Como sabemos, la magnitud del efecto generalmente viene expresada como proporción de la variabilidad total en los datos que ha sido producida por nuestro tratamiento o bien como distancia normalizada entre medias. Algo más de detalle sobre estos conceptos pueden verse en otras preguntas de esta lista. La pregunta aquí es qué nos aporta conocer la magnitud del efecto.

Con independencia de la familia que estemos utilizando (un índice de la familia r o bien uno de la familia d), la ventaja en uno y otro caso es que podemos comparar la fuerza, la importancia, del efecto de nuestro tratamiento experimental sobre distintas medidas y sobre distintas poblaciones. Veamos un ejemplo de cada caso.

• Ejemplo 1.- Sospechamos que cierto entrenamiento produce mejora en la fluidez verbal y en el razonamiento espacial. Para comprobarlo, hacemos dos experimentos: uno sobre fluidez verbal y otro sobre razonamiento espacial *. La prueba de fluidez está construida de tal modo que nos ofrece una puntuación entre 0 y 20 de cada participante, mientras que la de razonamiento espacial se define en una escala que va de 0 a 82. Además, sus distribuciones no son iguales. En otras palabras, no sabemos una ganancia de 5 puntos en la medida de fluidez a qué ganancia se corresponde en razonamiento espacial. Ante esta situación, ¿cómo sabemos si el entrenamiento es más efectivo en la mejora de una u otra habilidad?. Para ayudarnos a esto vienen las medidas de tamaño del efecto: podemos comparar los tamaños del efecto sobre la fluidez y sobre la inteligencia espacial. Esto sí es factible porque los dos, si son de la misma familia, están dados en unidades de la misma escala, cualquiera que sea la familia que utilicemos.
• Ejemplo 2.- Leemos en una revista que un colega chino ha publicado los resultados de dos experimentos similares realizados con ciudadanos de Wuhan. Además, ha utilizado otras pruebas distintas de fluidez verbal y de razonamiento espacial. Es decir, además de trabajar sobre otra población, tiene otras medidas. Por ello no podemos comparar sus resultados (sus medias) directamente con los nuestros. Lo que sí podemos comparar son los tamaños del efecto del entrenamiento en su caso y en el nuestro.

* Nota.- En realidad, podríamos pasarle las dos pruebas a la misma muestra de personas. Sería más eficiente para el investigador, pero aquí la eficiencia es plantear nuestro problema en términos más simples y claros.