Epsilon al cuadrado: definición

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Actualizado el 15 de febrero de 2022, por Luis Benites.

¿Qué es Epsilon al cuadrado?

En estadística, épsilon al cuadrado es una medida del tamaño del efecto (Kelly, 1935). Es una de las medidas de tamaño del efecto menos comunes: omega al cuadrado y eta al cuadrado se usan con más frecuencia.

Fórmula épsilon al cuadrado

La fórmula es básicamente la misma que para omega al cuadrado , excepto que hay un término menos en el denominador: el primer SS es la suma de los cuadrados entre , df es la suma de los cuadrados entre los grados y MS es la media dentro de la suma de los cuadrados. El último SS es la suma total de cuadrados.

Estos valores se obtienen a partir de la salida de ANOVA , aunque el épsilon al cuadrado se suele calcular a mano (¿necesita ayuda con la fórmula? ¡Consulte nuestra página de tutoría !). El resultado diferirá muy poco de omega al cuadrado (Carroll y Nordholm, 1975) pero siempre será ligeramente mayor (Okada, 2013).

Relación con R 2

El Dictionary of Statistics & Methodology (Vogt, 2005) define épsilon al cuadrado como “otro nombre para el R 2 ajustado ”. Frieman et. al decir algo similar: «Epsilon al cuadrado (ε2) es el R2 ajustado informado en muchos programas de análisis de datos». Un vistazo a las dos fórmulas para R 2 ajustado y ε 2 puede hacerle pensar que son completamente diferentes, cuando en realidad son equivalentes, al menos, en SPSS. R-cuadrado ajustado es el término utilizado para los cálculos de análisis de regresión, mientras que la fórmula equivalente se denomina épsilon-cuadrado en ANOVA (Allen, 2017, p. 382).

Definición alternativa

En la jerga informática/hacker, el término épsilon-squared significa algo completamente diferente. Según The Jargon File , se trata de una “cantidad insignificante”. Por ejemplo, un solo perno en comparación con el costo de un cohete espacial completo es épsilon al cuadrado.

Referencias

Allen, R. (2017). Estadística y diseño experimental para psicólogos: un enfoque de comparación de modelos. Editorial científica mundial.
Carroll y Nordholm, (1975). Características de muestreo de ε 2 de Kelley y w$2 de Hays. Medición Educativa y Psicológica. 35, 541-554.
Frieman et. Alabama. (2017). Principios y Métodos de Análisis Estadístico.
Kelley, T. (1935) «Una medida de relación de correlación imparcial». Procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias. 21(9). 554-559.
Mellinger, C. y Hanson, T. (2016). Métodos de investigación cuantitativa en estudios de traducción e interpretación. Taylor y Francisco. Recuperado el 9 de marzo de 2018 de: https://books.google.com/books?id=9TMlDwAAQBAJ
Okada, K. (2013). ¿Omega Squared es menos sesgado? Una comparación de tres índices de tamaño del efecto principal en ANOVA de una vía. Comportamiento métrico. 40(2). 129-147.
Vogt, WP (2005). Diccionario de estadística y metodología: una guía no técnica para las ciencias sociales . SABIO.

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.

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