En este tema
Paso 1: Buscar una relación del modelo y evaluar su fortaleza
Determinar cuál es la relación de modelo que mejor se ajusta a sus datos y evaluar la fortaleza de la relación.
Sugerencia
Para visualizar mejor el grado de idoneidad del ajuste de un modelo en particular en relación con sus datos, cree una gráfica de dispersión con una línea de regresión ajustada.
Tipo de relación
Lineal: positiva
Lineal: negativa
Curva: cuadrática
Curva: cúbica
Ninguna relación
Si sus datos parecen ajustarse al modelo, puede explorar la relación utilizando un análisis de regresión.
Fuerza de la relación
Relación más débil
Relación más fuerte
Para cuantificar la fortaleza de una relación lineal (recta), utilice un análisis de correlación.
Paso 2: Buscar indicadores de datos inusuales o no normales
Los datos asimétricos y los datos multimodales indican que los datos podrían ser no normales. Los valores atípicos pueden indicar otras condiciones en sus datos.
Datos asimétricos
Cuando los datos son asimétricos, la mayoría de los datos se ubican en la parte superior o inferior de la gráfica. La asimetría indica que los datos pueden no estar distribuidos normalmente. En una gráfica marginal, busque en los márgenes de las gráficas indicadores de datos asimétricos.
- Histogramas
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Asimétrico hacia la derecha
Asimétrico hacia la izquierda
- Gráficas de puntos
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Asimétrico hacia la derecha
Asimétrico hacia la izquierda
- Gráficas de caja
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Asimétrico hacia la derecha
Asimétrico hacia la izquierda
Si usted está en conocimiento de que sus datos no son naturalemente asimétricos, investigue las posibles causas. Si desea analizar los datos marcadamente asimétricos, lea el tema Consideraciones acerca de los datos para el análisis a fin de asegurarse de que pueda utilizar los datos que no sean normales.
Valores atípicos
Los valores atípicos, que son valores de datos que se encuentran alejados de otros valores de datos, pueden afectar sustancialmente los resultados. En una gráfica marginal, busque en los márgenes de la gráfica de dispersión y de los gráficos datos asimétricos.
- Gráfica de dispersión
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En una gráfica de dispersión, los puntos aislados identifican los valores atípicos.
- Histograma
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En un histograma, las barras aisladas en los extremos identifican los valores atípicos.
- Gráfica de puntos
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En una gráfica de puntos, valores de datos extrañamente bajos o altos identifican posibles valores atípicos.
- Gráfica de caja
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En una gráfica de caja, los valores atípicos se identifican con asteriscos (*).
Intente identificar la causa de cualquier valor atípico. Corrija cualquier error de entrada de datos o de medición. Considere eliminar los valores de datos que estén asociados con eventos anormales y únicos (causas especiales). A continuación, repita el análisis.
Datos multimodales
Los datos multimodales tienen más de un pico. (Un pico representa el modo de un conjunto de datos). Los datos multimodales generalmente ocurren cuando los datos se recopilan a partir de más de un proceso o condición, como por ejemplo en más de una temperatura.
Histograma
Gráfica de puntos
Si tiene información adicional que le permita clasificar las observaciones en grupos, usted puede crear una variable grupal con esta información. A continuación, puede crear un histograma o una gráfica de puntos con grupos para determinar si la variabla de grupo explica los picos en los datos.
Paso 3: Buscar patrones relacionados con los grupos
Puede buscar patrones en la gráfica que puedan indicar que sus datos contienen grupos. Busque diferencias en las relaciones x-y entre los grupos de observación. Encontrar grupos significativos puede ayudarle a describir sus datos con mayor precisión.
Las siguientes gráficas son ejemplos de patrones relacionados con los grupos.
- Grupos con diferentes pendientes
- Cuando un grupo tienen una pendiente más inclinada, los cambios en los valores x están asociados con mayores cambios en los valores y.
- Grupos con ubicaciones diferentes
- Un grupo tienen valores y más altos de manera consistente para cada valor específico de x que el otro grupo.
- Grupos en conglomerados
- Los tres conglomerados en esta gráfica de dispersión indican tres grupos.
- Patrón no relacionados con los grupos
- Estos dos grupos no parecen ser diferentes.
Si sospecha que sus datos contienen grupos, puede crear una gráfica de dispersión con grupos para visualizar los grupos.
