Observaciones poco comunes

Las observaciones poco comunes (también llamadas observaciones influyentes) son observaciones que tienen un impacto desproporcionado en un modelo de regresión o ANOVA. Es importante identificar las observaciones poco comunes porque pueden producir resultados engañosos. Por ejemplo, una observación poco común puede hacer que un coeficiente significativo parezca insignificante.

Las observaciones que Minitab etiqueta no siguen adecuadamente la ecuación de regresión propuesta. Sin embargo, se espera que haya algunas observaciones poco comunes. Por ejemplo, con base en los criterios para los residuos grandes, se esperaría que aproximadamente el 5% de las observaciones sean marcadas como observaciones con un residuo grande.

En la salida anterior, la observación 1 se denotó con una X, lo que la identifica como un punto de apalancamiento. La observación 22, denotada con una R, es un valor atípico.

Para determinar qué tan grande es el efecto de la observación poco común, usted puede ajustar el modelo con y sin la observación y comparar los coeficientes, los valores p, el R² y otros parámetros del modelo. Si el modelo cambia significativamente al eliminar la observación poco común, determine en primer lugar si la observación es un error de entrada de datos o un error de medición. Si no es así, examine más a fondo el modelo para determinar si omitió un término (por ejemplo, un término de interacción) o una variable importante, o si especificó incorrectamente el modelo. Es posible que tenga que recoger más datos para determinar una solución.