Tabla Método para Analizar diseño factorial

Encuentre definiciones y ayuda para interpretar cada uno de los estadísticos en la tabla Método.

En este tema

λ redondeada
λ estimada
IC de 95 % para λ

λ redondeada

Por opción predeterminada, Minitab redondea el valor óptimo de λ (lambda) a la mitad más cercana porque estos valores corresponden a una transformación más intuitiva. Si desea utilizar el valor óptimo para la transformación, elija Archivo > Opciones > Modelos lineales > Presentación de resultados.

Interpretación

Los siguientes son valores redondeados comunes de lambda y la forma como transforman la variable de respuesta.

Lambda	Transformación
-2	−Y^-2 = −1 / Y²
-1	−Y^-1 = −1 / Y
-0,5	−Y^-0.5 = −1 / (raíz cuadrada de Y)
0	logaritmo (Y)
0,5	Y^0.5 = raíz cuadrada de Y
1	Y
2	Y²

λ estimada

Cuando usted utiliza una transformación de Box-Cox, la λ (lambda) estimada es el valor óptimo para producir valores de respuesta transformados que estén normalmente distribuidos. Por opción predeterminada, Minitab utiliza el valor redondeado de lambda.

Interpretación

Lambda es el exponente que Minitab utiliza para transformar los datos de respuesta. Por ejemplo, si lambda = -1, entonces todos los valores de respuesta (Y) se transforman como sigue: −Y^-1 = −1/Y. Si lambda es igual a 0, este representa el logaritmo natural de Y en lugar de Y⁰.

IC de 95 % para λ

Los intervalos de confianza para λ son rangos de valores que probablemente contienen el valor real de λ para la población completa de la cual se obtuvo la muestra.

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.

Interpretación

Utilice el intervalo de confianza para evaluar la estimación de lambda para la muestra.

Por ejemplo, con un nivel de confianza de 95 %, se puede estar un 95% seguro de que el intervalo de confianza contiene el valor de lambda para la población. El intervalo de confianza ayuda a evaluar la significancia práctica de los resultados. Utilice el 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.