Todo pesquisador sabe que os testes de hipóteses devem ser feitos para evitar concluir favoravelmente à hipótese alternativa quando, de fato, a hipótese nula não deveria ser rejeitada. Este erro é chamado de erro do tipo I, que também pode ser expressado pela letra grega alfa (α) ou, em Medicina e Psicologia, visto como um erro de Falso positivo. Em termos técnicos, é probabilidade de rejeição da hipótese nula quando ela não deveria ser rejeitada: P(H1|H0).

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Porém, poucos entendem a importância de reportar o tamanho do efeito, mesmo em situações em que a significância estatística não foi devidamente alcançada. De fato, o tamanho do efeito mede a magnitude da diferença entre dois grupos e um dos estimadores mais frequentes para isso é a média. Lembra-se que o tamanho do efeito, na ausência de significância estatística, pode indicar que faltou poder. Em outras palavras, faltou quantidade de observações para que a significância estatística fosse alcançada.

Existem diferentes formas de calcular o tamanho do efeito e as duas mais conhecidas são baseadas no “d de Cohen” e “g de Hedges” , que não são nada difíceis de calcular mas, habitualmente, não são vistas nos resultados dos outputs de alguns programas estatísticos. Visando contribuir para difusão, deixamos um excel que vai calcular para você  os seguintes indicadores estatísticos relacionados a hipóteses:

Teste T, cuja equação considerou duas amostras com igualdade de variância

A quantidade de graus de liberdade a ser usado nesse teste é .

d de Cohen

Em que se considera  da seguinte forma:

g de Hedges

Em que se considera  exatamente como o Teste T:

De forma analítica, as fórmulas são muito similares à equação do Teste T, com exceção do produto por .

O formato do excel é bastante intuitivo. Basta colocar os valores derivados de sua pesquisa e clicar em “Gráfico”.

Para fazer o download do excel, clique aqui.

Um forte abraço,
Luis Anunciação
Psicometria (PUC-Rio)