Calculadora d de Cohen

Medidas de Tendencia Central y Dispersión

Ingresa la media, desviación estándar y tamaño de muestra para dos grupos independientes para calcular la d de Cohen.

Datos del Grupo 1
Datos del Grupo 2
Ejemplos

Usa estos ejemplos para entender cómo funciona la calculadora.

Estudio de Intervención Educativa

Ejemplo

Comparando las puntuaciones de exámenes de estudiantes que recibieron un nuevo método de enseñanza (Grupo 1) versus un grupo de control (Grupo 2).

Grupo 1: Media 85, Desv Est 10, Tamaño de Muestra 30

Grupo 2: Media 80, Desv Est 9, Tamaño de Muestra 30

Ensayo de Tratamiento Médico

Ejemplo

Evaluando la efectividad de un nuevo medicamento (Grupo 1) en la reducción de la presión arterial comparado con un placebo (Grupo 2).

Grupo 1: Media 120, Desv Est 15, Tamaño de Muestra 50

Grupo 2: Media 130, Desv Est 16, Tamaño de Muestra 50

Experimento Psicológico

Ejemplo

Evaluando la diferencia en tiempos de reacción entre un grupo que consumió cafeína (Grupo 1) y un grupo que no lo hizo (Grupo 2).

Grupo 1: Media 450, Desv Est 50, Tamaño de Muestra 25

Grupo 2: Media 500, Desv Est 55, Tamaño de Muestra 25

Prueba A/B de Marketing

Ejemplo

Comparando el valor promedio de compra de dos diseños diferentes de sitio web (Grupo 1 vs. Grupo 2).

Grupo 1: Media 75.50, Desv Est 20, Tamaño de Muestra 100

Grupo 2: Media 70.25, Desv Est 18, Tamaño de Muestra 100

Otros Títulos
Entendiendo la d de Cohen: Una Guía Completa
Una mirada profunda al tamaño del efecto, su cálculo, interpretación e importancia en el análisis estadístico.

¿Qué es la d de Cohen?

  • Definiendo el Tamaño del Efecto
  • d de Cohen vs. valor p
  • El Concepto de Estandarización
La d de Cohen es una medida del tamaño del efecto, que cuantifica la magnitud de una diferencia entre dos grupos. A diferencia de las pruebas de significancia (como los valores p), que solo te dicen si hay un efecto, la d de Cohen te dice qué tan grande es el efecto. Estandariza la diferencia entre dos medias expresándola en términos de la desviación estándar combinada.
¿Por qué es importante?
Un resultado estadísticamente significativo no siempre es prácticamente significativo. Un tamaño de muestra muy grande podría producir un valor p significativo para una diferencia trivial. La d de Cohen proporciona una medida de esta significancia práctica, ayudando a los investigadores a entender la importancia en el mundo real de sus hallazgos.

Guía Paso a Paso para Usar la Calculadora d de Cohen

  • Ingresando Datos de Grupos
  • Ejecutando el Cálculo
  • Interpretando los Resultados
Usar nuestra calculadora es sencillo. Necesitas proporcionar tres estadísticas clave para cada uno de los dos grupos que estás comparando:
  • Media (M): El promedio del grupo.
  • Desviación Estándar (s): La variabilidad de los datos dentro del grupo.
  • Tamaño de Muestra (n): El número de participantes u observaciones en el grupo.
Cálculo e Interpretación
Una vez que ingreses estos seis valores y hagas clic en 'Calcular', la herramienta calculará la d de Cohen, la desviación estándar combinada, y proporcionará una interpretación cualitativa del tamaño del efecto (ej., pequeño, mediano o grande).

Aplicaciones del Mundo Real de la d de Cohen

  • En Psicología y Ciencias Sociales
  • En Investigación Médica y Clínica
  • En Educación y Aprendizaje
La d de Cohen se usa ampliamente en varios campos para evaluar la efectividad de las intervenciones.
Aplicación de Ejemplo
Un investigador educativo podría usar la d de Cohen para determinar si un nuevo método de enseñanza (Grupo 1) conduce a una mejora prácticamente significativa en las puntuaciones de exámenes comparado con el método tradicional (Grupo 2). Un valor d de 0.5 sugeriría un efecto de tamaño mediano y notable.

Conceptos Erróneos Comunes y Métodos Correctos

  • Confundir Tamaño del Efecto con Significancia
  • Ignorar los Supuestos
  • Depender Demasiado de Umbrales Generales
Un error común es tratar los umbrales de la d de Cohen (0.2, 0.5, 0.8) como reglas rígidas. El contexto de la investigación es crucial. Un efecto 'pequeño' en un estudio médico aún podría ser salvavidas. También es importante asegurar que los datos cumplan con los supuestos para una prueba t, como normalidad y homogeneidad de varianzas, ya que la d de Cohen a menudo se usa junto con ella.

Derivación Matemática y Ejemplos

  • La Fórmula para la d de Cohen
  • Calculando la Desviación Estándar Combinada
  • Un Ejemplo Trabajado
La fórmula para la d de Cohen para dos muestras independientes es:
d = (M₁ - M₂) / s_pooled
Donde M₁ y M₂ son las medias de los dos grupos. La desviación estándar combinada (s_pooled) se calcula como:
s_pooled = √(((n₁-1)s₁² + (n₂-1)s₂²) / (n₁ + n₂ - 2))
Esto combina la varianza de ambas muestras para crear una estimación única y más robusta de la varianza poblacional.