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Minitab puede utilizar el esquema de codificación (0.1) o (−1, 0, +1) para incluir las variables categóricas en el modelo. El esquema (0,1) es la opción por defecto para el análisis de regresión, mientras que el esquema (−1, 0, +1) es la opción predeterminada para ANOVA y DOE. La elección entre estos dos esquemas no cambia la significancia estadística de las variables categóricas. Sin embargo, el esquema de codificación cambia los coeficientes y la forma cómo interpretarlos.
Verifique el esquema de codificación que se muestra para asegurarse de que se ha realizado el análisis tal como estaba previsto. Interprete los coeficientes para las variables categóricas como sigue:
Si eligió estandarizar los predictores continuos en su modelo, Minitab le proporciona los detalles acerca del método en la tabla Estandarización de los predictores continuos.
Generalmente, se utiliza una estandarización para centrar las variables, para escalar las variables o para ambas. Cuando se centran las variables, se reduce la multicolinealidad causada por los términos polinómicos y los términos de interacción, que mejoran la precisión de las estimaciones de los coeficientes. En la mayoría de los casos, cuando se escalan las variables, Minitab convierte las diferentes escalas de las variables en una escala común, lo que permite comparar el tamaño de los coeficientes.
Utilice la tabla Método de estandarización para comprobar que el análisis se ha realizado tal como estaba previsto. Dependiendo del método de su elección, es posible que tenga que cambiar la interpretación de los coeficientes de la manera siguiente:
La interpretación exacta de los coeficientes también depende de otros aspectos del análisis, tales como la función de enlace.
Utilice la función de enlace para encontrar el modelo que mejor se ajuste a los datos. Utilice los estadísticos de bondad de ajuste para comparar los ajustes usando funciones de enlace diferentes. Ciertas funciones de enlace se pueden usar por razones históricas o porque tienen un significado especial dentro de una disciplina.
Una ventaja de la función de enlace logit es que ofrece una estimación de la relación de probabilidades para cada predictor incluido en el modelo.
La salida también identifica qué nivel de la respuesta es el evento de referencia.
Utilice la información de respuesta para examinar la cantidad de datos que están incluidos en el análisis. Las muestras aleatorias más grandes con muchas ocurrencias de cada nivel por lo general proporcionan inferencias más exactas sobre la población.
También puede usar la información de respuesta para determinar qué evento es el evento de referencia. La interpretación de los estadísticos, como los coeficientes y las relaciones de probabilidades, depende de qué evento es el evento de referencia.
Cuando se utiliza un conjunto de datos de prueba, la tabla muestra el porcentaje de los datos que se encuentran en el conjunto de datos de prueba. Cuando se utiliza la validación cruzada, la tabla muestra el número de pliegues. Cuando se especifica una columna que indica qué observaciones se encuentran en el conjunto de datos de prueba o qué observaciones se encuentran en cada pliegue, la tabla muestra el título de la columna.
Verifique el método de validación que está en los resultados para asegurarse de que haya realizado el análisis tal como estaba previsto.
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