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Seleccione el tipo de residuo que se mostrará y las gráficas de residuos que se mostrarán.
Residuos para las gráficas
Usted puede especificar que las gráficas muestren residuos marginales o condicionales.
Condiciones regulares: Los residuos condicionales son la diferencia entre los ajustes condicionales y los valores observados en los datos de la muestra. Utilice los residuos condicionales para verificar la normalidad del término de error.
Condicionales estandarizados: Graficar las versiones estandarizadas de los residuales condicionales. Si una observación tiene un residuo estandarizado mayor que 2, puede ser un valor atípico en los datos.
Marginales regulares: Los residuos marginales son la diferencia entre los ajustes marginales y los valores observados en los datos de la muestra. Utilice los residuos marginales para evaluar si las ecuaciones marginales pueden representar la respuesta media de y en diferentes niveles de los términos de efecto fijo.
Marginales estandarizados: Graficar las versiones estandarizadas de los residuos marginales. Si una observación tiene un residuo estandarizado mayor que 2, puede ser un valor atípico en los datos.
Gráficas de residuos
Utilice las gráficas de residuos para determinar si el modelo cumple con los supuestos del análisis. Para obtener más información, vaya a Gráficas de residuos incluidas en Minitab.
Gráficas individuales: Seleccione las gráficas de residuos que desea mostrar.
Histograma de residuos
Mostrar un histograma de los residuos.
Gráfica de probabilidad normal de los residuos
Mostrar una gráfica de probabilidad normal de los residuos.
Residuos vs. ajustes
Mostrar los residuos vs. los valores ajustados.
Residuos vs. orden
Mostrar los residuos vs. el orden de los datos. El número de fila para cada punto de los datos se muestra en el eje X.
Cuatro en una: Mostrar las cuatro gráficas de residuos juntas en una sola gráfica.
Residuos vs. las variables
Ingrese una o más variables para graficarlas en función de los residuos. Se pueden graficar los siguientes tipos de variables:
Variables que ya están en el modelo actual, para buscar curvatura en los residuos.
Variables importantes que no están en el modelo actual, para determinar si están relacionadas con la respuesta.