---
title: "Ay Freud, que equivocado estás, que equivocado estas"
url: "https://fcuba.net/threads/34505-ay-freud-que-equivocado-estas-que-equivocado-estas?page=36"
forum: "Relaciones y Familia"
author: "GTACUBA"
published: "2025-05-27T12:19:30.000Z"
updated: "2026-01-05T17:54:50.000Z"
page: 36
pages: 36
---

# Ay Freud, que equivocado estás, que equivocado estas

In [Relaciones y Familia](https://fcuba.net/forums/51-relaciones-y-familia.md), started by GTACUBA on 2025-05-27T12:19:30.000Z. Page 36 of 36.

## Soma Kurusu, [2025-12-31T17:19:40.000Z](https://fcuba.net/threads/34505-ay-freud-que-equivocado-estas-que-equivocado-estas?page=36#post-475849)

> [@Freud](https://fcuba.net/members/5108), dividiste la respuesta en 4 comentarios para esa mierda? No rebatiste nada, solo confirmaste lo que yo dije. Tienes algún reto de subir la cantidad de comentarios? XD

## Freud, [2025-12-31T18:54:40.000Z](https://fcuba.net/threads/34505-ay-freud-que-equivocado-estas-que-equivocado-estas?page=36#post-475852)

> > **[Soma Kurusu](https://fcuba.net/posts/475849) wrote:**
> > [@Freud](https://fcuba.net/members/5108), dividiste la respuesta en 4 comentarios para esa mierda? No rebatiste nada, solo confirmaste lo que yo dije. Tienes algún reto de subir la cantidad de comentarios? XD
>
> No estoy rebatiendo nada. 🤣🤣
> Te estoy diciendo que te faltaron cosas.
> Pq si no las aclaras estás dejando la explicación incompleta
> Pero además dices que la d de cohen no se usa por los científicos ni es determinante y sin embargo el Power Primer, publicado por Cohen en 1992, cuenta con 6839 citas, lo que convierte en el artículo más citado en la historia de la psicología (Ho & Hartley, 2016)
>
> Menos mal que no se usa 🤣
>
> Pero vamos a la práctica un voxel es una unidad de medida extremadamente pequeña. Veamos en el contexto de ese estudio una diferencia de 603 voxel puede ir de 75 mm3 a 700mm3 aproximadamente. En dependencia de la medida que se use
> Veamos en un adulto joven sano, el volumen de materia gris cortical suele estar en el rango de **500 - 600 cm3
>
> Por lo tanto una diferencia de hasta 7 cm3 no representa una diferencia práctica significativa.
>
> Y mucho menos una diferencia en el comportamiento. Que es lo que he estado diciendo hace tiempo. **
>
> Pero claro esa explicación la omites

## Soma Kurusu, [2025-12-31T19:05:51.000Z](https://fcuba.net/threads/34505-ay-freud-que-equivocado-estas-que-equivocado-estas?page=36#post-475854)

> > **[Freud](https://fcuba.net/posts/475852) wrote:**
> > 
> > No estoy rebatiendo nada. 🤣🤣
> > Te estoy diciendo que te faltaron cosas.
> > Pq si no las aclaras estás dejando la explicación incompleta
> > Pero además dices que la d de cohen no se usa por los científicos ni es determinante y sin embargo el Power Primer, publicado por Cohen en 1992, cuenta con 6839 citas, lo que convierte en el artículo más citado en la historia de la psicología (Ho & Hartley, 2016)
> > 
> > Menos mal que no se usa 🤣
> > 
> > Pero vamos a la práctica un voxel es una unidad de medida extremadamente pequeña. Veamos en el contexto de ese estudio una diferencia de 603 voxel puede ir de 75 mm3 a 700mm3 aproximadamente. En dependencia de la medida que se use
> > Veamos en un adulto joven sano, el volumen de materia gris cortical suele estar en el rango de **500 - 600 cm3
> > 
> > Por lo tanto una diferencia de hasta 7 cm3 no representa una diferencia práctica significativa.
> > 
> > Y mucho menos una diferencia en el comportamiento. Que es lo que he estado diciendo hace tiempo. **
> > 
> > Pero claro esa explicación la omites
>
> Men, mi explicación está 100 veces más amplia que la tuya. Tú solo tiraste datos ahí al berro sin explicar nada. Hice tu trabajo, deberías arrodillarte y agradecerte.

## Freud, [2025-12-31T21:52:52.000Z](https://fcuba.net/threads/34505-ay-freud-que-equivocado-estas-que-equivocado-estas?page=36#post-475858)

> > **[Freud](https://fcuba.net/posts/475852) wrote:**
> > diferencia de hasta 7 cm3 no representa una diferencia
>
> Primero voy a corregir este dato pues no es 7 es 0.7 cm3
>
> > **[Soma Kurusu](https://fcuba.net/posts/475854) wrote:**
> > Men, mi explicación está 100 veces más amplia que la tuya. Tú solo tiraste datos ahí al berro sin explicar nada. Hice tu trabajo, deberías arrodillarte y agradecerte.
>
> Hiciste que?
> Veamos no explicaste lo esencial de la t student. Que es solo una prueba para determinar si las diferencias encontradas no son producto del azar.
> Eso te faltó.
>
> No mencionaste que los voxeles son unidades pequeñas. Por lo tanto esa diferencia es mínima
>
> Y tercero desestimas la d de cohen cuando es una medida importante para ver la implicaciones prácticas de esas diferencias.
> Pq la t student solo lo mide a nivel estadístico
>
> En fin

