Você vai aprender a calcular e reportar a medida de tamanho do efeito d de Cohen para uma interpretação precisa dos resultados da sua pesquisa.
Os tamanhos de efeito são essenciais para entendermos o significado prático dos resultados de um estudo.
Embora a significância estatística forneça informações valiosas, é crucial considerar a magnitude dos efeitos observados para melhor interpretar os resultados da pesquisa.
Uma medida de tamanho de efeito amplamente utilizada é o d de Cohen, que quantifica a diferença média padronizada entre dois grupos.
Este artigo discutirá a importância dos tamanhos de efeito, focando no d de Cohen e como reportá-lo para uma interpretação correta.
Pontos-chave
- Tamanhos de efeito ajudam a entender significado prático dos resultados.
- O d de Cohen quantifica a diferença média padronizada entre dois grupos.
- É calculado dividindo diferença de médias pelo desvio padrão agrupado.
- O d de Cohen elimina unidades, comparando efeitos entre estudos variados.
- Valores de d: pequeno (0,2), médio (0,5), grande (0,8); contextos podem variar.
O que é d de Cohen?
O d de Cohen é uma medida padronizada de tamanho de efeito que quantifica a diferença entre as médias de dois grupos.
É calculado dividindo a diferença entre as médias de dois grupos pelo desvio padrão agrupado.
O d de Cohen é útil também para comparar tamanhos de efeito entre estudos com diferentes tamanhos de amostra ou escalas, pois elimina as unidades de medida.
O valor resultante sem dimensão representa a diferença entre os dois grupos em termos de desvios padrão.
Os valores de d de Cohen podem ser considerados como tamanhos de efeito pequenos (0,2), médios (0,5) ou grandes (0,8).
No entanto, esses limiares são apenas diretrizes e podem variar dependendo do contexto da pesquisa.
| d de Cohen | Tamanho do efeito |
|---|---|
| 0.00-0.19 | Muito pequeno |
| 0.20-0.49 | Pequeno |
| 0.50-0.79 | Médio |
| 0.80+ | Grande |
Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.
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Como reportar o d de Cohen?
Para reportar o d de Cohen, siga estas etapas abaixo para garantir clareza e formatação adequada:
1. d de Cohen: declare claramente que você está usando o d de Cohen como a medida de tamanho de efeito.
2. Use a notação apropriada: Represente o d de Cohen com um “d” minúsculo seguido por um sinal de igual e o valor calculado.
3. Arredonde para duas casas decimais: Arredonde o valor de d de Cohen para duas casas decimais para consistência com outros valores estatísticos relatados.
4. Forneça contexto: Ofereça uma interpretação do tamanho do efeito com base no contexto do seu estudo e nas convenções para interpretar d de Cohen (por exemplo, pequeno = 0,2, médio = 0,5, grande = 0,8).
Exemplo
“O teste t para amostras independentes revelou uma diferença significativa nas pontuações dos testes entre o Grupo A (M = 75,23, DP = 9,42) e o Grupo B (M = 80,15, DP = 8,63), t(48) = -2,16, p = .035. O tamanho do efeito, medido pelo d de Cohen, foi d = 0,62, indicando um efeito médio.“
Neste exemplo, o valor de d de Cohen reportado ajuda os leitores a entenderem a magnitude da diferença entre os dois grupos além do nível de significância.
Calculando o d de Cohen
O cálculo para \( d \) de Cohen é:
\[ d = \frac{M1 – M2}{DP_{agrupado}} \]onde M1 e M2 são as médias dos dois grupos, e DPagrupado é o desvio padrão agrupado, calculado como:
Onde \( DP_{agrupado} \) é definido como:
\[ DP_{agrupado} = \sqrt{\frac{(n1 – 1) \times DP1^2 + (n2 – 1) \times DP2^2}{n1 + n2 – 2}} \]onde n1 e n2 são os tamanhos das amostras dos dois grupos, e DP1 e DP2 são seus respectivos desvios padrão.
Calculando seu Intervalo de Confiança
O erro padrão (SE) de \( d \) de Cohen é:
\[ SE_d = \sqrt{\frac{n1 + n2}{n1 \times n2} + \frac{d^2}{2(n1 + n2)}} \]O intervalo de confiança (IC) de 95% para \( d \) de Cohen é:
\[ IC_{95\%} = d \pm (1.96 \times SE_d) \]Para IC de 99%:
\[ IC_{99\%} = d \pm (2.576 \times SE_d) \]onde n1 e n2 são os tamanhos das amostras dos dois grupos e d é o d de Cohen.
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Calculador do d de Cohen
Grupo 1
Grupo 2
DP Agrupado:
d de Cohen:
Intervalo de Confiança:
Efeito:
*Interpretação de acordo com Cohen (1988)
Conclusão
Incorporar tamanhos de efeito como o d de Cohen em seus projetos de pesquisa é vital para entender de forma abrangente os resultados do seu estudo.
Seguir um padrão para relatar resultados estatísticos, incluindo o d de Cohen, garante consistência, clareza e interpretação precisa dos resultados da sua pesquisa.
Ao reportar adequadamente os tamanhos de efeito, você melhora a legibilidade de sua pesquisa e contribui para a capacidade da comunidade científica em geral de sintetizar e comparar resultados entre estudos.
Conforme você se envolve em pesquisas científicas, lembre-se de usar medidas como o d de Cohen para transmitir a importância prática de seus resultados e aderir às diretrizes para uma comunicação clara, concisa e significativa de suas descobertas.
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Perguntas Frequentes
Q1: O que é o d de Cohen? É uma medida padronizada de tamanho de efeito que quantifica a diferença entre as médias de dois grupos.
Q2: Por que é importante considerar os tamanhos de efeito em pesquisas? Os tamanhos de efeito ajudam a entender o significado prático dos resultados, indo além da mera significância estatística.
Q3: Como é calculado o d de Cohen? Dividindo a diferença entre as médias dos dois grupos pelo desvio padrão agrupado.
Q4: O que os valores de d de Cohen representam? Os valores indicam tamanhos de efeito: pequeno (0,2), médio (0,5) e grande (0,8). Mas podem variar conforme o contexto.
Q5: Por que usar o d de Cohen em vez de apenas a significância estatística? O d de Cohen fornece a magnitude da diferença, oferecendo uma compreensão mais profunda do impacto prático dos resultados.
Q6: Como reportar o d de Cohen adequadamente? Declare que está usando o d de Cohen, use a notação correta, arredonde para duas casas decimais e forneça contexto.
Q7: O que é o desvio padrão agrupado? É uma medida que combina os desvios padrão de dois grupos, usada no cálculo do d de Cohen.
Q8: O d de Cohen é adequado para todos os tipos de pesquisa? É especialmente útil para comparar médias de dois grupos, mas seu uso pode variar conforme o contexto da pesquisa.
Q9: Os limiares de tamanho de efeito (pequeno, médio, grande) são fixos? Não, são diretrizes e podem variar dependendo do contexto da pesquisa.
Q10: Por que o d de Cohen é útil para comparar estudos com diferentes tamanhos de amostra? Porque ele padroniza as diferenças, eliminando unidades de medida, permitindo comparações consistentes entre estudos.
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