Reciben ese nombre porque son utilizados en el clculo

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Unformatted text preview: n valores de tolerancia pequeños (próximos a 0,01). La tolerancia de una variable independiente es la proporción de varianza de esa variable que no está asociada (que no depende) del resto de variables independientes incluidas en la ecuación. Una variable con una tolerancia de, por ejemplo, 0,01 es una variable que comparte el 99 % de su varianza con el resto de variables independientes, lo cual significa que se trata de una variable redundante casi por completo. • Los coeficientes de correlación estimados son muy grandes (por encima de 0,90 en valor absoluto). Las afirmaciones del tipo “inflados”, “próximos a cero”, “muy grandes” se deben al hecho de que no existe un criterio estadístico formal en el que basar nuestras decisiones. Sólo existen recomendaciones basadas en trabajos de simulación. Al margen de estos indicios, el SPSS ofrece la posibilidad de obtener algunos estadísticos que pueden ayudar a diagnosticar la presencia de colinealidad. Se trata de estadísticos orientativos que, aunque pueden ayudarnos a determinar si existe mayor o menor grado de colinealidad, no permiten tomar una decisión clara sobre la presencia o no de colinealidad. Para obtener estos estadísticos: | Seleccionar la opción Diagnósticos de colinealidad del subcuadro de diálogo Regresión lineal: Estadísticos (ver figura 18.6.bis). Esta opción permite obtener los estadísticos de colinealidad que recogen las tablas 18.15 y 18.16. La tabla 18.15 es la tabla de coeficientes de regresión parcial ya vista, pero ahora contiene información adicional sobre los niveles de tolerancia y sus inversos (FIV). El nivel de tolerancia de una variable se obtiene restando a 1 el coeficiente de determinación (R 2) que resulta al regresar esa variable sobre el resto de variables independientes. Valores de tolerancia muy pequeños indican que esa variable puede ser explicada por una combinación lineal del resto de variables, lo cual significa que existe colinealidad. Los factores de inflación de la varianza (FIV) son los inversos de los niveles de tolerancia. Reciben ese nombre porque son utilizados en el cálculo de las varianzas de los coeficientes de regresión. Cuanto mayor es el FIV de una variable, mayor es la varianza del correspondiente coeficiente de regresión. De ahí que uno de los problemas de la presencia de colinealidad (tolerancias pequeñas, FIVs grandes) sea la inestabilidad de las estimaciones de los coeficientes de regresión. Capítulo 18. Análisis de regresión lineal 43 Tabla 18.15. Coeficientes de regresión parcial y niveles de tolerancia. Modelo: 1 (Constante) Salario inicial Experiencia previa Nivel educativo Coeficientes no estandarizados B Error típ. -3661,5 1935,49 1,749 ,060 -16,730 3,605 735,956 168,689 Coeficientes estandarizados Beta ,806 -,102 ,124 t -1,892 29,198 -4,641 4,363 Sig. ,059 ,000 ,000 ,000 Estadísticos de colinealidad Tolerancia FIV ,554 ,866 ,520 1,804 1,154 1,923 La tabla 18.16 muestra la solución resultante de aplicar un análisis de componentes principales a la matriz estandarizada no centrada de productos cruzados de las variables independientes. Tabla 18.16. Diagnósticos de colinealidad. Modelo: 1 Dimensión 1 2 3 4 Autovalor 3,401 ,489 9,663E-02 1,347E-02 Indice de condición 1,000 2,638 5,933 15,892 Proporciones de la varianza Salario Experiencia (Constante) inicial previa ,00 ,01 ,02 ,00 ,01 ,79...
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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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