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O que é o tamanho do efeito?
Subrayado en un libro de texto real. Explicado por Clicked.
Usado numa frase
University Course Reader · STEM
The drug showed a statistically significant but small effect size, raising questions about its practical benefit.
O leitor sublinhou um termo — num artigo ou no PDF de um paper. O Clicked tornou o termo estatístico «effect size» fácil de entender:
Explicado em três níveis
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Overview
Tamanho do efeito é quão grande uma diferença ou relação de fato é: quanto o remédio baixou a pressão, quanto o novo método de ensino moveu as notas. Ele responde a uma pergunta diferente da significância estatística, que só diz que a diferença provavelmente não é sorte. Um resultado pode ser real e minúsculo ao mesmo tempo, e o tamanho do efeito é o número que lhe diz qual você tem.
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Detail
O tamanho do efeito mede quão grande um achado é. A significância estatística pergunta se uma diferença é provavelmente real em vez de acaso; o tamanho do efeito pergunta quanto existe, em unidades que você consegue pesar: minutos de sono, pontos numa prova, reais economizados. Os dois se separam com frequência, e o tamanho da amostra é a razão. Com participantes suficientes um estudo consegue detectar quase qualquer diferença real, por menor que seja: um ensaio de um milhão de pessoas pode achar que um app de sono adiciona quarenta segundos de sono e chamar o resultado de solidamente significativo. Nada ali está errado. São só quarenta segundos. Os pesquisadores portanto reportam o tamanho do efeito ao lado da significância, muitas vezes em forma padronizada para os estudos poderem ser comparados, com rótulos grosseiros de pequeno, médio ou grande. O contexto supera os rótulos nas duas direções. Um efeito minúsculo pode importar enormemente em escala: um remédio que apara uma fração de por cento do risco de infarto salva milhares de vidas quando milhões o tomam. Um efeito grande sobre algo trivial não importa nada. O hábito de leitura que vale construir é uma pergunta feita duas vezes: a diferença é real, e é grande o bastante para importar? A significância responde à primeira. O tamanho do efeito responde à segunda, e as notícias rotineiramente reportam só a primeira.
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Analogy
O tamanho do efeito é o brilho de uma estrela; a significância é se o seu telescópio consegue distingui-la. Construa um telescópio grande o bastante e você detecta o pontinho mais tênue do céu. A detecção é um fato sobre o seu equipamento tanto quanto sobre a estrela, e não diz nada sobre quão brilhante a estrela é. Essa é a armadilha em "o estudo encontrou um efeito". Um estudo com um milhão de participantes é um telescópio enorme, e achar um pontinho por ele prova que o pontinho existe, nada mais. Antes de agir, você quer o outro número: não "o telescópio o viu", mas "quão brilhante ele é, de verdade". Um é significância. O outro é tamanho do efeito.
Explicações de IA podem conter erros · Não é aconselhamento profissional
Os mesmos fatos, outra vibe — Modo slang 😎
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Overview
Tamanho do efeito é o número do "tá, mas quanto". As notícias de ciência adoram a palavra significativo, e na estatística essa palavra significa uma coisa só: provavelmente não é coincidência. Não grande. Não importante. Não "compre este suplemento". Um achado pode ser significativo e microscópico ao mesmo tempo, e na maior parte do tempo ninguém põe a parte microscópica na manchete. O tamanho do efeito é onde ela é guardada. 😎
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Detail
Tamanho do efeito é quanto uma coisa de fato faz — e depois que você passa a pedi-lo, manchetes de saúde nunca mais se leem igual. A armadilha está embutida na própria linguagem. Um ensaio enorme pode provar que uma melhora microscópica é real, o que significa que "significativo num estudo de dois milhões" pode se traduzir, com a maior cara de paisagem, por "temos extrema certeza de que mal funciona". Repare no truque da porcentagem também. "Dobra o seu risco" soa como sirene, mas dobrar um-em-um-milhão leva você até dois-em-um-milhão — e a versão assustadora dessa frase de algum jeito nunca menciona o ponto de partida. Lado inverso: melhorias baratas e minúsculas aplicadas a países inteiros genuinamente somam, que é como a saúde pública ganha o pão. O conserto é um reflexo. Sempre que um achado for anunciado, peça a magnitude em coisas que você consiga contar de fato — e se a resposta continuar se escondendo atrás da palavra significativo, então a resposta, traduzida, é provavelmente constrangedora. 😎
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Analogy
Tamanho do efeito é o seu aumento em dinheiro de verdade. Imagine que o RH anuncie, com total confiança, que você vai receber um aumento, verificado pelo financeiro, conferido três vezes, absolutamente indiscutível. São doze centavos por mês. Cada parte do anúncio era verdadeira, e a certeza do departamento era real. A certeza só nunca foi a pergunta interessante. A pergunta interessante cabe numa moeda. Isso é um achado significativo-mas-minúsculo: uma diferença provada além de qualquer dúvida que não pagaria um chiclete. Então quando o anúncio soar triunfante, faça o que você faria com o RH. Concorde educadamente e depois peça para ver o número. 😎
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Definição formal — O mesmo termo, explicado da forma habitual
O tamanho do efeito é uma medida quantitativa da magnitude de um fenômeno, como a diferença entre médias de grupos ou a força de uma associação, reportada independentemente da significância estatística. Medidas padronizadas comuns incluem o d de Cohen, expresso em unidades de desvio padrão, o coeficiente de correlação r, e razões de chances ou de risco para desfechos binários. Como os valores-p confundem magnitude com tamanho de amostra, os tamanhos de efeito são reportados ao lado dos testes de significância e exigidos por muitas revistas; limiares convencionais, como valores de d de 0,2, 0,5 e 0,8 para efeitos pequeno, médio e grande, são heurísticas cujo significado prático depende do domínio.
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Mais da galeria
O que significa estatisticamente significativo?
Significa provavelmente não é sorte. Não significa grande, útil nem verdadeiro.
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Com que facilidade só o acaso poderia forjar um resultado — e o que 0,05 realmente significa.
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O que é um intervalo de confiança?
A faixa que um estudo reporta em torno do seu resultado, e por que uma faixa larga significa que ninguém sabe ainda.
O que é uma metanálise?
Muitos estudos pequenos fundidos numa resposta só, e por que a fusão ainda pode enganar.
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