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Calculadora de g de Hedges y d de Cohen: tamaño del efecto a partir de los datos de dos grupos

Pega los datos de dos grupos y obtén el tamaño del efecto: d de Cohen, g de Hedges corregida, diferencia de medias y desviación estándar combinada.

Datos del grupo 1

Datos del grupo 2

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Cómo funciona

sₚ = √{[(n₁−1)s₁² + (n₂−1)s₂²] ÷ (n₁+n₂−2)} · d = (x̄₁ − x̄₂) ÷ sₚ · g = d × [1 − 3 ÷ (4(n₁+n₂) − 9)]

El tamaño del efecto dice qué tan grande es una diferencia, no solo si es significativa. La d de Cohen expresa la distancia entre las medias de dos grupos en unidades de su desviación estándar combinada, así que se puede comparar entre estudios y no crece con el tamaño de muestra como pasa con el valor p. Una d de 1 significa que las medias están separadas una desviación estándar. Como la d tiende a exagerar el efecto en muestras pequeñas, la calculadora también da la g de Hedges, que aplica una corrección. Aquí solo pegas los datos crudos de cada grupo; si ya tienes medias y desviaciones, usa la calculadora de d de Cohen con resúmenes.

Ejemplo resuelto

Una maestra compara las calificaciones de dos grupos de seis alumnos. Grupo A: 78, 82, 85, 80, 79 y 83 (media 81.17, varianza 6.967). Grupo B: 70, 74, 69, 72, 71 y 73 (media 71.5, varianza 3.5). La desviación combinada es √[(5 × 6.967 + 5 × 3.5) ÷ 10] = 2.2876, así que d = 9.6667 ÷ 2.2876 = 4.226, un efecto grande. Con la corrección, g = 4.226 × (1 − 3 ÷ 39) = 3.901.

Fuentes: Effect size — Wikipedia

Preguntas frecuentes

¿Cómo se interpreta el tamaño de la d de Cohen?

Los puntos de referencia de Cohen son 0.2 (pequeño), 0.5 (mediano) y 0.8 (grande); por debajo de 0.2 se considera insignificante. Son convenciones: lo que es relevante depende de cada área.

¿Qué diferencia hay entre la d de Cohen y la g de Hedges?

Estiman lo mismo, pero la d sobrestima un poco el efecto en muestras pequeñas. La g de Hedges la multiplica por un factor de corrección que la reduce ligeramente; con muestras grandes ambas son prácticamente iguales.

¿Puede haber un efecto grande sin significancia estadística?

Sí. Con muestras pequeñas puedes tener una d grande y un valor p mayor que 0.05, porque la significancia también depende del tamaño de muestra. Por eso conviene reportar ambos.

¿El signo de la d importa?

Indica qué grupo tiene la media mayor: es positiva si el grupo 1 supera al grupo 2 y negativa en el caso contrario. La clasificación pequeño, mediano o grande usa su valor absoluto.

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Con fines educativos: confirma los supuestos de la prueba (independencia, tamaño de muestra, datos aproximadamente normales) antes de sacar conclusiones.