El coeficiente de correlación como tamaño del efecto

Hasta ahora, la mayor parte de las revisiones comentadas utilizaban como medida del tamaño del efecto una diferencia de medias estandarizada, como la d de Cohen o la g de Hedges. Estas medidas informan acerca de cuánta mejora produce una intervención, medida como cantidad de desviaciones típicas de diferencia entre el grupo experimental y el grupo de control, o entre un mismo grupo antes y después de la intervención.

En la entrada anterior, sobre la relación entre afición a la lectura y comprensión lectora, se presentaba una revisión de estudios en los que no se ha realizado ninguna intervención, sino que ofrecen datos sobre la relación que hay entre la cantidad de lectura a la que están expuestos los alumnos y su habilidad lectora. En este caso, el tamaño del efecto se mide con el coeficiente de correlación, que se representa mediante la letra r, y que es una medida muy adecuada para este propósito.

El coeficiente de correlación informa sobre la fuerza de la relación entre dos variables. Por ejemplo, existe una relación entre consumo de alcohol y accidentes, ya que a mayor consumo mayor probabilidad de sufrir un accidente. Son, por tanto, dos variables relacionadas.

El coeficiente de correlación es un número, casi siempre decimal, que va desde -1 hasta 1. Los coeficientes negativos indican que hay una relación, pero que es inversa: cuando el valor de una variable aumenta, el otro tiende a disminuir. El número 0 indica que no existe relación entre esas variables, y el 1 que la relación es perfecta: los cambios en una variable son idénticos a los cambios en la otra.

Un coeficiente de correlación entre 0,10 y 0,30 se suele considerar un tamaño del efecto pequeño. Entre 0,30 y 0,50 se considera un tamaño del efecto medio, y si es mayor que 0,50 un tamaño del efecto grande.

Al hacer un metanálisis, algunos autores convierten los coeficientes de correlación  mediante la transformación de Fisher, para obtener puntuaciones con una distribución normal. Es una práctica sobre la que aún existe debate, y no todos los métodos de metanálisis la emplean.

Otra transformación común es elevar la correlación al cuadrado para convertirla en R2, también conocido como coeficiente de determinación. Es lo que han hecho en el vídeo que acompaña esta entrada de forma un poco confusa, ya que al hablar del coeficiente de correlación de Pearson hubieran debido referirse a r, no a su transformación. Al hacer esta operación se impide que haya valores negativos, y los valores obtenidos estarán entre 0 y 1. Multiplicando el coeficiente de determinación por 100 se halla la proporción de varianza compartida por las dos variables estudiadas. En cierto modo,  R2 se puede leer como el tanto por ciento de varianza compartida o solapamiento. Si es igual a 1, las dos variables comparten el 100%. Si es igual a 0,5, conociendo los resultados en una variable podríamos predecir el 50% del resultado de la otra variable.

Información adicional

· El coeficiente de correlación.

2 comentarios

Archivado bajo Tamaño del efecto

2 Respuestas a “El coeficiente de correlación como tamaño del efecto

  1. Pingback: Lectura por placer y comprensión lectora | Comprensión lectora basada en evidencias

  2. Pingback: Evaluación general de diagnóstico 2010 | Comprensión lectora basada en evidencias

Deja un comentario

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Cerrar sesión / Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Cerrar sesión / Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Cerrar sesión / Cambiar )

Google+ photo

Estás comentando usando tu cuenta de Google+. Cerrar sesión / Cambiar )

Conectando a %s