Pruebas de independencia de tres factores

Esta macro ajusta los modelos log-lineales a datos de clasificación de tres factores (una tabla de contingencia). Las pruebas de relación de verosimilitud para la bondad de ajuste se realizan para los modelos enteros y para términos individuales.

Esta macro ajusta los modelos log-lineales a datos de clasificación de tres factores (una tabla de contingencia). Las pruebas de relación de verosimilitud para la bondad de ajuste se realizan para los modelos enteros y para términos individuales.

Descargar la macro

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Important

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Entradas requeridas

  • Tres columnas de factores, cada una de las cuales contiene los niveles de la observación
  • Una columna que contiene la frecuencia observada o conteo para cada combinación de valores en las columnas de factores
Nota

La macro está limitada a un máximo de 10 niveles por factor. Usted puede modificar el código de la macro si se necesitan más de 10. Primero, modifique el sufijo superior de las variables ABT, ACT, BCT y JUNK en la formulación de los enunciados. Luego, modifique el valor de LMAX en el enunciado LET que sigue. Modifique esta nota en el código para que muestre el nuevo valor máximo.

Ejecución de la macro

Supongamos que los niveles de los factores para la tabla de tres factores están en C1, C2 y C3. Las frecuencias están en C4. Para ejecutar la macro, elija Vista > Línea de comandos/historial y escriba:

%THREEWAY C1 C2 C3 C4

Haga clic en Corrida.

Nota

Se debe advertir al usuario que una prueba de un término individual es legítima únicamente si todos los términos que fueron omitidos de los dos modelos (entre los cuales se tomó la diferencia) corresponden a efectos que, de hecho, están ausentes.

Más información

En la salida, cada modelo probado se identifica con una lista de los términos que se incluyen. Los tres factores se simbolizan con las tres letras mayúsculas A, B y C. Los términos del modelo se representan mediante las siguientes reglas simples:

A = efecto principal del factor A

AB = interacción de 2 factores entre los factores A y B.

ABC = interacción de 3 factores entre los factores A, B y C.

Los modelos son estrictamente jerárquicos, de modo que la inclusión de un término específico requiere la inclusión de todos los términos de orden inferior que incluyen cualquier subconjunto de los mismos factores. Por lo tanto, los términos no están en la lista si su inclusión está implícita en términos de orden superior que están en la lista. Por ejemplo, el modelo saturado de tres factores simplemente se escribe como (ABC), porque la inclusión de la interacción de tres factores implica la inclusión de todas las interacciones de dos factores (AB, AC y BC) y todos los efectos principales (A, B y C).

El modelo del mejor ajuste es el modelo más simple para el cual el estadístico de bondad de ajuste no es significativo. Por lo general, es igual al modelo que incluye solamente aquellos términos cuyos efectos individuales son estadísticamente significativos. Cuando el modelo del mejor ajuste es identificado, se interpreta de la siguiente manera:

(ABC) Cada factor es dependiente de los otros dos.

(AB AC BC) Cada factor depende de los otros dos, aunque el patrón de dependencia es menos complejo debido a la ausencia de la interacción de 3 factores.

(AB BC) Los factores A y C son condicionalmente independientes; es decir, son independientes para un valor fijo del factor B.

(A BC) Los factores B y C son conjuntamente independientes del factor A.

(A B C) Los factores A, B y C son mutuamente independientes.