La Estadística inferencial.
Enviado por Rebecca • 14 de Abril de 2018 • 1.005 Palabras (5 Páginas) • 294 Visitas
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Se llevó a cabo el análisis de varianza para todas las variables, donde se obtuvo lo siguiente:
F= 30.7299
Tabla Fisher = 5.32
F> Tabla: si hay regresión lineal y se rechaza la hipótesis nula. ✓
F
Al comparar los dos resultados se considera que sí hay regresión lineal y por lo tanto se rechaza la hipótesis nula.
- Ecuación de regresión lineal múltiple:
[pic 2]
-Variables Y y X1:
El porcentaje ajustado de correlación para la relación de las variables Y y X1 es 77,95%, lo que indica un porcentaje de correlación alto ya que está por encima del 70%, por lo tanto es significativa y si existe una relación entre las variables.
Se llevó a cabo el análisis de varianza para todas las variables, donde se obtuvo lo siguiente:
F= 32.83
Tabla Fisher = 5.32
F> Tabla: si hay regresión lineal y se rechaza la hipótesis nula. ✓
F
Al comparar los dos resultados se considera que sí hay regresión lineal y por lo tanto se rechaza la hipótesis nula.
- Ecuación de regresión lineal múltiple:
[pic 3]
-Variables Y y X2:
El porcentaje ajustado de correlación para la relación de las variables Y y X2 es 9.3%, lo que indica un porcentaje de correlación bajo ya que está por debajo del 30%, por lo tanto es no significativa y no existe una relación entre las variables.
Se llevó a cabo el análisis de varianza para todas las variables, donde se obtuvo lo siguiente:
F= 0.233
Tabla Fisher = 5.32
F> Tabla: si hay regresión lineal y se rechaza la hipótesis nula.
F✓
Al comparar los dos resultados se considera que no hay regresión lineal y por lo tanto se acepta la hipótesis nula.
- Ecuación de regresión lineal múltiple:
[pic 4]
-Variables Y y X3:
El porcentaje ajustado de correlación para la relación de las variables Y y X3 es 5.77%, lo que indica un porcentaje de correlación bajo ya que está por debajo del 30%, por lo tanto es no significativa y no existe una relación entre las variables.
Se llevó a cabo el análisis de varianza para todas las variables, donde se obtuvo lo siguiente:
F= 1.55
Tabla Fisher = 5.32
F> Tabla: si hay regresión lineal y se rechaza la hipótesis nula.
F✓
Al comparar los dos resultados se considera que no hay regresión lineal y por lo tanto se acepta la hipótesis nula.
- Ecuación de regresión lineal múltiple:
[pic 5]
CONCLUSIONES
Con la elaboración de este trabajo se logró comprender que en parte la hipótesis del investigador es cierta ya que al realizar la regresión con todas las variables, resultó que el monto de beca si es dependiente tanto del semestre como de la calificación y el total de camiones que se utilizan. Pero al realizar la regresión por separado pudimos observar que la variable que más influye en el monto de beca (Y) es el semestre (X1), la correlación entre estas dos variables es muy alta a diferencia de las otras dos variables.
La correlación del monto de beca (Y) con la calificación (X2), al igual que con el número de camiones (X3), es tan baja que nos dice que estas dos variables no influyen al momento de establecer el monto que se le dará a cada estudiante. Pero al comparar los resultados de la relación entre todas la variables y la relación del monto únicamente con el semestre nos podemos dar cuenta de que la correlación únicamente con el semestre es un poco menor que la de todas las variables.
Por todos estos motivos se puede concluir que el investigador está en lo correcto y que todas las variables influyen en monto de beca, pero la que tiene más importancia o es más influyente es el semestre que cursa cada beneficiario.
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