Significación estadística versus trascedencia del resultado

En ocasiones obtenemos diferencias estadísticamente significativas al realizar contrastes de hipótesis, sin embargo, estos resultados no implican siempre que la diferencia sea útil para la investigación.
Por ejemplo, supongamos que tenemos dos grupos de 500 adolescentes cada uno. El peso medio de los dos grupos es igual. Uno de los grupos recibe un programa de cuidado de la salud integral, con seguimiento de la dieta, ejercicio diario y seguimiento médico. El otro grupo sólo tiene un seguimiento médico. Después de un mes el peso medio de los grupos es 70 y 73 respectivamente. Asumiendo que las varianzas son iguales en ambos grupos, la prueba t de student indicará que hay diferencias significativas a un alfa del 0.05.
Aunque existan diferencias, ésta es sólo de 3 kilogramos en una muestra total de 1000 personas, y después de un programa que supone una inversión de tiempo y esfuerzo. ¿merece la pena dicha inversión? ¿El cambio registrado entre los grupos es realmente grande?
Esta es la pregunta que surge a veces cuando se registran diferencias estadísticamente significativas pero puede no ser suficiente para las expectativas de la investigación.
Por tanto, la significación estadística es útil, pero no debería interpretarse al margen del contexto donde se ha desarrollado la investigación. De alguna forma, lo que debe hacerse es interpretar los resultados en términos de “trascendencia” o sentido para la investigación y no sólo en términos de significación estadística.
El cálculo del efecto del tamaño trata de resolver en parte, este problema.

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