Utilice los análisis de valores y vectores propios para evaluar la forma cómo las medias de respuesta difieren entre los niveles de los diferentes términos del modelo. Se poner énfasis en los vectores propios que correspondan a los valores propios altos. Para mostrar los análisis de valores y vectores propios, vaya a Análisis de valores y vectores propios en Presentación de resultados.
y seleccioneUtilice la tabla Medias para entender las diferencias estadísticamente significativas entre los niveles de los factores en sus datos. La media de cada grupo proporciona una estimación de cada media de población. Busque diferencias entre las medias de grupo para los términos que son estadísticamente significativos.
Para los efectos principales, la tabla muestra los grupos dentro de cada factor y sus medias. Para los efectos de interacción, la tabla muestra todas las combinaciones posibles de los grupos. Si un término de interacción es estadísticamente significativo, no interprete los efectos principales sin considerar los efectos de interacción.
Para mostrar las medias, vaya a Análisis de univariantes de la varianza, e ingrese los términos en Mostrar las medias de los cuadrados mínimos correspondientes a los términos.
, seleccioneCuando se realiza MANOVA general, se puede elegir calcular los estadísticos univariados para examinar las respuestas individuales. Los resultados univariados pueden proporcionar una comprensión más intuitiva de las relaciones en los datos. Sin embargo, los resultados univariados pueden diferir de los resultados multivariados.
Para mostrar los resultados univariados, vaya a Análisis de univariantes de la varianza en Presentación de resultados.
y seleccioneUtilice las gráficas de residuos como ayuda para determinar si el modelo es adecuado y cumple con los supuestos del análisis. Si los supuestos no se cumplen, el modelo podría no ajustarse adecuadamente a los datos y se debería tener cuidado al interpretar los resultados.
Cuando se realiza el análisis MANOVA general, Minitab muestra las gráficas de residuos para todas las variables de respuesta que están en el modelo. Usted debe determinar si las gráficas de residuos para todas las variables de respuesta indican que el modelo cumple con los supuestos.
Para obtener más información sobre cómo manejar los patrones en las gráficas de residuos, vaya a Gráficas de residuos para MANOVA general y haga clic en el nombre de la gráfica de residuos en la lista que se encuentra en la parte superior de la página.
Utilice la gráfica de residuos vs. ajustes para verificar el supuesto de que los residuos están distribuidos aleatoriamente y tienen una varianza constante. Lo ideal es que los puntos se ubiquen aleatoriamente a ambos lados del 0, con patrones no detectables en los puntos.
Patrón | Lo que podría indicar el patrón |
---|---|
Dispersión en abanico o irregular de los residuos en los valores ajustados | Varianza no constante |
Curvilíneo | Un término de orden superior faltante |
Un punto que está alejado de cero | Un valor atípico |
Un punto que está lejos de los otros puntos en la dirección x | Un punto influyente |
Utilice la gráfica de probabilidad normal de los residuos para verificar el supuesto de que los residuos están distribuidos normalmente. La gráfica de probabilidad normal de los residuos debe seguir aproximadamente una línea recta.
Patrón | Lo que podría indicar el patrón |
---|---|
No una línea recta | No normalidad |
Un punto que está alejado de la línea | Un valor atípico |
Pendiente cambiante | Una variable no identificada |