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El uso de pruebas de significacion estadistica es una estrategia que se encuentra muy arraigada en la investigacion psicologica. Sin embargo, se han sobrevalorado las bondades de dichas pruebas al considerarlas como un indicador suficiente de la veracidad de una hipotesis, omitiendo la cuantificacion de las diferencias encontradas. Asi, las conclusiones resultan erroneas al homologar diferencia significativa con diferencia “grande”, “importante” o “relevante”. Dada la creciente importancia de los indicadores del tamano del efecto y la potencia estadistica, en este articulo desarrollamos un breve marco conceptual del analisis estadistico de la potencia y el tamano del efecto, asi como ejemplos practicos de su calculo utilizando el programa G*Power 3.1.6, para estimular y facilitar su inclusion en futuras publicaciones. ABSTRACT The use of statistical significance test is deeply rooted in psychological research. However, it has been on estimating the benefits of such tests considering itself a sufficient indicator of the accuracy of a hypothesis. It has tended to ignore the quantification of the differences found and has tended to draw the wrong conclusions to approve significant difference with "large", “important” or "relevant" difference. Given the increasing importance of indicators of effect size and statistical power, in this article we provide a brief conceptual framework of the statistical analysis of the power and effect size and practical examples of its calculation using the program G * Power 3.1.6 to help alleviate the lack of many researchers of how to perform such analyzes.

salud and sociedad

Potencia estadística y cálculo del tamaño del efecto en G*Power: complementos a las pruebas de significación estadística y su aplicación en psicología.