Pregunta de estadística general sobre la dependencia de la respuesta¿Qué tipo de modelado, análisis y metodología utilizaría para el siguiente ejemplo?
Supongamos que tiene los factores A, B y C en un DOE. Captura las respuestas Y y Z. Una combinación de B+C aumenta tanto Y como Z mediante un modelo de regresión específico, y teóricamente (según su disciplina y experiencia), sabe que la respuesta Y depende de Z. ¿Cómo representaría mejor la relación entre Y y Z? Solo sugerencias sobre qué tipo de análisis describiría mejor mi relación. ¿Puedo usar Z como factor en mi modelo para intentar explicar Y?
Para un ejemplo más concreto, digamos que soy un metalúrgico que explora los efectos de los medios de calentamiento, las temperaturas de tratamiento térmico y las velocidades de enfriamiento en los metales. (No es mi disciplina exacta, pero es muy visual) Las respuestas que estoy capturando son la resistencia máxima a la tracción y el porcentaje de cristalinidad del metal. Sé que mi resistencia máxima a la tracción aumenta con la cristalinidad, y que ambas respuestas aumentan a medida que disminuye mi velocidad de enfriamiento y aumentan mis temperaturas de tratamiento térmico. Para este ejemplo, digamos que la cristalinidad aumenta un 1,5% cada 10 grados, y la UTS aumenta un 8% con cada 10 grados adicionales de cristalinidad, mientras que la UTS aumenta un 3% con cada 10 grados adicionales de cristalinidad. ¿Es este un problema de álgebra matemática? ¿Puedo omitir la cristalinidad como factor cuando es una respuesta capturada?
¡¡Muchas gracias por su tiempo y experiencia!!
Modelado estadístico avanzadoAnálisis y modelado de datos básicosDiseño de experimentosRe: Pregunta de estadística general sobre la dependencia de la respuestaBienvenido a la comunidad. No hay una forma "correcta", pero hay algunas más aceptadas o útiles que otras. Normalmente, se utilizan métodos multivariados, como la correlación, para ver y cuantificar las relaciones entre múltiples Y. Dado que no se puede gestionar la cristalinidad directamente, no tendría sentido incluirla en el modelo. Es una variable dependiente, no independiente.
Re: Pregunta de estadística general sobre la dependencia de la respuestaLa respuesta de @statman es perfecta. Solo añadiría lo siguiente...
Depende de tu objetivo. Si simplemente quieres conocer el efecto de tus factores A, B y C en el resultado Y, entonces omite Z (suponiendo que estás ajustando un modelo lineal general). Pero si te interesa cuantificar el "efecto mediado" que B y C tienen a través de Z, entonces te conviene ajustar un modelo de ecuaciones estructurales (MEE) que capture exactamente esta estructura causal:
Cada nodo del SEM representa una variable y cada flecha representa un efecto de regresión. Por lo tanto, el SEM descompone los efectos causales totales de B y C en efectos directos e indirectos. Si esto le interesa, vale la pena investigarlo. Aquí tiene un ejemplo con datos de juguete donde puede ver todos los efectos relevantes en este tipo de modelo:
Hay muchos recursos para aprender a utilizar la plataforma SEM para ajustar modelos de mediación:
Saludos cordiales,
~Laura
Re: Pregunta de estadística general sobre la dependencia de la respuestaGracias por la respuesta y por darme la bienvenida a la comunidad. Sí, esto tiene todo el sentido. Tu respuesta, junto con la de Laura, me está guiando en la dirección correcta.
¡¡¡Muchas gracias!!!
Re: Pregunta de estadística general sobre la dependencia de la respuestaTu respuesta es la mejor noticia que he recibido en toda la semana. Gracias por tomarte el tiempo de explicar y adjuntar los enlaces relevantes. Los analizaré a fondo y crearé un SEM.
¡Muchas gracias!
