Otras formas de entender la d de Cohen

• Ventura-León, José ^[1]
  1. [1] Universidad Privada del Norte

     Universidad Privada del Norte

     Provincia de Trujillo, Perú

     
• Localización: Revista Evaluar, ISSN-e 1667-4545, Vol. 18, Nº. 3, 2018
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Other ways of understanding Cohen’s d
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• Resumen
  • español

    La d de Cohen (d) es una medida del tamaño del efecto bastante utilizada y su reporte es una condición necesaria para los análisis estadísticos. No obstante, los investigadores reportan que la diferencia entre dos distribuciones es pequeña (d > .20). Sin embargo, la interpretación de ese coeficiente no es clara en estudios de psicología. En ese sentido, es necesario convertir la d en una medida de probabilidad y de esa forma facilitar la interpretación de las distribuciones que son objeto de comparación. Dentro de las medidas más frecuentes se encuentran: U3 de Cohen, el coeficiente de superposición (OVL), la probabilidad de superioridad (PS) y el número necesario para tratar (NNT) que pueden ser considerados como medidas alternativas de la magnitud de una diferencia. Para tales fines se proporcionan códigos en R que los investigadores pueden usar fácilmente, además de una tabla que evidencia las modificaciones de las medidas alternativas ante el incremento del tamaño del efecto.

  • English

    Cohen’s d (d) is quite a used measure of the size of the effect and its report is compulsory necessary in sta-tistical analyzes. Nevertheless, researchers report that the difference between two distributions is small (d > .20). However, the interpretation of this coefficient is not clear in psychology studies. In this sense, it is necessary to con-vert the d into a probability measure to facilitate the inter-pretation of the distributions that are object of comparison. Among the most frequent measures are: Cohen’s U3, the superposition coefficient (OVL), the probability of superi-ority (PS) and the number needed to treat (NNT), which can be considered as alternative measures of the magnitude of a difference. For such purposes, R codes that can be easi-ly used by the researchers are provided, as well as a table showing the modifications of the alternative measures be-fore the increase in the size of the effect.