Actualizado por ultima vez el 27 de octubre de 2021, por Luis Benites.
La varianza de la proporción es una medida de la dispersión de una proporción. La varianza de una proporción muestral viene dada por la fórmula [1]: Donde:
- p = verdadera proporción de individuos de la población con la propiedad.
- n = tamaño de la muestra.
Varianza de la proporción en el análisis factorial
La varianza de proporción es la varianza en todas las variables que se explica por un solo factor. En otras palabras [2],
Valor propio / número de variables = Varianza de la proporción.
Cuanto mayor sea la suma de las cargas cuadradas (SS) (es decir, el valor propio), más ayudará el factor a explicar las variaciones en las variables. Según la regla de Kaiser, una regla empírica para interpretar la utilidad de los factores, un factor es importante si su valor propio es mayor que 1.
El eta-cuadrado es una medida de la proporción de varianza explicada en una variable dependiente . Suele ser diferencias de grupo de una variable independiente categórica ; En MANOVA, es la proporción de la variabilidad total en las variables dependientes que es atribuible a un efecto principal dado o interacción [3].
Variación de la proporción en la fórmula del error estándar
La varianza de la proporción, p * (1 – p ), aparece en la fórmula del error estándar : A medida que la proporción, p , pasa de 0,5 a cero o 1, la varianza de la proporción disminuye:
- 0,0 * (1 – 0) = 0,00
- .01 * (1 – .01) = .01
- .1 *(1 – .1) = .09
- .3 *(1 – .3) = .21
- .5 *(1 – .5) = .25
- .7 *(1 – .7) = .21
- .9 *(1 – .9) = .09
- .99 *(1 – .99) = .01
- 1,0 *(1 – 1) = 0,00
Esto significa que el error estándar también disminuirá, porque la varianza está en el numerador.
Referencias
[1] Krishnamurty, G. et al. (1995). Estadísticas: un texto interactivo para las ciencias de la salud y la vida. Jones y Bartlett.[2] Análisis Factorial Exploratorio – Básico .
[3] Neuendorf. MANOVA/MANCOVA.
