Actualizado por ultima vez el 22 de noviembre de 2021, por Luis Benites.
¿Qué es dentro del cuadrado medio?
Dentro de la media cuadrática (WMS) es una estimación de la varianza de la población . Se basa en el promedio de todas las variaciones dentro de las muestras . Dentro de la media es una medida ponderada de cuánto varía una puntuación individual (al cuadrado) de la puntuación media de la muestra (Norman & Streiner, 2008). La notación para el error cuadrático medio es MS dentro o, a veces, puede verlo escrito como: En lugar de σ, el símbolo de la media de la población, también puede ver «s» para la media de la muestra en la notación.
La fórmula más común es: Donde:
- “df” son los grados de libertad totales. Para calcular esto, reste el número de grupos del número total de individuos.
- SS dentro es la suma de los cuadrados dentro de los grupos. La fórmula es: grados de libertad para cada grupo individual (n-1) * desviación estándar al cuadrado para cada grupo.
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¿Para qué se utiliza Dentro del cuadrado medio?
Dentro de la media cuadrática se utiliza para calcular una relación F en un ANOVA unidireccional . La suma total de cuadrados (SS) es la suma tanto del cuadrado medio interno como del cuadrado medio intermedio (BMS). En una prueba de hipótesis , la relación BMS/WMS sigue la forma de una distribución F. Si la relación excede un valor F para la prueba, muestra que hay una diferencia significativa en sus resultados.
Entre vs dentro
Los dos términos suenan similares, pero hay una diferencia notable entre los dos términos.
La variación entre grupos (a veces llamada variación entre grupos) es cuánta variación hay debido a la interacción entre muestras. El cuadrado medio entre es, por lo tanto, el cuadrado medio entre las medias muestrales.
La variación dentro del grupo es cuánta variación hay debido a las diferencias dentro de las muestras individuales, por lo que el cuadrado medio dentro se define como el cuadrado medio dentro de las muestras.
Referencias
Kotz, S.; et al., editores. (2006), Enciclopedia de Ciencias Estadísticas , Wiley.
Norman, D. & Streiner, G. (2008) Bioestadística: Los fundamentos básicos . PMPH-EE.UU.