## Soma Kurusu, [2025-12-31T22:02:17.000Z](https://fcuba.net/threads/34505-ay-freud-que-equivocado-estas-que-equivocado-estas?page=36#post-475859)

> > **[Freud](https://fcuba.net/posts/475858) wrote:**
> > 
> > Primero voy a corregir este dato pues no es 7 es 0.7 cm3
> > 
> > Hiciste que?
> > Veamos no explicaste lo esencial de la t student. Que es solo una prueba para determinar si las diferencias encontradas no son producto del azar.
> > Eso te faltó.
> > 
> > No mencionaste que los voxeles son unidades pequeñas. Por lo tanto esa diferencia es mínima
> > 
> > Y tercero desestimas la d de cohen cuando es una medida importante para ver la implicaciones prácticas de esas diferencias.
> > Pq la t student solo lo mide a nivel estadístico
> > 
> > En fin
>
> Expliqué lo más importante, en comparación contigo que no explicaste nada es bastante. La D de Cohen no define nada. Incluso a veces se prefieren utilizar otras variantes en dependencia de la situación. Las principales alternativas a la d de Cohen como medidas de tamaño del efecto incluyen Hedges g, que corrige el sesgo de la d en muestras pequeñas y es muy utilizada en metaanálisis; Glass Delta, que emplea únicamente la desviación estándar del grupo control y resulta adecuada cuando las varianzas entre grupos son muy distintas; Cliff’s Delta y la correlación biserial por rangos, que son medidas no paramétricas recomendables cuando los datos no siguen una distribución normal o son ordinales; eta cuadrado, eta cuadrado parcial y omega cuadrado, que se utilizan en diseños ANOVA para expresar la proporción de varianza explicada, siendo omega cuadrado la opción menos sesgada; el coeficiente r de Pearson y R cuadrado, empleados en estudios correlacionales y de regresión para indicar la fuerza de la relación y la varianza explicada por el modelo; el f cuadrado de Cohen, usado en regresión múltiple para evaluar el tamaño del efecto de predictores específicos; y finalmente medidas como odds ratio, risk ratio y Cramér V, que se aplican cuando las variables son categóricas, especialmente en estudios clínicos, epidemiológicos y de tablas de contingencia.

## Freud, [2026-01-01T03:42:00.000Z](https://fcuba.net/threads/34505-ay-freud-que-equivocado-estas-que-equivocado-estas?page=36#post-475864)

> > **[Soma Kurusu](https://fcuba.net/posts/475859) wrote:**
> > Expliqué lo más importante, en comparación contigo que no explicaste nada es bastante. La D de Cohen no define nada. Incluso a veces se prefieren utilizar otras variantes en dependencia de la situación. Las principales alternativas a la d de Cohen como medidas de tamaño del efecto incluyen Hedges g, que corrige el sesgo de la d en muestras pequeñas y es muy utilizada en metaanálisis; Glass Delta, que emplea únicamente la desviación estándar del grupo control y resulta adecuada cuando las varianzas entre grupos son muy distintas; Cliff’s Delta y la correlación biserial por rangos, que son medidas no paramétricas recomendables cuando los datos no siguen una distribución normal o son ordinales; eta cuadrado, eta cuadrado parcial y omega cuadrado, que se utilizan en diseños ANOVA para expresar la proporción de varianza explicada, siendo omega cuadrado la opción menos sesgada; el coeficiente r de Pearson y R cuadrado, empleados en estudios correlacionales y de regresión para indicar la fuerza de la relación y la varianza explicada por el modelo; el f cuadrado de Cohen, usado en regresión múltiple para evaluar el tamaño del efecto de predictores específicos; y finalmente medidas como odds ratio, risk ratio y Cramér V, que se aplican cuando las variables son categóricas, especialmente en estudios clínicos, epidemiológicos y de tablas de contingencia.
>
> Claro hay diversos estadigrafos en dependencia de la muestra. No has dicho nada nuevo.
> Pero veamos ese caso. Estás hablando de volumen de materia gris. Por lo que la distribución es normativa. Por eso se hacen o se tienden a hacer pruebas paramétricas
>
> Pearson lo que mide es correlaciones no significación práctica
>
> En el caso de la g los resultados serían similares a los de la d de cohen para este estudio. Puedes decirle a la IA que la calcule.
> Por lo tanto el efecto sigue siendo pequeño
>
> En cuanto a la delta no la puedes usar si las varianzas son pequeñas. Para eso necesitas la desviación estándar
>
> La V de cramer y odds ratio se usan para determinaes la fuerza entre dos variables para ver que tanto influye una en la otra. Lo que no se aplica a este caso de volumen de materia gris
>
> En fin las estadísticas son herramientas que te ayudan a entender. Pero se usan en dependencia de la situación. La d de cohen si dice. Que no quieres aceptar pq lo tuyo es llevar la contraria al berro 🤣
>
> PD yo no tengo que explicar, para eso te mande a hacer tarea

## Soma Kurusu, [2026-01-05T17:54:50.000Z](https://fcuba.net/threads/34505-ay-freud-que-equivocado-estas-que-equivocado-estas?page=36#post-475892)

> [@Freud](https://fcuba.net/members/5108), aquí un representante que comparte tus ideologías XD
>
> [attachment]

---

[Previous page](https://fcuba.net/threads/34505-ay-freud-que-equivocado-estas-que-equivocado-estas.md?page=35)