La tabla recoge los casos con residuos que se alejan

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Unformatted text preview: dos los residuos o, alternativamente (y esto es más interesante), un listado de los residuos que se alejan de cero (el valor esperado de los residuos) en más de un determinado número de desviaciones típicas. Figura 18.6 (bis). Subcuadro de diálogo Regresión lineal: Estadísticos. Capítulo 18. Análisis de regresión lineal 31 Por defecto, el SPSS lista los residuos que se alejan de cero más de 3 desviaciones típicas, pero el usuario puede cambiar este valor introduciendo el valor deseado. Para obtener un listado de los residuos que se alejan de cero más de, por ejemplo, tres desviaciones típicas: | Marcar la opción Diagnósticos por caso y seleccionar Valores atípicos a más de [3] desviaciones típicas. Aceptando estas selecciones, el Visor ofrece los resultados que muestra la tabla 18.12. Tabla 18.12. Diagnósticos por caso (listado de los residuos más grandes en valor absoluto). Número de caso 307 368 395 401 420 427 438 439 471 Residuo tipificado 5,981 6,381 -3,781 4,953 3,167 3,095 3,485 3,897 3,401 Salario actual $80,000 $103,750 $66,750 $83,750 $70,000 $110,625 $97,000 $91,250 $90,625 Valor pronosticado $34,350.68 $55,048.80 $95,602.99 $45,946.77 $45,829.66 $87,004.54 $70,405.22 $61,505.37 $64,666.70 Residuo $45,649.32 $48,701.20 -$28,852.99 $37,803.23 $24,170.34 $23,620.46 $26,594.78 $29,744.63 $25,958.30 Los residuos tipificados (residuos divididos por su error típico) tienen una media de 0 y una desviación típica de 1. La tabla recoge los casos con residuos que se alejan de su media (cero) más de 3 desviaciones típicas. Si estos residuos están normalmente distribuidos (cosa que asumimos en el análisis de regresión), cabe esperar que el 95% de ellos se encuentre en el rango [n1,96, +1,96]. Y el 99,9%, en el rango [n3, +3]. Es fácil, por tanto, identificar los casos que poseen residuos grandes. En la práctica, los casos con residuos grandes deben ser cuidadosamente examinados para averiguar si las puntuaciones que tienen asignadas son o no correctas. Si, a pesar de tener asociados residuos grandes, las puntuaciones asignadas son correctas, conviene estudiar esos casos detenidamente para averiguar si difieren de algún modo y de forma sistemática del resto de los casos. Esto último es fácil de hacer en el SPSS pues, según veremos más adelante, es posible salvar los residuos correspondientes a cada caso como una variable más del archivo de datos y, consecuentemente, aplicar sobre ella los procedimientos SPSS que se desee. Capítulo 18. Análisis de regresión lineal 32 Además de la tabla de Diagnósticos por caso, el Visor ofrece una tabla resumen con información sobre el valor máximo y mínimo, y la media y la desviación típica de los pronósticos, de los residuos, de los pronósticos tipificados y de los residuos tipificados (ver tabla 18.13). Especialmente importante es señalar que la media de los residuos vale cero. Tabla 18.13. Estadísticos sobre los residuos. Pronóstico Residuo Pronóstico tipificado Residuo tipific...
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This document was uploaded on 03/30/2014 for the course COM 01 at University of Sevilla.

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