Tamaño de efecto, potencia de la prueba, factor de Bayes y meta-análisis en el marco de la crisis de reproducibilidad de la ciencia. el caso de las diferencias de proporciones y tablas de contingencia con variables nominales y muestras independientes
Segunda parte
Resumen
Este trabajo es la continuación del artículo sobre tamaño de efecto para diferencia de medias independientes, centrándose ahora en las diferencias de proporciones y tablas de contingencia con variables nominales y muestras independientes.
La investigación estadística sobre proporciones desempeña un papel fundamental en una amplia gama de ámbitos científicos y sociales al proporcionar una valiosa comprensión sobre la distribución y la incidencia de fenómenos en una población específica. Más allá de evaluar la significación estadística de las pruebas es crucial considerar la relevancia práctica o clínica de los resultados, entendiendo la importancia del tamaño de efecto.
En el caso de las proporciones, nos encontramos con una amplia variedad de estadísticos de tamaño de efecto disponibles, como el coeficiente Phi, V de Cramer, W de Cohen, Fei de Ben-Shachar, h de Cohen, riesgo relativo, odds ratio, entre otros. Esta diversidad puede generar desafíos al momento de seleccionar el estadístico más adecuado para analizar los datos. Por lo tanto, este trabajo se propone abordar esta problemática en detalle, explorando las características y aplicaciones de cada estadístico, y ofreciendo orientación sobre su selección según el contexto y los objetivos de la investigación.
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