GLM Modelo univariado

El procedimiento GLM Univariante se basa en el procedimiento Modelo lineal general, en el que se supone que los factores y las covariables tienen una relación lineal con la variable dependiente.

Factores. Los predictores categóricos deben seleccionarse como factores en el modelo. Cada nivel de un factor puede tener un efecto lineal diferente en el valor de la variable dependiente.

Los factores de efectos fijos generalmente se consideran variables cuyos valores de interés se representan todos en el archivo de datos.
Los factores de efectos aleatorios son variables cuyos valores en el archivo de datos se pueden considerar una muestra aleatoria de una población mayor de valores. Son útiles para explicar el exceso de variabilidad en la variable dependiente.

Por ejemplo, una cadena de tiendas de comestibles está interesada en los efectos de cinco tipos diferentes de cupones en el gasto del cliente. En varias ubicaciones de tienda, estos cupones se entregan a los clientes que frecuentan esa ubicación; un cupón seleccionado al azar para cada cliente.

El tipo de cupón es un efecto fijo porque la empresa está interesada en esos cupones concretos. La ubicación de la tienda es un efecto aleatorio porque las ubicaciones utilizadas son una muestra de la población más grande de interés, y aunque es probable que haya variación de tienda a tienda en el gasto del cliente, la empresa no está directamente interesada en esa variación en el contexto de este problema.

Covariables. Los predictores de escala deben seleccionarse como covariables en el modelo. Dentro de las combinaciones de niveles de factor (o casillas), se supone que los valores de las covariables se correlacionan linealmente con los valores de las variables dependientes.

Interacciones. De forma predeterminada, el procedimiento GLM Univariante genera un modelo con todas las interacciones factoriales, lo que significa que cada combinación de niveles de factor puede tener un efecto lineal diferente en la variable dependiente. Además, puede especificar interacciones factor-covariable, si cree que la relación lineal entre una covariable y la variable dependiente cambia para diferentes niveles de un factor.

A efectos de contrastar las hipótesis relativas a las estimaciones de los parámetros, GLM Univariante asume:

Los valores de los errores son independientes entre sí y de las variables del modelo. Un buen diseño de estudio generalmente evita la violación de esta suposición.
La variabilidad de los errores es constante entre las celdas. Esto puede ser particularmente importante cuando hay tamaños de celda desiguales; es decir, diferentes números de observaciones a través de combinaciones de nivel de factor.
Los errores tienen una distribución normal con una media de 0.