estadistica

PARTE 1 DEL INFORME:

1. Describa cada una de las tres bases de datos teniendo en cuenta los siguientes aspectos:

a) Número de casos y numero de variables

De la base de datos A:

Variable CasosSexo del entrevistado “Masculino”; “Femenino”.AMBITOS (Ámbito de residencia del entrevistado)

“Lima-Callao”; “Interior urbano”; “Interior Rurales.”

P2 (2. ¿Cuán interesado está usted en la política?, ¿está…?)

“Muy interesado”; “Algo interesado”; “Poco interesado”; “Nada interesado”; “NS/NR”.

P5 (5. ¿Cómo calificaría usted la situación política general del Perú: diría usted que es muy buena, buena, regular, mala o)

“Muy buena”; “Buena”; “Regular”; “Mala”; “Muy mala”.

P6 (6. Y, ¿cree que dentro de 12 meses la situación política del país será mejor, igual o peor que ahora?)

“Mejor”; “Igual”; “Peor”; “No sabe”; “No responde”

P22 (22. Ahora le voy a leer algunas opiniones sobre el sistema político en el Perú y quiero que usted me indique con cuál de)

“La democracia es preferible a cualquier otra forma de gobierno”; “A veces un gobierno autoritario o una dictadura puede ser preferible a un gobierno democrático”; “Me da lo mismo un tipo de gobierno u otro”; “NS/NR”.

Total de variables: 6Total de casos: 24

De la base de datos B:

VARIABLE CASOSInterés (Grado de interés en la política) “Muy interesado”; “Algo interesado”;

“Poco interesado”; “Nada interesado”.Información (Grado de información sobre acontecimientos políticos)

“Bien informado”; “Medianamente informado”; “Poco informado”; “Nada informado”.

Políticos (Percepción sobre políticos: La mayoría de los políticos están en política solo por lo que pueden obtener de ella.)

“Muy de acuerdo”; “De acuerdo”; “En desacuerdo”; “Muy en desacuerdo”

Política (Percepción sobre política: La política es tan complicada que la gente como yo no puede entender lo que pasa)

“Muy de acuerdo”; “De acuerdo”; “En desacuerdo”; “Muy en desacuerdo”.

Influencia (Percepción sobre influencia política que se tiene: La gente como yo tiene muy poca influencia en las decisiones del gobierno)

“Muy de acuerdo”; “De acuerdo”; “En desacuerdo”; “Muy en desacuerdo”; “NS / NR”.

Elecciones (Percepción sobre elecciones: El voto es la única manera que tiene la gente como yo de influir en política)

“Muy de acuerdo”; “De acuerdo”; “En desacuerdo”; “Muy en desacuerdo”; “NS / NR”.

Total de variables: 6Total de casos: 26

De la base de datos C:

Igual que los casos anteriores tenemos que: Total de variables: 11Total de casos: 14

b) Para cada variable incluida en la base de datos señale su tipo según escala de medición.

DE LA BASE DE DATOS AVARIABLE ESCALA DE MEDICIÓN

Sexo del entrevistado NominalAMBITOS (Ámbito de residencia del entrevistado)

Nominal

P2 (2. ¿Cuán interesado está usted en la política?, ¿está…?)

Nominal

P5 (5. ¿Cómo calificaría usted la situación política general del Perú: diría usted que es muy buena, buena, regular, mala o)

Nominal

P6 (6. Y, ¿cree que dentro de 12 meses la situación política del país será mejor, igual o peor que ahora?)

Nominal

P22 (22. Ahora le voy a leer algunas opiniones sobre el sistema político en el

Nominal

Perú y quiero que usted me indique con cuál de)

DE LA BASE DE DATOS BVARIABLE ESCALA DE MEDICIÓN

Interés (Grado de interés en la política) NominalInformación (Grado de información sobre acontecimientos políticos)

Nominal

Políticos (Percepción sobre políticos: La mayoría de los políticos están en política solo por lo que pueden obtener de ella.)

