Corrección Greenhouse–Geisser

La corrección Greenhouse-Geisser ${\widehat {\varepsilon }}$ es un método de ajuste para la falta de esfericidad en un método de medidas repetidas ANOVA. La corrección funciona como el estimado del epsilon (esfericidad) y como una corrección por la falta de esfericidad. La corrección fue propuesta por Samuel Greenhouse y Seymour Geissser en 1959^[1]

La corrección Greenhouse-Geisser es un estimado de esfericidad ( ${\widehat {\varepsilon }}$ ). Si la esfericidad se cumple, entonces ${\widehat {\varepsilon }}$ =1. En caso de que esta no se cumpla, el valor será menor a 1 (y los grados de libertad serán sobrestimados, lo que conllevará que el valor F sea inflado).^[2] Para corregir esta inflación, multiplicamos el epsilon estimado Greenhouse-Geisser con los grados de libertad usados para calcular el valor crítico de F.

Una corrección alternativa que se cree que es menos conservadora es la corrección Huynh-Feldt (1976). Como "Rule of thumb" (expresión del idioma inglés que designa un principio o criterio de amplia aplicación que no es necesariamente preciso ni fiable en toda situación) la corrección Greenhouse-Geisser es preferida cuando el epsilon muestra un valor por debajo del 0.75. De otro modo, es más común usar la corrección Huynh-Feldt.^[3]

Véase también[editar]

Mauchly sphericity prueba
Análisis multivariante de la varianza (MANOVA)

Referencias[editar]

↑ Greenhouse, S. W.; Geisser, S. (1959). "On methods in the analysis ofprofile data". Psychometrika. 24: 95–112.
↑ Andy Field (21 January 2009). Discovering Statistics Using SPSS. SAGE Publications. p. 461. ISBN 978-1-84787-906-6.
↑ J. P. Verma (21 de agosto de 2015). Repeated Measures Design for Empirical Researchers. John Wiley & Sons. p. 84. ISBN 978-1-119-05269-2.

Datos: Q85764554

[1] Greenhouse, S. W.; Geisser, S. (1959). "On methods in the analysis ofprofile data". Psychometrika. 24: 95–112.

[2] Andy Field (21 January 2009). Discovering Statistics Using SPSS. SAGE Publications. p. 461. ISBN 978-1-84787-906-6.

[Verma2015-3] J. P. Verma (21 de agosto de 2015). Repeated Measures Design for Empirical Researchers. John Wiley & Sons. p. 84. ISBN 978-1-119-05269-2.

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