Uno de los ingredientes esenciales de cualquier meta-análisis es el tamaño del efecto [effect size en inglés]. Dependiendo de la naturaleza de la investigación, emplearemos distintos tipos de tamaños del efecto. Uno de los más empleados en la literatura científica es la diferencia de medias, ya que la mayoría de los artículos publicados en revistas relevantes reportan medias y desviaciones típicas. Los tamaños del efecto basado en medias [effect size based on means en inglés] son un conjunto de procedimientos y fórmulas que se emplean para obtener tamaños de efectos basados principalmente en las medias, desviaciones típicas y tamaño muestral de cada uno de los estudios susceptibles a ser analizados cuantitativamente.
Dentro de esta gran categoría, existe un tipo de meta-análisis que se puede efectuar sin la necesidad de estandarizar la diferencia de medias de cada uno de los artículos objetos de estudio. Este procedimiento se conoce como diferencia de medias no estandarizadas o crudas (D) [Raw -unstandardized- mean difference (D) en inglés]. Pero para ello, se debe cumplir que todos los estudios (sin excepción) tienen que emplear la misma medida y escala. Por ejemplo, podremos aplicar la D cuando tenemos un conjunto de artículos científicos que reportan el rendimiento de un examen de selectividad (ya que tanto los criterios y puntuaciones del examen de selectividad son comunes a los artículos seleccionados). Otro ejemplo sería aplicar la D para un meta-análisis que tenga estudios médicos sobre la presión sanguínea (ya que, nuevamente, el criterio y la escala de la presión sanguínea es común en todos los estudios).
Por supuesto, la diferencia de medias (no estandarizadas) se aplicará en investigaciones que informen de las medias de dos grupos, que normalmente son grupo control y grupo experimental. Siendo
μ1 y
μ2 las verdaderas medidas de la población del grupo 1 y grupo 2, la
diferencia de medias de la población [
population mean difference en inglés] será:
Nótese que la dirección del efecto es arbitraria. De ahí que denominemos a cada grupo como 1 y 2 o como A y B y no como Control o Experimental. Es decir, que μ1 puede corresponder con el grupo control o experimental y μ2 puede ser el grupo control y experimental. Por este motivo, cuando se efectúa un meta-análisis se tiene que dejar claro qué grupo irá a μ1 y cual lo hará en el μ2.
Sin embargo, como ya se sabe, es muy improbable trabajar con los datos de toda la población. Si delta es el parámetro de la diferencia de media entre dos poblaciones, D es su correspondiente estimador para muestras. De esta forma, los estimadores que se usan para esta tipología de tamaños del efecto son conocidos como índices D. En líneas generales, aplicaremos distintas fórmulas en función del tipo de diseño de cada uno de los estudios. Aquí veremos cómo obtener dicho tamaño del efecto en dos tipos de estudios bien conocidos:
Haz clic en las siguientes imágenes para acceder a la explicación del procedimiento para obtener la deifica de medias no estandarizada (D) para los distintos tipos de estudios que existen:
Jacob Sierra Díaz y Tesis
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