¿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.