Editorial
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Rev Argent Cir 2023;115(3):217-219- hꢁp://dx.doi.org/10.25132/raac.v115.n3.edmli
Tamaño del efecto
Effect size
Mario Luis Iovaldi*
2
La siguiente es una respuesta del chat GPT de mediano y 0,8 o más, efecto grande . Si el resultado
Microsoꢀ Bing a la pregunta: ¿Qué es el tamaño del fuera negaꢁvo, aunque matemáꢁcamente correcto, no
efecto?
se usa para facilitar su interpretación. Es conocida tam-
bién como diferencia de medias estandarizada y se de-
nomina así porque las unidades del resultado son el nú-
mero de desviaciones estándares en que se diferencian
las medias. Es la moneda corriente en los metanálisis.
El tamaño del efecto es una medida de la fuerza
de un fenómeno en estadísꢀca. Es una estadísꢀca
descripꢀva que transmite la magnitud esꢀmada de
una relación sin hacer ninguna declaración acerca
de si la relación aparente en los datos reflejan una
Un ejemplo simple en R5-8
1
verdadera relación en la población . El tamaño del
efecto se refiere a una forma de cuanꢀficar la mag-
Solamente los datos relevantes
2
nitud de la diferencia entre dos grupos .
Existen tres formas de medir el tamaño del efecto,
según el ꢀpo de análisis que esté realizando: 1. Di-
ferencia de medias estandarizada 2. Coeficiente de
mean (data1) # media grupo 1
[1] 41.21997
mean (data2) # media grupo 2
[1] 61.2
2
correlación 3. Odds raꢀo .
sd_pooled (data1, data2) # desviación estándar del
total de la muestra
Las citas 3 y 4 están sugeridas, sin embargo, no
referenciadas en la respuesta.
[1] 27.63153
El tema de la inteligencia arꢁꢂcial está muy
de moda en la literatura médica y va a ser un moꢁvo
de discusión en los ámbitos cienꢃꢂcos. Sin embargo,
mi idea es dejar esto para otra ocasión y aprovechar la
oportunidad para introducir el concepto y la importan-
cia del tamaño del efecto (effect size) en los estudios
de invesꢁgación clínica en contraste con el informe del
t. test (data2, data1) # Prueba (test) t de Student
de las 2 muestras sin significación estadísꢀca
t = 1.6169, df = 17.724, p-value = 0.1236 # Welch
Two Sample t-test
valor p, que es una medida de la probabilidad de los re- Cálculo de la d de Cohen según fórmula
sultados se deban al azar y solamente si el estudio está
correctamente diseñado en cuanto a las condiciones de
aplicabilidad.
De la respuesta del chat, resalto el concepto de
la magnitud de la diferencia entre dos grupos, porque
mean (data2) – mean (data1))/ sd_pooled (data1,
data2)
[1] 0.7230879
un valor bajo de p puede coincidir con un tamaño del Cálculo de la d de Cohen con R, library (effect size)
efecto sin relevancia clínica.
Existen disꢁntas medidas del tamaño del efec-
cohens_d (data2, data1)
Cohen’s d | 95% CI
---------------------------------
0.72 | [0.37, 1.92]
to para comparar 2 medias; la más conocida es la d de
3
Cohen, otras son la g de Hedges y la delta de Glass .
Dejo el riesgo relaꢁvo, relación de probabilida-
des (odds raꢀo), prueba de correlación, etc., para más
adelante porque exceden el objeꢁvo de este editorial y
preꢂero introducir conceptos lentamente.
- Esꢁmated using pooled SD.
La fórmula de d es media 1 - media 2/des-
interpret_cohens_d(0.72)
[1] “medium”
(Rules: cohen1988)
4
viación estándar del total de la muestra (sd pooled) .
La interpretación es 0,2 efecto pequeño, 0,5 efecto
*
Director de la Revista Argenꢀna de Cirugía.
