Para ello deberemos tener en cuenta:
eta^2 = f^2 / ( 1 + f^2 )
f^2 = eta^2 / ( 1 - eta^2 )
...donde
f^2 es el cuadrado del tamaño del efecto, y eta^2 es eta^2 parcial obtenido por el SPSS.
(Cohen, 1988; pg. 281)
Es decir,
f = sqr( eta^2 / ( 1 - eta^2 ) ).
Si el modelo es ANOVA univariado con dos grupos con el mismo tamaño de observaciones entonces...
d = 2*f
(Cohen, 1988; pg. 276)
En caso de operar con más de dos medias (k>2), se debe tener en cuenta los patrones de variabilidad, dependiendo de cómo se presente la solución será distinta.
Variabilidad mínima (todos en el punto medio del intervalo):
d = f * sqr(2*k)
(Cohen, 1988;, pg. 277)
Variabilidad intermedia (igualmente espaciados a través del rango):
d = 2 * f * sqr(3*(k-1)/(k+1))
(Cohen, 1988; pg. 279)
Variabilidad Máxima (mitad en un extremo y la otra mitad en el otro):
d = 2 * f (k pares)
...mientras en casos impares:
d = 2 * f * k / sqr(k^2 - 1) (k impares)
(Cohen, 1988; pp. 279-280).
Los procedimientos anteriores son resueltos fácilmente mediante programación en la ventana de sintaxis del SPSS.
Un trabajo recomendable que se puede consultar como complemento es Lenhard, & Lenhard (2016).
Referencias.
*Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences, 2nd ed., New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates, Inc.
*Lenhard, W. & Lenhard, A. (2016). Calculation of Effect Sizes. available: https://www.psychometrica.de/effect_size.html. Bibergau (Germany): Psychometrica. DOI: 10.13140/RG.2.1.3478.4245
