Si usted no es experto en estadística, examinar resultados estadísticos a veces puede hacerle sentir un poco como Alicia en el País de las Maravillas. De repente, usted entra a un mundo fantástico donde extraños y misteriosos fantasmas aparecen de la nada.
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Cuando trabajaba en el grupo de Soporte técnico de Minitab, los clientes solían preguntarme: “¿Cuál es la diferencia entre el Cpk y el Ppk?” Es una buena pregunta, sobre todo porque muchos profesionales usan el Cpk de forma predeterminada y pasan por alto el Ppk. Es como el dúo de música pop de los años '80 Wham!, donde el Cpk es George Michael...
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Después de ajustar un modelo lineal usando el análisis de regresión, el análisis ANOVA o el diseño de experimentos (DOE), se debe determinar qué tan bien se ajusta el modelo a los datos. A modo de ayuda, Minitab Statistical Software presenta una variedad de estadísticos de bondad de ajuste. En esta publicación, exploraremos el estadístico...
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El análisis de varianza (ANOVA) puede determinar si las medias de tres o más grupos son diferentes. ANOVA utiliza la prueba F para evaluar estadísticamente la igualdad de las medias. En esta publicación, les mostraré cómo funcionan el ANOVA y la prueba F utilizando un ejemplo de ANOVA de un solo factor.
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El valor p se utiliza en toda la estadística, desde las pruebas t hasta el análisis de regresión. Todos sabemos que el valor p se utiliza para determinar la significancia estadística en una prueba de hipótesis. De hecho, los valores p suelen determinar qué estudios se publican y cuáles proyectos obtienen financiamiento.
A pesar de ser tan...
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El análisis de regresión genera una ecuación que describe la relación estadística entre una o más variables predictoras y la variable de respuesta. Después de usar Minitab Statistical Software para ajustar un modelo de regresión, y de verificar el ajuste revisando las gráficas de residuos, querrán interpretar los resultados. En esta...
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En un análisis de regresión, es deseable que el modelo de regresión tenga variables significativas y que produzca un valor R-cuadrado alto. Esta combinación de valor p bajo/R2 alto indica que los cambios en los predictores se relacionan con cambios en la variable de respuesta y que su modelo explica gran parte de la variabilidad de la respuesta.
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Los valores p suelen interpretarse erróneamente, lo que causa muchos problemas. No voy a retomar esos problemas aquí porque anteriormente los hemos detallado con bastante detenimiento, pero el hecho es que el valor p seguirá siendo una de las herramientas más utilizadas para decidir si un resultado es estadísticamente significativo.
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