Calcular e apresentar tamanhos do efeito em trabalhos científicos (1): As limitações do p < 0,05 na análise de diferenças de médias de dois grupos.

• Autor(a) principal: Espírito Santo, Helena
• Data de Publicação: 2015
• Outros Autores: Daniel, Fernanda
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10316/46764; https://doi.org/10.7342/ismt.rpics.2017.3.1.48
• topic: Valor p; d de Cohen; g de Hedges; Delta de Glass

A Revista Portuguesa de Investigação Comportamental e Social exige que os autores sigam as recomendações do Publication Manual of the American Psychological Association (APA, 2010) na apresentação da informação estatística. Uma das recomendações da APA é de que os tamanhos do efeito sejam apresentados associados aos níveis de significância estatística. Uma vez que os valores de p decorrentes dos resultados dos testes estatísticos não informam sobre a magnitude ou importância de uma diferença, devem então reportar-se os tamanhos do efeito (TDE). De facto, os TDE dão significado aos testes estatísticos, enfatizam o poder dos testes estatísticos, reduzem o risco de a mera variação amostral ser interpretada como relação real, podem aumentar o relato de resultados “não-significativos” e permitem acumular conhecimento de vários estudos usando a meta-análise. Assim, os objetivos deste artigo são os de apresentar os limites do nível de significância; descrever os fundamentos da apresentação dos TDE dos testes estatísticos para análise de diferenças entre dois grupos; apresentar as fórmulas para calcular os TDE, fornecendo exemplos de estudos nossos; apresentar procedimentos de cálculo dos intervalos de confiança; fornecer as fórmulas de conversão para revisão da literatura; indicar como interpretar os TDE; e ainda mostrar que, apesar de frequentemente ser interpretável, o significado (efeito pequeno, médio ou grande para uma métrica arbitrária) pode ser impreciso, havendo necessidade de ser interpretado no contexto da área de investigação e de variáveis do mundo real.