Modelo lineal general (GLM) y MANOVA (mandato GLM)

MANOVA, el otro procedimiento generalizado para el análisis de varianza y covarianza, sólo está disponible en la sintaxis. La principal distinción entre GLM y MANOVA en términos de diseño estadístico y funcionalidad es que GLM utiliza un enfoque de variable de indicador de rango no completo o sobreparametrizado para la parametrización de modelos lineales en lugar del enfoque de reparametrización de rango completo que se utiliza en MANOVA. GLM emplea un enfoque inverso generalizado y emplea la asignación de alias de parámetros redundantes a 0. Estos procesos empleados por GLM permiten una mayor flexibilidad en el manejo de una variedad de situaciones de datos, especialmente situaciones que implican celdas vacías. GLM ofrece las características siguientes que no están disponibles en MANOVA:

Identificación de las formas generales de funciones estimables.
Identificación de formas de funciones estimables que son específicas de cuatro tipos de sumas de cuadrados (Tipos I-IV).
Pruebas que utilizan los cuatro tipos de sumas de cuadrados, incluido el tipo IV, diseñados específicamente para situaciones que implican celdas vacías.
Especificación flexible de comparaciones generales entre parámetros, utilizando los subcomandos de sintaxis LMATRIX, MMATRIXy KMATRIX; se pueden especificar conjuntos de contrastes que implican cualquier número de combinaciones lineales ortogonales o no ortogonales.
Contrastes no ortogonales para factores intra-sujetos (utilizando el subcomando de sintaxis WSFACTORS).
Contrasta con hipótesis nulas distintas de cero, utilizando el subcomando de sintaxis KMATRIX.
Característica en la que las medias marginales estimadas (EMMEANS) y los errores estándar (ajustados para otros factores y covariables) están disponibles para todas las combinaciones de factores inter-sujetos e intra-sujetos en las métricas de variables originales.
Comparaciones por parejas no corregidas entre las medias marginales estimadas para cualquier efecto principal en el modelo, tanto para los factores inter-sujetos como para los intra-sujetos.
Característica donde las pruebas de comparación post hoc o múltiples para las medias de factor unidireccional no ajustadas están disponibles para los factores inter-sujetos en los diseños ANOVA; se ofrecen veinte tipos diferentes de comparaciones.
Estimación de mínimos cuadrados ponderados (WLS), incluido el ahorro de valores pronosticados ponderados y residuos.
Manejo automático de efectos aleatorios en modelos de efectos aleatorios y modelos mixtos, incluyendo la generación de cuadrados medios esperados y la asignación automática de términos de error adecuados.
Especificación de varios tipos de modelos anidados a través de cuadros de diálogo con el uso adecuado del operador de interacción (*), debido al enfoque no reparametrizado.
Suposición univariada de homogeneidad de varianza, comprobada utilizando la prueba de Levene.
Factores inter-sujetos que no requieren especificación de niveles.
Gráficos de perfil (interacción) de medias marginales estimadas para la exploración visual de interacciones que implican combinaciones de factores inter-sujetos y/o intra-sujetos.
Guardado de variables temporales por casos para el diagnóstico de modelos: valores pronosticados no estandarizados (en bruto) y ponderados no estandarizados; residuos no estandarizados, no estandarizados, estandarizados, estudentizados y eliminados; error estándar de predicción, distancia de Cook, apalancamiento.
Guardar un archivo de datos en formato IBM® SPSS® Statistics con estimaciones de los parámetros y sus grados de libertad y nivel de significación.

Para simplificar la presentación, el material de referencia de GLM se divide en tres secciones: diseños univariados con una variable dependiente, diseños multivariantes con varias variables dependientes interrelacionadas y diseños de medidas repetidas , en los que las variables dependientes representan los mismos tipos de medidas, tomadas más de una vez.

Aquí se presenta el diagrama de sintaxis completo para GLM . Las secciones GLM siguientes incluyen diagramas de sintaxis parciales, que muestran los submandatos y las especificaciones que se describen en dicha sección. Individualmente, esos diagramas están incompletos. Los subcomandos que se listan para diseños univariados están disponibles para cualquier análisis, y los subcomandos que se listan para diseños multivariantes se pueden utilizar en cualquier análisis multivariante, incluidas las medidas repetidas.