{"id":1491,"date":"2023-07-26T04:35:34","date_gmt":"2023-07-26T04:35:34","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/eta-parziale-al-quadrato\/"},"modified":"2023-07-26T04:35:34","modified_gmt":"2023-07-26T04:35:34","slug":"eta-parziale-al-quadrato","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/eta-parziale-al-quadrato\/","title":{"rendered":"Cos&#39;\u00e8 l&#39;eta parziale al quadrato? (definizione &amp; #038; esempio)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>L&#8217;eta quadrato parziale<\/strong> \u00e8 un modo per misurare la <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/dimensione-delleffetto\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">dimensione dell&#8217;effetto<\/a> di diverse variabili nei modelli ANOVA.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misura la proporzione della varianza spiegata da una determinata variabile della varianza totale rimanente dopo aver tenuto conto della varianza spiegata da altre variabili nel modello.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Come calcolare l&#8217;ETA parziale al quadrato<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La formula per calcolare l\u2019eta parziale al quadrato \u00e8:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Eta parziale al quadrato = <sub>effetto<\/sub> SS \/ ( <sub>effetto<\/sub> SS + <sub>errore<\/sub> SS)<\/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><sub>Errore<\/sub> SS:<\/strong> errore della somma dei quadrati nel modello ANOVA.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il valore dell&#8217;eta quadrato parziale varia da 0 a 1, dove i valori pi\u00f9 vicini a 1 indicano una percentuale maggiore di varianza che pu\u00f2 essere spiegata da una determinata variabile nel modello dopo aver tenuto conto della varianza spiegata da altri. altre variabili del modello.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per interpretare i valori eta quadrati parziali 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: Calcolo parziale e 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 0.00000\nResiduals 56 89.2 1.59  \n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo calcolare l\u2019eta parziale al quadrato per genere ed esercizio fisico come segue:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Eta parziale al quadrato per genere: 15,8 \/ (15,8+89,2) = <strong>0,15044<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Eta parziale al quadrato dell&#8217;esercizio: 505,6 \/ (505,6+89,2) = <strong>0,85<\/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 (0,00000) \u00e8 molto inferiore al valore p per il sesso (0,00263), indicando che l\u2019esercizio \u00e8 molto pi\u00f9 significativo nel prevedere la perdita di peso.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Eta quadrato vs Eta parziale quadrato<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/eta-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Eta al quadrato<\/a> misura la proporzione della varianza rappresentata da una determinata variabile rispetto alla varianza totale in un modello ANOVA. Viene calcolato come segue:<\/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;\">Quando nel modello \u00e8 presente una sola variabile predittrice (ovvero un&#8217;ANOVA unidirezionale), il valore di eta al quadrato e di eta quadrato parziale saranno uguali.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per impostazione predefinita, programmi come SPSS riportano valori eta quadrati parziali nell&#8217;output delle tabelle ANOVA. Quindi \u00e8 importante conoscere la sottile differenza tra eta al quadrato ed eta al quadrato parziale.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <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>L&#8217;eta quadrato parziale \u00e8 un modo per misurare la dimensione dell&#8217;effetto di diverse variabili nei modelli ANOVA. 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