Aviso
Ahora estás saliendo de support.minitab.com.
Haga clic en Continuar para continuar con:
La tabla de coeficientes proporciona los coeficientes de los niveles individuales de los términos de factor fijo y los coeficientes de los términos de covariable. Un coeficiente de un término de factor fijo en un nivel específico describe el efecto del nivel del factor en la respuesta, en comparación con el resto de los niveles del factor. Un coeficiente de un término de covariable representa el tamaño y la dirección de la relación lineal entre el término y la respuesta.
Los coeficientes para un término de factor fijo muestran qué tan diferentes son las medias de nivel para el término. También puede realizar un análisis de comparaciones múltiples con respecto al término para clasificar aún más los efectos de nivel en grupos que sean estadísticamente iguales o estadísticamente diferentes.
El coeficiente para un término de covariable representa el cambio en la respuesta media asociado a un cambio de 1 unidad en ese término, en tanto que los otros términos incluidos en el modelo se mantienen iguales. El signo del coeficiente indica la dirección de la relación entre el término y la respuesta. El tamaño del coeficiente suele ser una buena manera de evaluar la significancia práctica del efecto del término sobre la variable de respuesta.
El error estándar del coeficiente estima la variabilidad entre las estimaciones del coeficiente que se obtendría si las muestras se tomaran de la misma población una y otra vez. El cálculo presupone que los términos del modelo y el tamaño de la muestra se mantendrían iguales si se tomara la muestra una y otra vez.
Utilice el error estándar del coeficiente para medir la precisión de la estimación del coeficiente. Cuanto menor sea el error estándar, más precisa será la estimación. Al dividir el coeficiente entre su error estándar, se calcula un valor t. Si el valor p asociado a este estadístico t es menor que el nivel de significancia, usted concluye que el coeficiente es significativamente diferente de 0.
Los grados de libertad (GL) son la cantidad de información en los datos. Minitab utiliza los grados de libertad para construir la prueba t para el coeficiente.
Estos intervalos de confianza (IC) son rangos de valores que es probable que contengan los verdaderos valores de los coeficientes para un término de efecto fijo incluido en el modelo.
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.
Si el nivel de confianza es 95%, usted puede estar 95% seguro de que el intervalo de confianza contiene el verdadero valor del coeficiente 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.
El valor t mide la relación entre el coeficiente y su error estándar.
Minitab utiliza el valor t para calcular el valor p, que se utiliza para comprobar si el coeficiente es significativamente diferente de 0.
Usted puede utilizar el valor t para determinar si puede rechazar la hipótesis nula. Sin embargo, el valor p se utiliza con más frecuencia, porque el valor umbral para el rechazo de la hipótesis nula no depende de los grados de libertad. Para obtener más información sobre cómo usar el valor t, vaya a Uso del valor t para determinar si se puede rechazar la hipótesis nula.
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.
Para determinar si un coeficiente es estadísticamente diferente de 0, compare el valor p del coeficiente 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.
Si el valor p es menor que o igual al nivel de significancia, usted no puede concluir que el coeficiente es significativamente diferente de 0.
Ahora estás saliendo de support.minitab.com.
Haga clic en Continuar para continuar con: