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El mejor predictor linear insesgado (BLUP) para un nivel específico de un término de factor aleatorio describe el efecto del nivel del término sobre la respuesta. Minitab utiliza estos valores para calcular los valores ajustados condicionales de los niveles especificados de los factores aleatorios.
Utilice el BLUP para evaluar qué tan diferentes son los efectos del factor aleatorio en los niveles especificados sobre la respuesta. El valor y el signo del BLUP de un nivel específico describe la dirección y el tamaño del efecto.
El error estándar de la mejor predicción lineal insesgada (BLUP) para un nivel específico representa la incertidumbre en el efecto pronosticado sobre la respuesta.
El error estándar de la BLUP mide la incertidumbre en la predicción. El error estándar de la BLUP se utiliza para calcular el valor t y luego construir la prueba sobre si el efecto a un nivel específico es significativamente diferente de 0. Si el valor p asociado es menor que el nivel de significancia (α), usted concluye que el efecto del nivel específico es diferente de 0.
Los grados de libertad representan la cantidad de información en los datos para estimar el intervalo de confianza y para construir la prueba para la mejor prodicción lineal insesgada (BLUP).
Utilice los GL para comparar la cantidad de información que está disponible acerca de las BLUP. Por lo general, más grados de libertad hacen que el intervalo de confianza para la BLUP sea más estrecho que un intervalo con menos grados de libertad.
Estos intervalos de confianza (IC) son rangos de valores que es probable que contengan los verdaderos valores de la mejor predicción lineal insesgada (BLUP) para los términos aleatorios incluidos 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.
Utilice el intervalo de confianza para evaluar el efecto de nivel específico de un término aleatorio sobre la respuesta. Un intervalo que no contiene el 0 indica un efecto estadísticamente significativo. Si el intervalo es estrictamente mayor que 0, el nivel específico tiene un efecto positivo sobre la respuesta. Un intervalo que es estrictamente menor que 0 indica un efecto negativo sobre la respuesta. Un intervalo que contiene el 0 no apoya un efecto de nivel significativo del término aleatorio sobre la respuesta.
El valor t mide la relación entre la mejor predicción lineal insesgada (BLUP) y su error estándar.
Minitab utiliza el valor t para calcular el valor p, que se usa para tomar una decisión acerca de la significancia estadística de los valores de BLUP.
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 de rechazo es el mismo sin importar los grados de libertad.
El valor p es una probabilidad que mide la evidencia en contra de la hipótesis nula. La hipótesis nula es que el efecto de nivel específico de un factor aleatorio sobre la respuesta es 0. Las probabilidades más bajas proporcionan una evidencia más fuerte en contra de la hipótesis nula.
Para determinar si la mejor predicción linear insesgada (BLUP) de un nivel específico de un factor aleatorio es diferente de 0, compare el valor p de la BLUP con el nivel de significancia.
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