{"id":1289,"date":"2023-07-27T00:18:37","date_gmt":"2023-07-27T00:18:37","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/eta-quadrato\/"},"modified":"2023-07-27T00:18:37","modified_gmt":"2023-07-27T00:18:37","slug":"eta-quadrato","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/eta-quadrato\/","title":{"rendered":"Cos&#39;\u00e8 eta al quadrato? (definizione &amp; #038; esempio)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Eta al quadrato<\/strong> \u00e8 una misura della <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/dimensione-delleffetto\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">dimensione dell&#8217;effetto<\/a> comunemente utilizzata nei modelli ANOVA.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misura la proporzione della varianza associata a ciascun effetto principale e all&#8217;effetto di interazione in un modello ANOVA.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Come calcolare l&#8217;Eta quadrato<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La formula per calcolare l\u2019Eta al quadrato \u00e8 semplice:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Eta al quadrato = <sub>effetto<\/sub> SS \/ SS <sub>totale<\/sub><\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong><sub>Effetto<\/sub> SS:<\/strong> la somma dei quadrati di un effetto per una variabile.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>SS <sub>totale<\/sub> :<\/strong> la somma totale dei quadrati nel modello ANOVA.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il valore di Eta al quadrato varia da 0 a 1, dove valori pi\u00f9 vicini a 1 indicano una percentuale maggiore di varianza che pu\u00f2 essere spiegata da una determinata variabile nel modello.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per interpretare i valori Eta al quadrato vengono utilizzate le seguenti regole pratiche:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>.01:<\/strong> dimensione dell&#8217;effetto piccola<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>.06:<\/strong> dimensione media dell&#8217;effetto<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>.14 o superiore:<\/strong> dimensione dell&#8217;effetto grande<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: Calcola Eta al quadrato<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diciamo che vogliamo determinare se l&#8217;intensit\u00e0 dell&#8217;esercizio e il sesso influiscono sulla perdita di peso.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per testarlo, reclutiamo 30 uomini e 30 donne per partecipare a un esperimento in cui assegniamo casualmente 10 di ciascuno a seguire un programma senza esercizio fisico, esercizio leggero o esercizio intenso per un mese.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La tabella seguente presenta i risultati di <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-a-due-vie\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">un&#8217;ANOVA a due vie<\/a> utilizzando l&#8217;esercizio fisico e il sesso come fattori e la perdita di peso come <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-risposte-esplicative\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">variabile di risposta<\/a> :<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 17px;\"> <strong>Df Sum Sq Mean Sq F value p value    \ngender 1 15.8 15.80 9.916 0.00263\nexercise 2 505.6 252.78 158.610 &lt; 2e-16\nResiduals 56 89.2 1.59  \n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo calcolare <sub>il totale<\/sub> SS, la somma totale dei quadrati, come segue: 15,8 + 505,6 + 89,2 = <strong>610,6<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo quindi calcolare l&#8217;Eta al quadrato per genere ed esercizio fisico come segue:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Eta al quadrato per genere: 15,8 \/ 610,6 = <strong>0,02588<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Eta al quadrato per l&#8217;esercizio: 505,6 \/ 610,6 = <strong>0,828<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Vorremmo concludere che la dimensione dell\u2019effetto per l\u2019esercizio \u00e8 molto ampia, mentre la dimensione dell\u2019effetto per il genere \u00e8 piuttosto piccola.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questi risultati corrispondono ai valori p visualizzati nel risultato della tabella ANOVA. Il valore p per l\u2019esercizio (&lt;0,000) \u00e8 molto inferiore al valore p per il sesso (0,00263), indicando che l\u2019esercizio \u00e8 molto pi\u00f9 significativo nel predire la perdita di peso.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo esempio illustra anche perch\u00e9 l\u2019Eta al quadrato \u00e8 utile: sebbene il genere sia statisticamente significativo (p = 0,00263), la dimensione dell\u2019effetto ad esso associato \u00e8 in realt\u00e0 piuttosto piccola.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/valori-p-significativita-statistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">valore p<\/a> pu\u00f2 solo dirci se esiste o meno un&#8217;associazione significativa tra due variabili, ma una misura della dimensione dell&#8217;effetto come Eta al quadrato pu\u00f2 dirci la forza dell&#8217;associazione tra le variabili.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/eta-parziale-al-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cos&#8217;\u00e8 l&#8217;ETA parziale al quadrato?<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-in-un-modo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Un&#8217;introduzione all&#8217;ANOVA unidirezionale<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-a-due-vie\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Un&#8217;introduzione all&#8217;ANOVA bidirezionale<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-anova-post-hoc\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Una guida all&#8217;utilizzo dei test post-hoc con ANOVA<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eta al quadrato \u00e8 una misura della dimensione dell&#8217;effetto comunemente utilizzata nei modelli ANOVA. Misura la proporzione della varianza associata a ciascun effetto principale e all&#8217;effetto di interazione in un modello ANOVA. Come calcolare l&#8217;Eta quadrato La formula per calcolare l\u2019Eta al quadrato \u00e8 semplice: Eta al quadrato = effetto SS \/ SS totale Oro: [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Cos&#039;\u00e8 Eta al quadrato? 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