J. García-García, M. Á. Gil Álvarez, M. A. Lubiano
Los datos intervalares aparecen en muchas situaciones de vida real. Por este motivo, conviene desarrollar técnicas estadísticas que permitan analizar este tipo de datos y faciliten la comparación de los resultados en estudios de metaanálisis.
En particular, para cuantificar la relevancia del efecto observado cuando se contrasta la igualdad de las medias tipo Aumann de dos grupos independientes, se ha extendido la definición del índice d de Cohen. Tal extensión involucra una distancia que tiene en cuenta las diferencias en localización (centros) y dispersión (radios) de los intervalos, ponderando esta última mediante un coeficiente ϴ positivo. Así, el cálculo del índice d de Cohen con datos intervalares depende de la elección de dicho coeficiente.
Para analizar la influencia de la elección de la métrica en los resultados se consideran los datos de un cuestionario con escalas de valoración intervalares y se presentan también las conclusiones de un estudio empírico de simulación.
Keywords: índice d de Cohen, tamaño del efecto, datos intervalares
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Data Analysis in Social Sciences
November 10, 2023 9:30 AM
HC2: Canónigos Room 2