O que é um tamanho de efeito? | Estatísticas

O tamanho do efeito é uma forma de medir a força da relação estatística entre duas variáveis. É uma medida padronizada usada para indicar a magnitude do efeito de uma intervenção ou tratamento. Em outras palavras, qual é o tamanho do efeito.

Tamanhos de efeito grandes ou pequenos

Na fisioterapia, os tamanhos de efeito podem ser usados para determinar a eficácia de diferentes tratamentos para condições como dor lombar crônica não específica ou osteoartrite do joelho. Por exemplo, se um programa de exercícios para dor nas costas resultar em um tamanho de efeito grande, isso significa que o tratamento tem um forte efeito positivo na redução da dor. Por outro lado, se o tamanho do efeito for pequeno, o tratamento tem um efeito mínimo na redução da dor.

O tamanho do efeito é independente do tamanho da amostra, portanto, um tamanho de amostra pequeno não implica necessariamente em um tamanho de efeito pequeno. Pequenas amostras podem ter grandes efeitos e vice-versa.

Comparação de diferentes estudos

Os tamanhos de efeito podem ser especialmente úteis na pesquisa médica porque permitem a comparação dos efeitos do tratamento entre diferentes estudos, populações e medidas de resultados. Por exemplo, dois estudos podem concluir que um tratamento tem um resultado estatisticamente significativo. Ainda assim, um estudo pode mostrar um tamanho de efeito maior do que o outro, indicando que o tratamento pode ser mais eficaz em determinados contextos ou populações.

O tamanho do efeito é independente do tamanho da amostra, portanto, um tamanho de amostra pequeno não implica necessariamente em um tamanho de efeito pequeno. Pequenas amostras podem ter grandes efeitos e vice-versa.

O d

Uma estatística de tamanho de efeito comum usada em pesquisas de fisioterapia é o d de Cohen, que compara a mudança média em uma medida de resultado (por exemplo, pontuação de dor) entre dois grupos (por exemplo, tratamento e grupo de controle) e a expressa em unidades de desvio padrão. Dependendo do estudo específico, outras estatísticas de tamanho de efeito, como o g de Hedge ou r, também podem ser usadas.

Valor p baixo ≠ tamanho do efeito grande

Além disso, os tamanhos de efeito podem ajudar a superar as limitações dos valores de p, que são frequentemente usados para determinar a significância estatística em estudos médicos. Os valores de P indicam apenas se um efeito observado é estatisticamente significativo, mas não fornecem nenhuma informação sobre o tamanho do efeito. Em contrapartida, os tamanhos dos efeitos fornecem uma medida da importância prática ou clínica de um efeito, que pode ser mais relevante para a tomada de decisões médicas.

É fundamental entender que um valor de p não mostra o tamanho de um efeito. Alguns leitores acham que quando um determinado valor de p é baixo, isso significa que o efeito é grande. Isso não é verdade. Uma amostra enorme com uma diferença minúscula entre os grupos pode gerar um valor p pequeno.

Cálculo fácil

Alguns pesquisadores não relatam tamanhos de efeito em seus artigos. Um cálculo de retorno do envelope lhe mostrará o tamanho do efeito:

Fórmula d de Cohen:

(M1 - M2)/SDpooled

M1: média 1

M2: média 2

SDpooled: desvio padrão agrupado

É importante observar que essa fórmula funciona melhor para amostras maiores que n = 50 e grupos de tamanhos iguais. Os efeitos parecerão maiores do que realmente são em grupos menores. Isso se deve ao ruído dos dados.

Referência

Kamper S. J. (2019). Interpretação de resultados 2 - Significância estatística e significado clínico: Vinculando as evidências à prática. The Journal of orthopaedic and sports physical therapy, 49(7), 559-560.

Nuzzo R. (2014). Método científico: erros estatísticos. Nature, 506(7487), 150-152.