Tamanho do efeito: como calcular e interpretar com exemplos

Metodologia · Atualizado 25 de outubro de 2026

Resumo: Compreende diferenças absolutas, d de Cohen, g de Hedges e razões, distinguindo magnitude, precisão e importância prática.

O que é o tamanho do efeito

O tamanho do efeito quantifica a magnitude de uma diferença ou associação. Pode ser expresso nas unidades originais, como uma diferença de 6 pontos, ou numa escala padronizada, como d de Cohen. A palavra efeito não demonstra causalidade: em estudos observacionais, a medida pode descrever apenas uma associação. Escolhe uma medida que corresponda à pergunta, ao desenho e ao tipo de resultado e explica o seu significado antes de aplicar rótulos como pequeno ou grande.

Magnitude, significância e precisão

O valor de p resulta da comparação dos dados com uma hipótese sob um modelo; não mede diretamente a dimensão da diferença. A estimativa do efeito descreve magnitude, enquanto o intervalo de confiança expressa incerteza segundo o procedimento utilizado. Um estudo muito grande pode detetar uma diferença pouco relevante; outro pode estimar uma diferença importante com precisão insuficiente. Apresentar os três elementos permite ao leitor avaliar o resultado com mais informação do que uma decisão de significância.

Começar pelas unidades originais

Se a pergunta envolve classificação académica, uma diferença em pontos é muitas vezes a primeira medida útil. Identifica qual média foi subtraída de qual e em que escala o resultado foi medido. Um ganho de 6 pontos numa prova de 0 a 100 não tem o mesmo significado que 6 pontos numa escala de 0 a 10. Relaciona a diferença com critérios externos, consequências e custos, sem supor que o número isolado determina importância prática.

Exemplo de d de Cohen para grupos independentes

Considera dois grupos fictícios de 25 pessoas, com médias de 74 e 68 e desvios-padrão de 10 em ambos. A diferença A menos B é 6. Usando desvio-padrão combinado, obténs raiz(((24 x 100) + (24 x 100)) / 48) = 10. O d de Cohen é 6 / 10 = 0,60. A diferença corresponde a seis décimos de um desvio-padrão na padronização escolhida. Não significa que 60% das pessoas melhoraram nem que existe 60% de probabilidade de superioridade.

Porque o denominador precisa de ser identificado

Há diferentes formas de padronizar diferenças. O desvio-padrão combinado de grupos independentes não é intercambiável com o desvio-padrão de um controlo ou com o desvio-padrão das diferenças emparelhadas. Medidas com o mesmo nome informal podem ter valores distintos por construção. Regista a fórmula ou a opção do software e a orientação do sinal. Isto torna a estimativa compreensível e permite comparações com outros trabalhos sem misturar definições incompatíveis.

Correção de Hedges para pequenas amostras

O g de Hedges aplica uma correção ao d para reduzir viés em condições específicas. Para o exemplo independente com 48 graus de liberdade, uma aproximação do fator é J = 1 - 3 / (4 x 48 - 1), aproximadamente 0,9843. Multiplicando 0,60 por esse fator, obténs g aproximadamente 0,591. Identifica que foi usada uma aproximação. A correção não resolve amostragem enviesada, medição fraca ou falta de comparabilidade entre grupos.

Medidas emparelhadas exigem outro raciocínio

Quando avalias antes e depois nas mesmas pessoas, a correlação entre momentos afeta a dispersão das diferenças e a incerteza. Uma medida d_z divide a média das diferenças pelo desvio-padrão dessas diferenças. Outras medidas usam padronizações distintas para facilitar comparação entre desenhos. Por isso, não compares diretamente um d_z com um d de grupos independentes sem compreender a definição. Relata também a mudança nas unidades originais e o respetivo intervalo.

Resultados binários: diferença, razão de riscos e odds ratio

Num exemplo fictício, 40% de um grupo e 20% do outro concluem uma tarefa. A diferença é 20 pontos percentuais e a razão de riscos é 2. As odds são 0,40 / 0,60 e 0,20 / 0,80, produzindo odds ratio aproximadamente 2,667. As três medidas descrevem a mesma tabela de formas diferentes. Designa corretamente cada uma e explica o risco de referência para evitar transformar uma razão em aumento absoluto de probabilidade.

Correlação e medidas de variação

Para associações entre duas variáveis, um coeficiente de correlação pode funcionar como medida de magnitude. Noutros modelos aparecem R quadrado, eta quadrado ou medidas parciais, cada uma com definição e condições próprias. Não convertas automaticamente todos estes números em percentagem de causalidade ou eficácia. Uma medida de variação associada a um modelo depende das variáveis incluídas, da distribuição da amostra e da especificação, o que condiciona a comparação entre estudos.

Usar referências de pequeno, médio e grande com contexto

Limiares convencionais podem ajudar a comunicar quando não existem referências melhores, mas não substituem conhecimento da área. Uma diferença padronizada modesta pode ser relevante se o resultado afeta muitas pessoas ou exige pouco custo; uma diferença grande pode ser pouco útil se a medida não capta o problema. Procura um efeito mínimo relevante fundamentado e definido antes de conhecer o resultado. Explica a origem desse critério no plano e na discussão.

Planeamento e incerteza do tamanho do efeito

A estimativa amostral também tem incerteza e deve ser acompanhada por um intervalo apropriado. Para planear amostra, distingue o efeito que seria importante detetar do efeito que apareceu num pequeno piloto. Um piloto pode devolver uma magnitude instável e demasiado otimista. Considera cenários plausíveis, qualidade da medida, variabilidade, perdas e análise principal, em vez de copiar uma estimativa isolada para obter o menor número de participantes.

Como apresentar no trabalho académico

Mostra a diferença nas unidades originais, a medida padronizada ou relativa quando útil, a definição e o intervalo correspondente. Para o exemplo fictício independente, podes indicar diferença de 6 pontos, d combinado = 0,60 e g aproximado = 0,591, deixando claro que são contas ilustrativas. Acrescenta amostra, dispersão, desenho e limitações. Revê se cada frase distingue magnitude de certeza e se as recomendações práticas são sustentadas pelo contexto, não apenas por uma classificação numérica.

Fontes

Perguntas frequentes

O tamanho do efeito é o mesmo que o valor de p?

Não. A medida de efeito descreve magnitude; o valor de p confronta uma hipótese com os dados sob um modelo. A incerteza da magnitude deve também ser apresentada.

Um d de Cohen de 0,60 significa 60% de melhoria?

Não. Significa uma diferença de 0,60 unidades do desvio-padrão usado na padronização, de acordo com a definição aplicada.

Posso comparar diretamente efeitos emparelhados e independentes?

Só depois de verificar a padronização e a compatibilidade das medidas. O desvio-padrão das diferenças e o combinado de grupos têm significados distintos.

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