Anlisis de regresin lineal 58 la variable dependiente

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Unformatted text preview: cia previa y, en el tercero, nivel educativo. También se indica si en alguno de los pasos se ha eliminado alguna variable previamente seleccionada; en este ejemplo no se han eliminado variables. Por Capítulo 18. Análisis de regresión lineal 57 último, se informa sobre el método de selección utilizado (Por pasos) y sobre los criterios de entrada y salida: una variable es incorporada al modelo si su coeficiente de regresión parcial es significativamente distinto de cero al 5 % y, una vez seleccionada, sólo es eliminada del modelo si con la incorporación de otra u otras variables en un paso posterior su coeficiente de regresión parcial deja de ser significativamente distinto de cero al 10 %. Tabla 18.19. Resumen del modelo. Modelo 1 2 3 R ,880 ,891 ,896 R cuadrado ,775 ,794 ,802 R cuadrado corregida ,774 ,793 ,801 Error típ. de la estimación $8,119.79 $7,778.94 $7,631.84 Estadísticos del cambio Cambio en R cuadrado ,775 ,019 ,008 Cambio en F 1620,83 43,180 19,293 gl1 1 1 1 gl2 471 470 469 Sig. del cambio en F ,000 ,000 ,000 La tabla 18.19 recoge el valor de R 2 en cada paso, el cambio experimentado por R 2 en cada paso, y el estadístico F y su significación. El estadístico F permite contrastar la hipótesis de que el cambio en R 2 vale cero en la población. Al seleccionar la primera variable (Modelo 1), el valor de R 2 es 0,775. Lógicamente, en el primer paso, . Al contrastar la hipótesis de que el valor poblacional de es cero se obtiene un estadístico F de 1.620,83 que, con 1 y 471 grados de libertad, tiene una probabilidad asociada de 0,000. Puesto que este valor es menor que 0,05, podemos afirmar que la proporción de varianza explicada por la variable salario inicial (la variable seleccionada en el primer paso) es significativamente distinta de cero. En el segundo paso (Modelo 2), el valor de R 2 aumenta hasta 0,794. Esto supone un cambio de 0,019 (aproximadamente un 2 por ciento). La tabla muestra el valor del estadístico F (43,180) obtenido al contrastar la hipótesis de que el valor poblacional de es cero, y su significación (0,000). Aunque se trata de un incremento muy pequeño (un 2 por ciento), el valor del nivel crítico nos permite afirmar que la variable experiencia previa (la variable incorporada al modelo en el segundo paso) contribuye significativamente a explicar lo que ocurre con la variable dependiente. En el tercer y último paso (Modelo 3), R 2 toma un valor de 0,802, lo cual supone un incremento de 0,008 (aproximadamente un 1 por ciento). De nuevo se trata de un incremento muy pequeño, pero al evaluar su significación se obtiene un estadístico F de 19,293 y un nivel crítico de 0,000, lo cual nos está indicando que la variable nivel educativo (variable incorporada en el tercer paso), también contribuye de forma significativa a explicar el comportamiento de Capítulo 18. Análisis de regresión lineal 58 la variable dependiente. Las tres variables seleccionadas en el modelo final consiguen explicar un 80 por ciento (R 2 = 0,802) de la variabilidad observada en el salario actual. Tabla 18.20. Re...
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