Cómo reportar el tamaño del efecto en APA 7: cuál va con tu prueba

APA 7 y cualquier revista actual esperan un tamaño del efecto junto al resultado de tu prueba, no solo un valor p. El valor p indica si es probable que un efecto sea real; el tamaño del efecto indica cuán grande es. Lo difícil es saber qué tamaño del efecto corresponde a cada prueba y cómo darle formato. Esta guía es la referencia rápida, prueba por prueba. Para el detalle completo de los dos que más usarás, consulta cómo reportar la d de Cohen y cómo reportar el eta cuadrado.

Por qué un tamaño del efecto y no solo un valor p

El valor p depende del tamaño de la muestra: con una muestra lo bastante grande, una diferencia trivial se vuelve estadísticamente significativa. El tamaño del efecto es la parte que de verdad le importa al lector, la magnitud de la diferencia o de la relación, y es la base de los metaanálisis y de los análisis de potencia. En APA 7, reportarlo no es opcional.

Qué tamaño del efecto va con cada prueba

Las reglas de formato

• Ceros iniciales: omite el cero inicial en cualquier estadístico que no pueda superar 1 en valor absoluto (r, eta cuadrado, eta cuadrado parcial, R², V de Cramér, p). Mantenlo en los estadísticos que pueden superar 1 (d de Cohen, g de Hedges, F, t).
• Decimales: reporta los tamaños del efecto con dos decimales.
• Ubicación: el tamaño del efecto va al final de la frase del resultado, después del valor p: t(58) = 2.41, p = .019, d = 0.63.
• Cursivas: escribe en cursiva los símbolos (d, r, R, V), pero no los nombres griegos cuando los escribes con letras (eta cuadrado, omega cuadrado).
• Coma decimal. En español se escribe 0,05 en textos generales, pero APA 7 usa el punto decimal (.05), y así están escritos los ejemplos de esta guía. Si tu universidad o revista exige la coma decimal, sigue su norma y aplícala de forma coherente en todo el texto.

Cómo interpretar pequeño, mediano y grande

Cohen propuso puntos de referencia aproximados. Tómalos como punto de partida, no como regla, porque lo que se considera "grande" depende de tu campo.

Dos advertencias. Primero, el eta cuadrado parcial no es el eta cuadrado: el parcial elimina los demás efectos del denominador, así que suele ser mayor. Indica cuál reportas. Segundo, en un campo aplicado un efecto "pequeño" puede ser importante en la práctica, así que interpreta el número en función de tu ámbito, no solo de la tabla.

Errores que detectan los revisores

• No incluir ningún tamaño del efecto. Es la petición más frecuente en la revisión por pares.
• Cero inicial equivocado. Escribir d = .63 (debe mantener el cero: 0.63) o r = 0.34 (debe omitirlo: .34).
• Confundir el eta cuadrado con el eta cuadrado parcial, o no decir cuál reportas.
• Tratar los puntos de referencia como leyes. Son convenciones; interprétalos según tu campo.
• Reportar un tamaño del efecto estandarizado sin medias ni descriptivos, de modo que el lector no ve los datos en bruto.

Deja que KyroStat elija el tamaño del efecto y le dé formato

El tamaño del efecto correcto depende de la prueba, y las reglas del cero inicial confunden a mucha gente. KyroStat (en inglés) ejecuta tu prueba con Python o R reales, calcula el tamaño del efecto correspondiente con su intervalo de confianza cuando existe y lo escribe en la frase APA 7 con el formato correcto. Si todavía estás eligiendo la prueba, empieza por la guía para elegir la prueba. Sube tu hoja de cálculo y el informe está listo en segundos.

Calcula la d de Cohen tú mismo, en el navegador

R base no tiene cohen.d(), y eso es bueno para aprenderla: calcular a mano la desviación estándar combinada muestra exactamente de qué está hecho el estadístico. Se ejecuta en el navegador.

# Cohen's d by hand, so every term is visible
x <- sleep$extra[sleep$group == 1]
y <- sleep$extra[sleep$group == 2]
n1 <- length(x); n2 <- length(y)
s_pooled <- sqrt(((n1-1)*var(x) + (n2-1)*var(y)) / (n1 + n2 - 2))
d <- (mean(y) - mean(x)) / s_pooled
cat("mean difference:", round(mean(y) - mean(x), 3), "\n")
cat("pooled SD      :", round(s_pooled, 3), "\n")
cat("Cohen's d      :", round(d, 3), "\n")

Al ejecutarlo se obtiene:

mean difference: 1.58 
pooled SD      : 1.899 
Cohen's d      : 0.832

Cada número de la redacción anterior sale de una salida como esta. Si quieres la mecánica y no el reporte, la lección gratuita de R sobre este tema (en inglés) lo explica paso a paso, y el playground está ahí cuando quieras probar algo.

Preguntas frecuentes

¿La d de Cohen lleva cero inicial? Sí. La d de Cohen puede superar 1, así que mantiene el cero inicial: d = 0.62. Los estadísticos acotados por 1, como r y el eta cuadrado, lo omiten.

¿La correlación r es un tamaño del efecto? Sí. En una correlación de Pearson o de Spearman, r es a la vez el resultado de la prueba y el tamaño del efecto; no necesitas otro aparte.

¿Eta cuadrado u omega cuadrado para el ANOVA? Ambos son aceptables. El omega cuadrado tiene menos sesgo en muestras pequeñas, por lo que a menudo se prefiere, pero el eta cuadrado y el eta cuadrado parcial se reportan con más frecuencia.

¿Necesito un intervalo de confianza para el tamaño del efecto? Se espera cada vez más, sobre todo para la d de Cohen y las correlaciones. Repórtalo cuando tu software lo proporcione.

¿Dónde encuentro ejemplos resueltos para las demás pruebas? Cada guía muestra su tamaño del efecto en una frase completa: ANOVA de medidas repetidas (η² parcial), Kruskal-Wallis (ε²), correlación de Spearman (rho de Spearman), prueba t para una muestra y prueba t para muestras relacionadas (d de Cohen), regresión logística (odds ratios) y kappa de Cohen (κ).

¿Qué guías relacionadas podría necesitar? A menudo estas: V de Cramér, odds ratios e intervalos de confianza.