Lgicamente en la diagonal de la matriz de

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Unformatted text preview: de regresión lineal 25 G Matriz de covarianza. Muestra una matriz con las covarianzas y correlaciones existentes entre los coeficientes de regresión parcial (tabla 18.8). Vemos que, efectivamente, los coeficientes de regresión parcial no son independientes entre sí. Tabla 18.8. Correlaciones entre los coeficientes de regresión. Modelo: 1 Correlaciones Covarianzas Nivel educativo Experiencia previa Salario inicial Nivel educativo Experiencia previa Salario inicial Nivel educativo 1,000 ,363 -,667 28456,057 220,958 -6,737 Experiencia previa ,363 1,000 -,274 220,958 12,997 -5,908E-02 Salario inicial -,667 -,274 1,000 -6,737 -5,908E-02 3,587E-03 G Descriptivos. Ofrece la media y la desviación típica de cada variable y el número de casos utilizados en el análisis (ver tabla 18.9). Además, ofrece la matriz de correlaciones entre el conjunto de variables utilizadas en el análisis (ver tabla 18.10). En la matriz de correlaciones, cada coeficiente de correlación aparece acompañado de su correspondiente nivel crítico (el cual permite decidir sobre la hipótesis de que el coeficiente de correlación vale cero en la población) y del número de casos sobre el que se ha calculado cada coeficiente. Lógicamente, en la diagonal de la matriz de correlaciones aparecen unos, pues la relación entre una variable y ella misma es perfecta. Tabla 18.9. Estadísticos descriptivos. Salario actual Salario inicial Experiencia previa Nivel educativo Media $34,419.57 $17,016.09 95,86 13,49 Desviación típ. $17,075.66 $7,870.64 104,59 2,88 N 474 474 474 474 Capítulo 18. Análisis de regresión lineal 26 Tabla 18.10. Correlaciones entre variables. Salario actual Salario inicial Experiencia previa Nivel educativo Correlación de Pearson Sig. (unilateral) N Correlación de Pearson Sig. (unilateral) N Correlación de Pearson Sig. (unilateral) N Correlación de Pearson Sig. (unilateral) N Salario actual 1,000 , 474 ,880 ,000 474 -,097 ,017 474 ,661 ,000 474 Salario inicial ,880 ,000 474 1,000 , 474 ,045 ,163 474 ,633 ,000 474 Experiencia previa -,097 ,017 474 ,045 ,163 474 1,000 , 474 -,252 ,000 474 Nivel educativo ,661 ,000 474 ,633 ,000 474 -,252 ,000 474 1,000 , 474 G Correlaciones parcial y semiparcial. Esta opción permite obtener los coeficientes de correlación parcial y semiparcial entre la variable dependiente y cada variable independiente. Un coeficiente de correlación parcial expresa el grado de relación existente entre dos variables tras eliminar de ambas el efecto debido a terceras variables (ver capítulo 17). En el contexto del análisis de regresión, los coeficientes de correlación parcial expresan el grado de relación existente entre cada variable independiente y la variable dependiente tras eliminar de ambas el efecto debido al resto de variables independientes incluidas en la ecuación. Un coeficiente de correlación semiparcial expresa el grado de relación existente entre dos variables tras eliminar de una de ellas el efecto debido a terceras variables. En el contexto del análisis de regresión, estos coeficientes expresan el grado de relación e...
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