Esta herramienta convierte entre los tres lenguajes de tamaño del efecto que los investigadores encuentran más: d de Cohen (diferencia media estandarizada), r de Pearson (correlación) y odds ratio (para resultados binarios). Los metaanalistas necesitan conversiones constantemente porque los estudios primarios informan métricas distintas, y un lector que compare dos artículos puede encontrar d en uno y odds ratio en otro. Escribes cualquier valor y la herramienta devuelve los tres, con las aproximaciones estándar: r = d / √(d² + 4), d = 2r / √(1 − r²) y la conversión logística entre d y el logaritmo de la odds ratio. Los tamaños del efecto importan más que los valores p para juzgar importancia: un efecto diminuto puede ser muy significativo en una muestra enorme, y un efecto grande puede no alcanzar significancia en una pequeña.
Cómo usarla
- Elige el tamaño del efecto que conoces.
- Escribe su valor.
- Pulsa Convertir.
- Lee las tres métricas.
- Informa el valor convertido con el original y la conversión usada.
Ejemplo resuelto
Un estudio informa d = 0,5, convencionalmente un efecto mediano. Convertido, eso es r = 0,243 y una odds ratio de alrededor de 2,48: el grupo de intervención tiene aproximadamente dos veces y media las odds del resultado. Otro estudio informa una odds ratio de 6,13, que se convierte de nuevo a d = 1,0, un efecto grande. Sin conversión, comparar “0,5” con “6,13” no tiene sentido; con ella, los dos estudios hablan un idioma y un metaanálisis puede agruparlos. Mantén siempre la métrica original visible junto a la convertida, para que los lectores puedan seguir la aritmética.
Límites honestos
Las conversiones son aproximaciones con supuestos: grupos de igual tamaño, distribuciones más o menos normales y el puente logístico entre d y odds ratio. Fallan con valores extremos — r cerca de ±1 se convierte en una d enorme — y para resultados donde la propia odds ratio engaña, como resultados comunes donde las odds ratio exageran los riesgos relativos. Los valores convertidos heredan cada defecto de la estimación original, incluido el sesgo de publicación. Para un metaanálisis formal, usa tablas de conversión establecidas o software e informa las fórmulas exactas; esta herramienta es para comparación rápida e informes, no como única base de una estimación agrupada.
Para quién es
Esta herramienta es para metaanalistas que armonizan estudios, estudiantes que aprenden que d, r y odds ratio son dialectos de una idea, y lectores que traducen un efecto informado a una escala que entienden. Convierte tres números incompatibles en una conversación.
Para ir más allá
Referencias como “0,2 es pequeño, 0,5 mediano, 0,8 grande” son guías aproximadas de Cohen, no leyes de la naturaleza: una d de 0,2 puede ser enormemente importante para una intervención barata e inocua aplicada a millones, mientras una d de 0,8 puede ser trivial para un tratamiento caro con efectos secundarios. Juzga un efecto por su contexto práctico — el costo, el riesgo, las alternativas y la importancia del resultado — no por en qué casilla de referencia cae. Al informar, da la diferencia cruda en unidades originales junto al efecto estandarizado: “3,2 puntos más alto (d = 0,5)” dice a un profesional algo que una d sola nunca puede, y mantiene honesta la conversión al anclarla a un tamaño del mundo real. Para resultados binarios, prefiere informar tanto la odds ratio como la diferencia de riesgo absoluta cuando puedas: una odds ratio de 2,5 suena dramática, pero si el riesgo base es 2 por ciento, el aumento absoluto es solo de 3 puntos porcentuales, una historia muy distinta para un paciente que decide un tratamiento. Las conversiones entre d y odds ratio no pueden recuperar riesgos absolutos, porque descartan por completo las tasas base. Cuando el estudio original dé recuentos de eventos, calcula riesgos directamente en vez de convertir; usa la conversión solo cuando no haya recuentos y dilo.
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