Anlisis de regresin lineal 24 g ajuste del modelo

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Unformatted text preview: la media y la desviación típica de cada variable y el número de casos con el que se está trabajando, etc. Para obtener estos estadísticos: | Pulsar el botón Estadísticos... del cuadro de diálogo Regresión lineal (ver figura 18.4) para acceder al subcuadro de diálogo Regresión lineal: Estadísticos que muestra la figura 18.6. Figura 18.6. Subcuadro de diálogo Regresión lineal: Estadísticos. Entre las opciones que ofrece este subcuadro de diálogo, existen dos que se encuentran marcadas por defecto. Estas dos opciones ya marcadas son precisamente las que permiten obtener la información que recogen las tablas 18.1 a la 18.6 cuando pulsamos el botón Aceptar del cuadro de diálogo Regresión lineal (ver figura 18.4) sin hacer otra cosa que seleccionar la variable dependiente y la independiente: G Estimaciones. Ofrece las estimaciones de los coeficientes de regresión parcial no estandarizados (B) y estandarizados (Beta), junto con las pruebas de significación t individuales para contrastar las hipótesis de que el valor poblacional de esos coeficientes es cero (ver tablas 18.3 y 18.6). Capítulo 18. Análisis de regresión lineal 24 G Ajuste del modelo. Muestra el coeficiente de correlación múltiple, su cuadrado corregido y no corregido, y el error típico de los residuos (ver tablas 18.1 y 18.4: R, R 2, R 2 corregida y error típico de la estimación). Esta opción también incluye la tabla resumen del ANOVA, la cual contiene el estadístico F para contrastar la hipótesis R = 0 (ver tablas 18.2 y 18.4). Al margen de las dos opciones, que se encuentran activas por defecto, el subcuadro de diálogo Regresión lineal: Estadísticos (figura 18.6) contiene varias opciones muy interesantes en un análisis de regresión: G Intervalos de confianza. Esta opción, situada en el recuadro Coeficientes de regresión, hace que, además de una estimación puntual de los coeficientes de regresión parcial (que ya obtenemos con la opción Estimaciones), podamos obtener el intervalo de confianza para esos coeficientes (ver tabla 18.7). Estos intervalos nos informan sobre los límites entre los que podemos esperar que se encuentre el valor poblacional de cada coeficiente de regresión. Los límites se obtienen sumando y restando 1,96 errores típicos al valor del correspondiente coeficiente de regresión (decimos 1,96 porque el SPSS trabaja, por defecto, con un nivel de confianza de 0,95). Intervalos de confianza muy amplios indican que las estimaciones obtenidas son poco precisas y, probablemente, inestables (cosa que suele ocurrir, por ejemplo, cuando existen problemas de colinealidad; estudiaremos esta cuestión más adelante, en el apartado dedicado a los supuestos del modelo de regresión). Tabla 18.7. Coeficientes de regresión parcial, incluyendo los Intervalos de confianza. Modelo: 1 Coeficientes no estandarizados Error típ. B (Constante) -3661,5 1935,490 Salario inicial 1,749 ,060 Experiencia previa -16,730 3,605 Nivel educativo 735,956 168,689 Coeficientes estandarizados Beta t -1,892 ,806 29,198 -,102 -4,641 ,124 4,363 Sig. ,059 ,000 ,000 ,000 Intervalo de confianza para B al 95% Límite Límite inferior superior -7464,803 141,768 1,631 1,866 -23,814 -9,646 404,477 1067,434 Capítulo 18. Análisis...
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This document was uploaded on 03/30/2014 for the course COM 01 at University of Sevilla.

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