipótesis, generales o específicas; tipos de diseños, univariables o factoriales; y con factores manipulados y/o medidos.
Conclusiones: finalmente se concluye sobre la necesidad de tener en cuenta el tipo de diseño y el tipo de hipótesis para obtener índices de tamaño de efecto comparables entre diferentes tipos de investigaciones y que eviten una sobreestimación del mismo.
Acceso al texto completo en inglés.
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Antecedentes: los investigadores en Psicología y Educación están teniendo muchas dificultades prácticas para seguir la directriz de la Asociación Americana de Psicología (APA) de aportar una medida de tamaño de efecto junto con cada prueba de significación (APA, 2010). El problema se agrava cuando se realizan contrastes a priori en lugar de pruebas ómnibus y cuando la tasa de error de Tipo I por comparación tiene que ser ajustada.
Método: se discuten diversas razones para ello, como la existencia de muchas medidas diferentes de tamaño de efecto y el hecho de que los paquetes estadísticos comunes como SPSS no proporcionan medidas apropiadas para las comparaciones múltiples.
Resultados: se proponen procedimientos específicos (también implementados en hojas de cálculo) para calcular el índice eta cuadrado generalizado para diversos tipos de hipótesis, generales o específicas; tipos de diseños, univariables o factoriales; y con factores manipulados y/o medidos.
Conclusiones: finalmente se concluye sobre la necesidad de tener en cuenta el tipo de diseño y el tipo de hipótesis para obtener índices de tamaño de efecto comparables entre diferentes tipos de investigaciones y que eviten una sobreestimación del mismo.
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