Coeficientes (modelos lineales)

Esta vista muestra el valor de cada coeficiente en el modelo. Tenga en cuenta que los factores (predictores categóricos) tienen codificación de indicador dentro del modelo, de modo que los efectos que contienen los factores generalmente tendrán múltiples coeficientes asociados: uno por cada categoría exceptuando la categoría que corresponde al parámetro (de referencia) redundante.

Estilos. Existen varios estilos de visualización diferentes, que son accesibles desde la lista desplegable Estilo.

• Diagrama. Es un gráfico que muestra la interceptación primero, y luego clasifica los efectos desde arriba hacia abajo con una importancia de predictores descendente. Dentro de los efectos que contienen factores, los coeficientes se clasifican en orden ascendente de valores de datos. Las líneas de conexión del diagrama se colorean en función del coeficiente (consulte la clave del diagrama) y se ponderan tomando como base la significación del coeficiente, con un grosor de línea mayor correspondiente a coeficientes con mayor significación (valores p inferiores). Al pasar el ratón por encima de una línea de conexión se muestra la información sobre herramientas que muestra el valor del coeficiente, su valor p y la importancia del efecto con el que se asocia el parámetro. Este es el estilo predeterminado.
• Tabla. Muestra los valores, las pruebas de significación y los intervalos de confianza para los coeficientes de modelos individuales. Tras la interceptación, los efectos se clasifican desde arriba hacia abajo con una importancia de predictores descendente. Dentro de los efectos que contienen factores, los coeficientes se clasifican en orden ascendente de valores de datos. Tenga en cuenta que, de forma predeterminada, la tabla se contrae para mostrar únicamente el coeficiente, la significación y la importancia de cada parámetro del modelo. Para ver el error estándar, estadístico t y el intervalo de confianza, pulse la casilla Coeficiente en la tabla. Al pasar el ratón por encima del nombre de un parámetro de modelo en la tabla se muestra la información sobre herramientas con el nombre del parámetro, el efecto con el que se asocia el parámetro y (en los predictores categóricos) las etiquetas de valor asociadas con el parámetro del modelo. Puede ser especialmente útil para ver las nuevas categorías creadas cuando la preparación de datos automática fusiona categorías similares de un predictor categórico.

Importancia del predictor. Existe un control deslizante Importancia del predictor que controla qué predictores se muestran en la vista. Esto no cambia el modelo, simplemente le permite centrarse en los predictores más importantes. De forma predeterminada, se muestran los 10 efectos más importantes.

Significación. Existe un control deslizante Significación que controla aún más qué coeficientes se muestran en la vista, a parte de los que se muestran tomando como base la importancia de predictor. Se ocultan los coeficientes con valores de significación superiores al valor del control deslizante. Esto no cambia el modelo, simplemente le permite centrarse en los coeficientes más importantes. El valor predeterminado es 1.00, de modo que no se filtran coeficientes tomando como base la significación.