Quiero entender por qué la puntuación robusta siempre es de +/- 2,5. ¿Por qué es mejor que el gráfico de volcanes? Y el principio detallado de este cambio en la actualización de JMP18 respecto a JMP 8.
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La idea principal es que generalmente se espera que los sujetos identificados como valores atípicos en los análisis multivariados también aparezcan como valores atípicos en los análisis univariados, o al menos sean detectables en una o más dimensiones univariadas.
El informe de valores atípicos identifica posibles valores atípicos mediante un algoritmo de detección univariante aplicado a pruebas individuales dentro de los dominios de los hallazgos. Se calculan puntuaciones robustas para cada hallazgo, basadas en la metodología de Rousseeuw y Hubert (2011). Las observaciones con puntuaciones robustas superiores a 2,5 o inferiores a -2,5 se marcan como posibles valores atípicos.
Según Rousseeuw y Hubert (2011), las puntuaciones robustas se calculan como (x_i - mediana)/MAD, similar al formato de las puntuaciones z. El valor 2,5 es un valor de referencia sugerido. Se eligió 2,5, ya que las puntuaciones superiores a ±2,5 corresponden aproximadamente a puntos de datos más extremos que aproximadamente el 98-99 % de un conjunto de datos con distribución normal.
Estas robustas puntuaciones se resumen por centro de estudio en la Figura 2, titulada "Valores atípicos univariados por centro de estudio". Esta visualización permite a los usuarios identificar rápidamente los valores atípicos en cada centro. Se puede acceder a más detalles colocando el cursor sobre los puntos individuales en el gráfico o seleccionando puntos y mostrando las tablas asociadas (mostrar tablas).
Los diagramas de caja actuales muestran puntuaciones robustas por categoría, resaltando visualmente la distribución, la mediana y los valores atípicos dentro de cada grupo. A diferencia de un diagrama de volcán, que se centra principalmente en la magnitud frente a la significancia (p. ej., cambio de pliegue frente a valor p), el diagrama de caja visualiza directamente la variación a nivel de categoría y resalta explícitamente los valores atípicos individuales, lo que facilita e intuitiva la detección robusta de valores atípicos y la comparación entre categorías.
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