Seleccionar las gráficas que se mostrarán para Analizar respuesta binaria para diseño factorial

Minitab provee tres gráficas que ayudan a identificar los términos que influyen en la respuesta: un diagrama de Pareto, una gráfica normal y una gráfica de normales absolutos. Estas gráficas le permiten comparar la magnitud relativa de los efectos y evaluar su significancia estadística.

El umbral de significancia estadística depende del nivel de significancia (denotado por α o alfa). A menos que usted utilice un método de selección escalonado, el nivel de significancia es 1 menos el nivel de confianza del análisis. Para obtener más información sobre cómo cambiar el nivel de confianza, vaya a Especificar las opciones para Analizar respuesta binaria para diseño factorial. Si usa selección hacia atrás o selección escalonada, el nivel de significancia es el nivel de significancia en el que Minitab elimina un término del modelo, conocido como Alfa para retirar. Si usa selección hacia adelante, el nivel de significancia es el nivel de significancia en el que Minitab agrega un término al modelo, conocido como Alfa para ingresar. Para obtener más información sobre las opciones de los métodos escalonados, vaya a Realizar regresión escalonada para Analizar respuesta binaria para diseño factorial.

Pareto

Seleccione para determinar la magnitud y la importancia de un efecto. El diagrama muestra el valor absoluto de los efectos y traza una línea de referencia en la gráfica. Cualquier efecto que se extienda más allá de esta línea de referencia es estadísticamente significativo.

Normal

Seleccione para comparar la magnitud y la significancia estadística de los efectos principales y de interacción de un diseño factorial de 2 niveles. La línea ajustada indica donde se esperaría que se situaran los puntos si los efectos fueran cero. Los efectos significativos tienen una etiqueta y se sitúan hacia el lado izquierdo o derecho de la gráfica.

La gráfica de probabilidad normal muestra los efectos negativos en el lado izquierdo de la gráfica y los efectos positivos en el lado derecho de la gráfica.

Normales (absolutos)

Seleccione o para comparar la magnitud y la significancia estadística de los efectos principales y de interacción de un diseño factorial de 2 niveles. La línea ajustada indica donde se esperaría que se situaran los puntos si los efectos fueran cero. Los efectos significativos tienen una etiqueta y se sitúan hacia el lado derecho de la gráfica.

La gráfica de normales absolutos muestra el valor absoluto de todos los efectos, positivos y negativos. En lugar de colocar los efectos negativos a la izquierda y los efectos positivos a la derecha, todos los efectos significativos están en el lado derecho, lo cual enfatiza sus magnitudes relativas.

Para diseños de 2 niveles y de Plackett-Burman, seleccione Mostrar solo términos de modelo para mostrar solo los términos que están en el modelo o seleccione Mostrar todos los términos para mostrar todos los términos en las gráficas.

Residuos para las gráficas

Especifique el tipo de residuos que se mostrará en las gráficas de residuos. Para obtener más información, vaya a ¿Qué tipos de residuos se incluyen en Minitab?.

• Regular: Grafique los residuos regulares sin procesar.
• Estandarizado: Grafique los residuos estandarizados.
• Eliminado: Grafique los residuos eliminados studentizados.

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 en Minitab.

• Gráficas individuales: Seleccione las gráficas de residuos que desea mostrar.

  Histograma

  Muestra un histograma de los residuos.

  Gráfica normal

  Muestra una gráfica de probabilidad normal de los residuos.

  Residuos vs. ajustes

  Muestre los residuos vs. los valores ajustados. Para una respuesta binaria, muestre los residuos vs. el logit de los ajustes.

  Residuos vs. orden

  Muestre los residuos vs. el orden de los datos. El número de fila para cada punto de datos se muestra en el eje X.

• Cuatro en uno: Muestra las cuatro gráficas de residuos juntas en una sola gráfica.

Residuos vs. variables

Ingrese una o más variables para realizar una gráfica 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.