g de Hedges

Calcula la diferencia de medias estandarizada entre dos grupos como g de Hedges y obtén además la d de Cohen, la corrección J para muestras pequeñas y una etiqueta del tamaño del efecto.

Cómo funciona el cálculo

Primero se obtiene la desviación típica combinada: s_comb = √[((n₁ − 1)s₁² + (n₂ − 1)s₂²) / (n₁ + n₂ − 2)]. Después, d de Cohen = (M₁ − M₂) / s_comb. Como d sobrestima el efecto con muestras pequeñas, Larry Hedges (1981, Journal of Educational Statistics) propuso la corrección J = 1 − 3 / (4(n₁ + n₂) − 9), de modo que g = J × d.

Datos de entrada: medias M₁ y M₂, desviaciones típicas muestrales s₁ y s₂ (con n − 1) y tamaños n₁ y n₂ (mínimo 2). El signo indica la dirección: g positivo significa que el grupo 1 tiene la media más alta.

La etiqueta sigue los criterios de Cohen (1988): |g| < 0,2 despreciable, 0,2–0,5 pequeño, 0,5–0,8 mediano y desde 0,8 grande. Son referencias orientativas, no reglas fijas.

Ejemplo resuelto

Grupo 1: media 105, DT 10, n = 20; grupo 2: media 100, DT 10, n = 20. DT combinada = 10, d = 5 / 10 = 0,5. J = 1 − 3 / (4·40 − 9) = 1 − 3/151 = 0,9801, así que g = 0,5 × 0,9801 ≈ 0,490. La herramienta lo califica de «pequeño» porque queda justo por debajo de 0,5. Con n = 10 por grupo, J = 0,9577 y g ≈ 0,479.

Qué tener en cuenta

• Con muestras grandes g y d casi coinciden; la corrección pesa cuando los grupos tienen menos de unas 20 observaciones.
• No confundas desviación típica con error típico: si un artículo da el EE, multiplícalo por √n.
• No se muestra intervalo de confianza. Varianza aproximada: Var(g) ≈ J²·[(n₁ + n₂)/(n₁n₂) + d²/(2(n₁ + n₂))].
• La fórmula es para grupos independientes; para medidas antes/después en las mismas personas hace falta un tamaño del efecto para datos pareados.
• Los umbrales de Cohen son genéricos: la relevancia práctica depende de tu disciplina.