La reducción proporcional de la pérdida ( PRL ) es un marco general para desarrollar y evaluar medidas de la fiabilidad de formas particulares de hacer observaciones que posiblemente estén sujetas a errores de todo tipo. Dichas medidas cuantifican en qué medida el hecho de disponer de las observaciones ha reducido la pérdida (costo) de la incertidumbre sobre la cantidad prevista en comparación con no disponer de esas observaciones.
La reducción proporcional del error es un marco más restrictivo ampliamente utilizado en estadística, en el que la función de pérdida general se reemplaza por una medida de error más directa, como el error cuadrático medio. [ cita requerida ] Algunos ejemplos son el coeficiente de determinación y la lambda de Goodman y Kruskal . [1]
El concepto de reducción proporcional de la pérdida fue propuesto por Bruce Coolil y Roland T. Rust en su artículo de 1994 Reliability and Expected Loss: A Unifying Principle . [2] Muchas medidas de confiabilidad comúnmente utilizadas para datos cuantitativos (como datos continuos en un diseño experimental) son medidas PRL, incluyendo el alfa de Cronbach y las medidas propuestas por Ben J. Winer en 1971. [3] También proporciona una forma general de desarrollar medidas para la confiabilidad de datos cualitativos. Por ejemplo, este marco proporciona varias medidas posibles que son aplicables cuando un investigador quiere evaluar el consenso entre jueces a quienes se les pide codificar una serie de elementos en categorías cualitativas mutuamente excluyentes. [4] Medidas de este último tipo han sido propuestas por varios investigadores, incluyendo Perrault y Leigh en 1989. [5]
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