Revisión general de Ajustar modelo lineal general

Utilice Ajustar modelo lineal general para ajustar un modelo de mínimos cuadrados cuando tenga una respuesta continua, factores categóricos y covariables opcionales. Puede incluir términos de interacción y polinómicos, factores cruzados y anidados y factores fijos y aleatorios.

Por ejemplo, un ingeniero que trabaja para un fabricante de vidrio desea evaluar el efecto del tipo de vidrio en la salida de luz de un osciloscopio. La temperatura, una covariable, también puede afectar la salida de luz. El ingeniero utiliza un modelo lineal general para determinar si los tres tipos de vidrio afectan la salida de luz, representando al mismo tiempo los cambios en la temperatura.

Una vez realizado el análisis, Minitab almacena el modelo para que usted pueda completar cualquiera de los siguientes pasos:

Comparar las medias de los grupos.
Predecir la respuesta de nuevas observaciones.
Graficar las relaciones entre las variables.
Hallar valores que optimicen múltiples respuestas.

Para obtener más información, vaya a Revisión general del modelo almacenado.

Dónde encontrar este análisis

Para ajustar modelo lineal general, elija Estadísticas > ANOVA > Modelo lineal general > Ajustar modelo lineal general.

Cuándo utilizar un análisis alternativo

Para un modelo con factores aleatorios, normalmente se utiliza Ajustar modelo de efectos mixtos para poder usar el método de estimación de máxima verosimilitud restringida (REML).
Si usted tiene variables predictoras principalmente continuas, puede obtener resultados de modelo similares con Ajustar modelo de regresión.
Si usted tiene uno o dos factores categóricos y desea comparar las medias de los niveles con la media general de datos que siguen las distribuciones normal, binomial o de Poisson, utilice Análisis de medias.
Si usted solo tiene variables categóricas tanto para la respuesta como para los factores, vaya a ¿Qué es un modelo lineal general? para saber qué tipo de análisis de regresión utilizar.
Si usted desea probar la igualdad de las desviaciones estándar entre los grupos, utilice Prueba de igualdad de varianzas.
Si usted tiene múltiples variables de respuesta que están correlacionadas y un conjunto común de factores, utilice MANOVA general, que tiene más potencia y puede detectar patrones de respuestas multivariadas.