Tamaño efect ocohen d distribución no parametrica

En el contexto de distribuciones no paramétricas, su cálculo directo es problemático. El tamaño del efecto Cohen d, aunque popular, no es la única opción para cuantificar la magnitud de una diferencia. Es fundamental considerar alternativas como el índice de Cliff's delta o la r de Kendall para evaluar la magnitud del efecto de manera más precisa.

Medidas alternativas, como el estimador de Hodges-Lehmann o la probabilidad de superioridad, ofrecen una representación más precisa del efecto observado. Para ello, se calcula el tamaño del efecto, y en este contexto, es crucial usar medidas adaptadas a distribuciones no paramétricas.

Se prefieren entonces medidas alternativas como la probabilidad de superioridad o el estimador de Cliff's delta. El tamaño del efecto Cohen d, si bien ampliamente utilizado, se basa en la asunción de normalidad de los datos. Cuando esta asunción no se cumple, como en las distribuciones no paramétricas, su interpretación se vuelve problemática.

El tamaño del efecto Cohen d, tradicionalmente basado en estos parámetros, pierde robustez. La elección de la medida adecuada depende del tipo de datos y la pregunta de investigación. Este se basa en la media y desviación estándar, que son sensibles a valores atípicos y distribuciones asimétricas.

El concepto de tamaño del efecto es fundamental para comprender la relevancia de un resultado estadístico, más allá de la significación estadística. En el contexto de distribuciones no paramétricas, la elección de la medida del tamaño del efecto es crítica para garantizar una interpretación precisa.

Cohen d puede ser calculado con ajustes, o usar alternativas como la r de Rosenthal. Estas medidas capturan mejor la magnitud del efecto sin asumir normalidad. En el contexto no paramétrico, existen alternativas robustas que se adaptan mejor a las características de los datos.

Aplicarlo directamente a datos no paramétricos puede llevar a conclusiones erróneas. El tamaño del efecto Cohen d nos ayuda a interpretar la significación práctica de una prueba estadística. La elección depende de la naturaleza de los datos y el diseño del estudio.

Elegir la medida correcta asegura una interpretación válida de los resultados.

El Cohen d estándar, basado en la media y la desviación estándar, puede ser engañoso en estos casos. El Cohen d, en su forma original, está diseñado para comparar medias de distribuciones normales.