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¿Eres capaz de explicar el significado real (práctico) de los resultados de tu investigación?

 

Responder a esta pregunta es primordial para cualquier persona que desee contribuir a -o incluso sólo entender- la investigación del futuro. Y es que evaluar e informar sobre el alcance de los resultados de una investigación es esencial tanto para el progreso científico como para sus implicaciones prácticas. 

En este post te resumo las principales recomendaciones que el profesor Paul D. Ellis nos cuenta en su libro "The Essential Guide to Effect Sizes: An Introduction to Statistical Power, Meta-Analysis and the Interpretation of Research Results." sobre cómo diseñar y llevar a cabo una buena investigación, para evaluar e informar sobre nuestros resultados. Puedes ver su impresionante currículum aquí ya que es considerado uno de los estudiosos más prolíficos en el mundo de los negocios internacionales. 

En post anteriores hemos hablado de la potencia estadística y de las técnicas robustas, aquí nos centraremos entonces en el tamaño del efecto que nos da una estimación del alcance de nuestros hallazgos. Esto último suele dar vueltas en la cabeza de cualquier investigador o asesor cuando se sienta a escribir sobre sus resultados y conclusiones de trabajo. 

 

[message_box title="" type="error" close="yes|no"]Evaluar e informar sobre la importancia de los resultados de una investigación es esencial tanto para el progreso científico como para sus implicaciones prácticas. [/message_box]

La magnitud del efecto

¿Qué tan grande es el efecto? El tamaño o magnitud del efecto representa la magnitud de los resultados para la población de estudio. Es decir, permite evaluar la significación práctica de nuestros resultados, poder dar una estimación del alcance de nuestros hallazgos. Se trata de un paso esencial para interpretar los resultados de nuestro estudio y su ausencia en los artículos científicos se ha identificado como uno de los 7 fallos más comunes en investigación (según la APA). 

Cuestiones como el tamaño muestral necesario para realizar un estudio, la interpretación de los resultados, la significación estadística y práctica de nuestros resultados, dependen del tamaño del efecto. La significación estadística depende del tamaño del efecto y del tamaño de la muestra que tenemos para estimarlo. Cuando más pequeña sera la muestra, menor es la probabilidad de que los resultados sean estadísticamente significativos sea cual sea el tamaño del efecto.

¿Pero cómo expresamos el tamaño del efecto? expresiones como "véase 10 años más joven con el Botox" o "Cambie a un nuevo proveedor y ahorre el 30%" son frases que prometen resultados o efectos medibles.

Es importante realizar investigaciones rigurosas con estimaciones precisas del tamaño del efecto para transmitir adecuadamente nuestros resultados al resto de la población. Debemos ser claros en el significado práctico de nuestras investigaciones.

 

[message_box title="" type="error" close="yes|no"]A la hora de presentar/publicar las conclusiones de nuestros trabajos es imprescindible dar una estimación del alcance de nuestros hallazgos (el tamaño del efecto). [/message_box]

 

 

¿Qué tan grande es grande?

Tenemos que contextualizar el tamaño del efecto según alguna referencia pero estos valores no deben ser arbitrarios sino que deben venir de la propia escala de medida con la que estemos trabajando. De manera general la importancia de un efecto depende de cuando ocurre, dónde ocurre y para quienes ocurre.

 

Existen 3 métodos para la correcta interpretación del tamaño del efecto, llamadas las tres Cs: 1) el contexto, 2) la contribución y 3) Cohen. 

1. El contexto.

En el contexto correcto un efecto pequeño puede ser significativo:

  + si desencadena grandes consecuencias o respuestas (e.g. devaluar la moneda puede desencadenar una crisis financiera, o cuando el aspecto físico influye en los votantes),

  + si cambia la idea de que grandes resultados pueden ocurrir (e.g. un caso de enfermedad por sika puede interpretarse como una señal de que está por ocurrir un brote/epidemia)

  + si pequeños efectos pueden acumularse y producir grandes efectos (e.g. inflar correctamente las llantas de un coche mejora el consumo de gasolina en un 3%, pero si todos realizamos esta operación el ahorro energético del país será enorme).

  + si conduce a un cambio de paradigma (a nuevas formas de entender el mundo) o a un quiebre tecnológico (e.g. el descubrimiento de la penicilina por Fleming).

Esto ocurre, por ejemplo, cuando estamos probando un medicamento novedoso con implicaciones sociales importantes.

 

2. La contribución.

Una forma de interpretar los resultados de nuestra investigación es evaluar su contribución al conocimiento.

En este caso nos preguntamos si el efecto observado difiere de lo que otros investigadores han encontrado y si es así, en cuánto. Comparamos la bibliografía existente con nuestros resultados y damos explicaciones alternativas para nuestros hallazgos.

 

3. El criterio de Cohen. 

Este criterio establece 3 puntos de corte para interpretar el tamaño del efecto según los valores del estadístico "d", pero estos cortes han sido elaborados para el mundo de la psicología y no están libres de controversia.

 

Entonces… ¿Cómo debo actuar?

Cuestiones como el tamaño muestral necesario para realizar un estudio, la interpretación de los resultados, la significación estadística y práctica de nuestros resultados, dependen del tamaño del efecto. Por ello siempre debemos evaluar e informar del tamaño y dirección de los efectos estimados aún si los resultados no son significativos y si su efecto es pequeño. 

Puedes informar del tamaño muestral en formato estándar (valores de correlación "r" o la "d" de Cohen, indicando claramente el tipo de medición que utiliza) o, si la variable que mides es importante en términos prácticos (e.g. número de vidas salvadas por el tratamiento), también menciona su efecto en términos no estandarizados. Esto permitirá que tus resultados sean "meta-analytically friendly", es decir, que quién lea tu investigación sea capaz de entender el alcance de tus resultados.

 

[message_box title="" type="error" close="yes|no"]Debemos evaluar e informar del tamaño y dirección de los efectos estimados aún si los resultados no son significativos y si su efecto es pequeño.[/message_box] 

 

 

Y tú, ¿informas del alcance de tus resultados? ¿cómo?

Referencias de interés:

  • Ellis, Paul D. (2010) "The Essential Guide to Effects Sizes: Statistical Power, Meta-Analysis, and the Interpretation of Research Results" United Kingdom at the University Press, Cambridge.

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