Coeficiente lambda: definición simple

Puedes opinar sobre este contenido:
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0

Actualizado el 9 de octubre de 2021, por Luis Benites.

El coeficiente lambda de Goodman y Kruskal mide la reducción proporcional del error en el análisis de tabulación cruzada. La estadística puede ser simétrica, donde no es necesario especificar qué variable es dependiente, y asimétrica donde se especifica la variable dependiente.

Coeficiente lambda de Goodman y Kruskal

ε 1 es la frecuencia no modal general y ε 2 es la suma de las frecuencias no modales para cada valor de la variable independiente .

Uso del Coeficiente Lambda

El coeficiente lambda no se usa muy a menudo, quizás porque los cálculos subyacentes «… generalmente no son entendidos por los científicos del comportamiento» (Hartwig, 1973). A pesar de algunas «debilidades importantes» ( fuente ), es útil como una forma de comprender cómo las variables se relacionan entre sí. Específicamente, λ muestra cómo los valores de una variable pueden ayudar a reducir los errores de predicción en una segunda variable.

Referencias

Hartwig, F.: Significación estadística de los coeficientes lambda. Ciencias del comportamiento 18 (1973), 307-310

Redactor del artículo

  • Luis Benites
    Director de Statologos.com

    Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

    Ver todas las entradas

¿Te hemos ayudado?

Ayudanos ahora tú, dejanos un comentario de agradecimiento, nos ayuda a motivarnos y si te es viable puedes hacer una donación:

La ayuda no cuesta nada

Por otro lado te rogamos que compartas nuestro sitio con tus amigos, compañeros de clase y colegas, la educación de calidad y gratuita debe ser difundida, recuerdalo:

Deja un comentario

La regresión de cresta es una forma de crear un modelo parsimonioso cuando la cantidad de variables predictoras en un…
statologos comunidad-2

Compartimos información EXCLUSIVA y GRATUITA solo para suscriptores (cursos privados, programas, consejos y mucho más)

You have Successfully Subscribed!