Componentes de la varianza: Opciones
Método. Puede seleccionar uno de los cuatro métodos para estimar las componentes de la varianza.
- EMNCI (estimador mínimo no cuadrático insesgado) produce estimaciones que son invariables con respecto a los efectos fijos. Si los datos se distribuyen normalmente y las estimaciones son correctas, este método produce la varianza inferior entre todos los estimadores insesgados. Puede seleccionar un método para las ponderaciones previas de los efectos aleatorios.
- ANOVA (análisis de varianza) calcula las estimaciones insesgadas utilizando las sumas de cuadrados de Tipo I o Tipo III para cada efecto. El método ANOVA a veces produce estimaciones de varianza negativas, que pueden indicar un modelo erróneo, un método de estimación inadecuado o la necesidad de más datos.
- Máxima verosimilitud (MV) genera estimaciones que serán lo más coherente posible con los datos observados realmente, utilizando iteraciones. Estas estimaciones pueden estar sesgadas. Este método es asintóticamente normal. Las estimaciones MV y MVR son invariables a la traslación. Este método no tiene en cuenta los grados de libertad utilizados para estimar los efectos fijos.
- Las estimaciones de máxima verosimilitud restringida (MVR) reducen las estimaciones ANOVA para muchos (si no todos) los casos de datos equilibrados. Puesto que este método se corrige respecto a los efectos fijos, deberá dar errores estándar menores que el método MV. Este método tiene en consideración los grados de libertad utilizados para estimar los efectos fijos.
Previas de los efectos aleatorios. Uniforme implica que todos los efectos aleatorios y el término residual tienen un impacto igual en las observaciones. El esquema Cero equivale a asumir varianzas de efecto aleatorio cero. Sólo se encuentra disponible para el método EMNCI.
Suma de cuadrados. Las sumas de cuadrados de Tipo I se utilizan para el modelo jerárquico, el cual es empleado con frecuencia en las obras sobre componentes de la varianza. Si selecciona Tipo III, que es el valor predeterminado en MLG, las estimaciones de la varianza podrán utilizarse en MLG Factorial general para contrastar hipótesis con sumas de cuadrados de Tipo III. Sólo se encuentra disponible para el método ANOVA.
Criterios. Puede especificar el criterio de convergencia y el número máximo de iteraciones. Sólo se encuentra disponible para los métodos MV o MVR.
Visualización. Para el método ANOVA, puede seleccionar mostrar sumas de cuadrados y medias cuadráticas esperadas. Si selecciona el método de Máxima verosimilitud o el de Máxima verosimilitud restringida, puede mostrar una historia de las iteraciones.
Para especificar las opciones para las componentes de la varianza
Esta característica requiere Tablas personalizadas y Estadísticas avanzadas.
- En los menús seleccione:
- En el cuadro de diálogo Componentes de la varianza, pulse en Opciones.
Seleccione el método y especificaciones que desee.