Receba gratuitamente todos os nossos conteúdos.

Fique por dentro das novidades e oportunidades referentes à Psicometria e Análise Quantitativa de Dados.

Tamanho de efeito: Delta Glass (Glass´ Delta)

O tamanho de efeito mais comumente utilizado para comparação entre dois grupos, por exemplo, para comparar dois grupos experimentais, é o d de Cohen. Ele representa a diferença entre os grupos em termos de seu desvio padrão comum.

Mas, e se houver diferenças relevantes nos desvios padrão?

O tamanho de efeito Glass’ Delta foi desenvolvido por Gene Glass, um estatístico americano, como uma medida mais precisa da diferença entre dois grupos quando há diferença relevantes nos desvios padrão.

Ele é amplamente utilizado em estudos comparativos e é considerado mais preciso do que outras medidas de tamanho de efeito, pois leva em conta a variação dos dois grupos e não apenas a diferença média entre eles.

O delta de Glass é definido como a diferença média entre o grupo experimental e o de controle dividida pelo desvio padrão do grupo de controle.

A fórmula para calcular o tamanho de efeito Delta Glass é:

Delta Glass = M1 – M2 / DPcontrole

Onde M1 é média do grupo experimental, M2 é média do grupo controle e DP controle é o desvio padrão do grupo controle.

O tamanho de efeito do Delta de (Glass’ Delta) é geralmente expressado como uma porcentagem da diferença média entre os grupos. Um valor de 0,2 indicaria uma diferença média de 20% entre os grupos.

É importante lembrar que o uso desta medida depende da natureza da variável e da amostra, e que não existe um valor universal para que uma diferença seja considerada “grande” ou “pequena”, essa avaliação deve ser feita de acordo com o contexto específico do estudo.

Gostou desse conteúdo? Precisa aprender Análise de dados? Faça parte da Psicometria Online Academy: a maior formação de pesquisadores quantitativos da América Latina. Conheça toda nossa estrutura aqui e nunca mais passe trabalho sozinho(a).

BRUNO FIGUEIREDO DAMÁSIO

Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria desde 2007.

Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) eEditor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometri e Métodos Quantitativos.

Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 3000 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais. Atualmente, me dedico a formação de novos pesquisadores, através da Psicometria Online Academy. Minha missão é ampliar a formação em Psicometria no Brasil e lhe auxiliar a conquistar os seus objetivos profissionais.

Deseja se tornar completamente autônomo e independente na análise dos seus dados?

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Veja mais

Posts relacionados

Um Guia Completo sobre a PEDro: Physiotherapy Evidence Database

Um Guia Completo sobre a PEDro: Physiotherapy Evidence Database

Se você é um profissional ou um estudante da área da saúde e está interessado nas práticas baseadas em evidências, este post é para você. Vamos descobrir como a base

Diferença entre as regressões logísticas: binária, ordinal e multinomial

Diferença entre as regressões logísticas: binária, ordinal e multinomial

A análise de regressão é uma técnica amplamente utilizada para verificar a existência de uma relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Existem diferentes tipos de

Construção de itens para instrumentos de autorrelato

Construção de itens para instrumentos de autorrelato

A elaboração de itens para instrumentos de autorrelato desempenha um papel crucial na pesquisa psicométrica, pois é por meio deles que os participantes expressam suas próprias experiências e percepções. Neste

Dados Normativos: Entendendo o Escore Z

Dados Normativos: Entendendo o Escore Z

Interpretar os resultados derivados do uso de um teste é tão crucial quanto criar ou adaptar os instrumentos e aplicá-los corretamente. Para a interpretação dos resultados, é essencial a criação

Compreendendo a Confiabilidade Duas-Metades (Split-Half Reliabity)

Compreendendo a Confiabilidade Duas-Metades (Split-Half Reliabity)

No campo da Psicometria, pesquisadores e profissionais frequentemente buscam garantir a precisão e consistência de seus instrumentos de medição. Um dos métodos usados para avaliar a confiabilidade de um teste

Um Guia Completo sobre a PEDro: Physiotherapy Evidence Database

Um Guia Completo sobre a PEDro: Physiotherapy Evidence Database

Se você é um profissional ou um estudante da área da saúde e está interessado nas práticas baseadas em evidências, este post é para você. Vamos descobrir como a base

Diferença entre as regressões logísticas: binária, ordinal e multinomial

Diferença entre as regressões logísticas: binária, ordinal e multinomial

A análise de regressão é uma técnica amplamente utilizada para verificar a existência de uma relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Existem diferentes tipos de

Construção de itens para instrumentos de autorrelato

Construção de itens para instrumentos de autorrelato

A elaboração de itens para instrumentos de autorrelato desempenha um papel crucial na pesquisa psicométrica, pois é por meio deles que os participantes expressam suas próprias experiências e percepções. Neste

Dados Normativos: Entendendo o Escore Z

Dados Normativos: Entendendo o Escore Z

Interpretar os resultados derivados do uso de um teste é tão crucial quanto criar ou adaptar os instrumentos e aplicá-los corretamente. Para a interpretação dos resultados, é essencial a criação

Compreendendo a Confiabilidade Duas-Metades (Split-Half Reliabity)

Compreendendo a Confiabilidade Duas-Metades (Split-Half Reliabity)

No campo da Psicometria, pesquisadores e profissionais frequentemente buscam garantir a precisão e consistência de seus instrumentos de medição. Um dos métodos usados para avaliar a confiabilidade de um teste

Cadastre-se para ser notificado com o link das aulas ao vivo:

Módulo 4: Redes neurais artificiais

• Introdução a Deep Learning

• Avaliando sistemas de Deep Learning

• Redes Neurais feitas (sem programação) no SPSS

• Aula bônus: O futuro da IA na Sociedade

• Aula bônus: Dois Estudos de Caso 

Módulo 3: Interpretar e reportar resultados

• Gerar, interpretar e reportar resultados em Machine Learning

Módulo 2: Criando o seu sistema

• Selecionando algoritmos e métodos 
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): Decision Tree (JASP), Linear Discriminant Classification (JASP) e Plataforma ORANGE
• Aula Bônus: Avaliação Psicológica e Machine Learning
• Aula Bônus: Livros e Cursos recomendados  
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados focado na área da Saúde

Módulo 1: O que é Machine Learning

• O que é Machine Learning?
• Como a máquina aprende?
• Machine Learning para Psicometria e Pesquisa Quantitativa (pesquisas comentadas)
• Tipos de Machine Learning (Supervisionado e Não-supervisionado)
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): JASP e SPSS
Aula Bônus: Filosofia da Inteligência Artificial
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados graduado em Psicologia
• Aula bônus: Estudo de Caso sobre Redução Dimensional 

Preencha abaixo para
participar gratuitamente

Fique tranquilo, não utilizaremos suas informações de contato para enviar qualquer tipo de SPAM. Os dados coletados são tratados nos termos da Lei Geral de Proteção de Dados e você pode se descadastrar da nossa lista de contatos a qualquer momento.