Tabla Componentes de la varianza para Ajustar modelo de efectos mixtos

Encuentre definiciones y ayuda para interpretar cada uno de los estadísticos en la tabla Componentes de la varianza.

Componentes de la varianza

Los componentes de la varianza representan las varianzas de los términos aleatorios y el término de error aleatorio en un modelo de efectos mixtos. Minitab muestra el valor del componente de la varianza (Var) y qué tanto de la variación total es explicado por el componente de la varianza (% del total).

Interpretación

Utilícese para evaluar qué tanto de la variación en el estudio se puede atribuir a cada término aleatorio. Los valores más altos indican que el término aporta más variabilidad a la respuesta. Por ejemplo, Campo tiene un componente de la varianza de aproximadamente 0.078 y representa aproximadamente el 73% de la varianza en el modelo.

Modelo de efectos mixtos: Rendimiento versus Campo, Variedad

Componentes de la varianza % del EE de la Fuente Var total var. IC de 95% Valor Z Valor p Campo 0.077919 72.93% 0.067580 (0.0142361, 0.426476) 1.152996 0.124 Error 0.028924 27.07% 0.010562 (0.0141399, 0.059166) 2.738613 0.003 Total 0.106843 -2 log likelihood = 7.736012

EE Var

El error estándar del componente de la varianza estima la incertidumbre de estimar el componente de la varianza a partir de los datos de la muestra.

Interpretación

Utilice el error estándar del componente de la varianza para medir la precisión de la estimación del componente de la varianza. Cuanto menor sea el error estándar, más precisa será la estimación. Al dividir el componente de la varianza entre su error estándar se obtiene un valor Z. Si el valor p asociado a este estadístico Z es menor que el nivel de significancia (denotado como alfa o α), usted concluye que el componente de la varianza es mayor que cero.

Intervalo de confianza para el componente de la varianza (IC de 95%)

Los intervalos de confianza (IC) son rangos de valores que es probable que contengan el verdadero valor del componente de la varianza.

Puesto que las muestras son aleatorias, es poco probable que dos muestras de una población produzcan intervalos de confianza idénticos. Sin embargo, si toma muchas muestras aleatorias, un determinado porcentaje de los intervalos de confianza resultantes incluirá el parámetro de población desconocido. El porcentaje de estos intervalos de confianza que contiene el parámetro es el nivel de confianza del intervalo.

El intervalo de confianza consta de las dos partes siguientes:
Estimación de punto
Este valor individual estima un parámetro de población usando los datos de la muestra. El intervalo de confianza está centrado alrededor de la estimación de punto.
Margen de error
El margen de error define el ancho del intervalo de confianza y es determinado por la variabilidad observada en la muestra, el tamaño de la muestra y el nivel de confianza. Para calcular el límite superior del intervalo de confianza, el margen de error se suma a la estimación de punto. Para calcular el límite inferior del intervalo de confianza, el margen de error se resta de la estimación de punto.

Interpretación

Si el nivel de confianza es 95%, usted puede estar 95% seguro de que el intervalo de confianza contiene el verdadero valor del componente de la varianza para el término aleatorio correspondiente. El intervalo de confianza ayuda a evaluar la significancia práctica de los resultados. Utilice su conocimiento especializado para determinar si el intervalo de confianza incluye valores que tienen significancia práctica para su situación. Si el intervalo es demasiado amplio para ser útil, considere aumentar el tamaño de la muestra.

Valor Z

El valor Z es un estadístico de prueba que mide la relación entre el componente estimado de la varianza y su error estándar.

Interpretación

Minitab utiliza el valor Z para calcular el valor p, que se utiliza para comprobar si el componente de la varianza es significativamente mayor que cero.

Valor p para los componentes de la varianza

El valor p es una probabilidad que mide la evidencia en contra de la hipótesis nula. Las probabilidades más bajas proporcionan una evidencia más fuerte en contra de la hipótesis nula.

Interpretación

Para determinar si un término aleatorio afecta significativamente la respuesta, compare el valor p del término indicado en la tabla Componentes de la varianza con el nivel de significancia. Por lo general, un nivel de significancia (denotado como α o alfa) de 0.05 funciona adecuadamente. Un nivel de significancia de 0.05 indica un riesgo de 5% de concluir que existe un efecto cuando no hay un efecto real.
Valor p ≤ α: El término aleatorio afecta significativamente la respuesta
Si el valor p es menor que o igual al nivel de significancia, usted puede concluir que el término aleatorio no afecta significativamente la respuesta. Esto significa que la varianza del término aleatorio es significativamente diferente de cero.
Valor p > α: El término aleatorio no afecta significativamente la respuesta
Si el valor p es mayor que el nivel de significancia, usted no puede concluir que el término aleatorio afecta significativamente la respuesta. Convendría que vuelva a ajustar el modelo sin el término insignificante para evaluar el efecto del término en otros resultados.
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