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El efecto mínimo detectable es el tamaño del efecto establecido por el investigador de que una evaluación de impacto está diseñada para estimar para un nivel determinado de importancia. El efecto mínimo detectable es una entrada crítica para los cálculos de energía y está estrechamente relacionado con la potencia, el tamaño de la muestra y los presupuestos de encuestas y proyectos.
- ¿Cuál es la diferencia mínima detectable en las estadísticas??
- Lo que sucede con el tamaño mínimo de efecto detectable MDES cuando aumenta el tamaño de la muestra?
- ¿Qué significa el tamaño del efecto medio??
- ¿Qué significa el tamaño del efecto pequeño??
¿Cuál es la diferencia mínima detectable en las estadísticas??
La diferencia mínima detectable (MDD) es una medida de la diferencia entre las medias de un tratamiento y el control que debe existir para detectar un efecto estadísticamente significativo. Es una medida en un nivel definido de probabilidad y una variabilidad dada de los datos.
Lo que sucede con el tamaño mínimo de efecto detectable MDES cuando aumenta el tamaño de la muestra?
Por otro lado, cuanto mayor es el tamaño de la muestra, más pequeño es el MDE en cualquier nivel de potencia dado. El MDE está inversamente relacionado con el umbral de significancia: cuanto menor sea el valor p, mayor es el efecto detectable mínimo.
¿Qué significa el tamaño del efecto medio??
Cohen sugirió que d = 0.2 ser considerado un tamaño de efecto 'pequeño', 0.5 representa un tamaño de efecto 'medio' y 0.8 Un tamaño de efecto 'grande'. Esto significa que si la diferencia entre dos medios de grupos es inferior a 0.2 desviaciones estándar, la diferencia es insignificante, incluso si es estadísticamente significativa.
¿Qué significa el tamaño del efecto pequeño??
El tamaño del efecto le dice cuán significativa es la relación entre variables o la diferencia entre grupos. Un tamaño de efecto grande significa que un hallazgo de investigación tiene un significado práctico, mientras que un tamaño de efecto pequeño indica aplicaciones prácticas limitadas.