Nominal

Política (Percepción sobre política: La política es tan complicada que la gente como yo no puede entender lo que pasa)

Nominal

Influencia (Percepción sobre influencia política que se tiene: La gente como yo tiene muy poca influencia en las decisiones del gobierno)

Nominal

Elecciones (Percepción sobre elecciones: El voto es la única manera que tiene la gente como yo de influir en política)

Nominal

DE LA BASE DE DATOS CVARIABLE ESCALA DE MEDICIÓN

Pais NominalRanking país según IDH 2012 EscalaIDH 2012: Puntaje país EscalaClasificación país segun IDH EscalaPoblación en millones 2012 EscalaIndice satisfacción general con la vida que se tiene 2007-2011 (De 0 a 10, siendo 10 el máximo grado de satisfacción)

Escala

Porcentaje de personas satisfechas con su trabajo (promedio 2007-2011)

Escala

Porcentaje de personas que confía en la gente (2011)

Escala

Porcentaje de personas que confía en el gobierno (promedio 2007-2011)

Escala

Porcentaje de personas que se sienten seguras (promedio 2007-2011)

Escala

2. para cada una de estas tres bases de datos, cual considera usted que ha sido la unidad de análisis. Justifique su respuesta.

PARA LA BASE DE DATOS A: Observamos que nuestra unidad de análisis es “La persona entrevistada” o la “Opinión de la persona entrevistada acerca de la situación política del Perú”, debido a que el objetivo de esta investigación es saber lo que las personas opinan de la situación política del Perú.

PARA LA BASE DE DATOS B: Observamos que nuestra unidad de análisis será “La gente” o “El interés e influencia de la gente sobre la política”, debido a que el objetivo de esta investigación es saber su interés de la gente en la política, que tan informados esta la gente sobre los acontecimientos de la políticos y la influencia de la gente en la política.

PARA LA BASE DE DATOS C: Observamos que nuestra unidad de análisis será “La calidad de vida de las personas en los diferentes países”, debido que el objetivo de esta data es saber el IDH (El índice de desarrollo humano (IDH) es un indicador del desarrollo humano por país), satisfacción con su trabajo, confianza entre la gente misma, confianza en el gobierno, seguridad de la gente y homicidios.

PARTE 2 DEL INFORME

1. De la base de datos A tomamos las variables de P2 (¿Cuán interesado está usted en la política?, ¿está…?) y P5 (5. ¿Cómo calificaría usted la situación política general del Perú: diría usted que es muy buena, buena, regular, mala)

PARA LA VARIABLE DE P2 (¿CUÁN INTERESADO ESTÁ USTED EN LA POLÍTICA?, ¿ESTÁ…?)

Estadísticos

2. ¿Cuán interesado está usted en la política?, ¿está…?N Válidos 1186

Perdidos 17

Moda 3

Del cuadro observamos que tenemos 1186 datos válidos y 17 datos perdidos, y además que la moda es 3 que equivale “Poco interesado” es el que más veces se repite.

Frecuencia PorcentajePorcentaje

válidoPorcentaje acumulado

Muy interesado

81 6.7 6.8 6.8

Algo interesado

268 22.3 22.6 29.4

Poco interesado

538 44.7 45.4 74.8

Nada interesado

299 24.9 25.2 100.0

Total 1186 98.6 100.0

Perdidos Sistema 17 1.4

1203 100.0Total

2. ¿Cuán interesado está usted en la política?, ¿está…?

Válidos

Del cuadro observamos las frecuencias de los casos de la variable donde el porcentaje es de las frecuencias con respecto al total de datos (validos +perdidos), pero lo que realmente nos interesa es el porcentaje valido ya que este representa el porcentaje de frecuencia con respecto al total de datos válidos para nuestra variable.

PARA LA VARIABLE P5 (¿CÓMO CALIFICARÍA USTED LA SITUACIÓN POLÍTICA GENERAL DEL PERÚ: DIRÍA USTED QUE ES MUY BUENA, BUENA, REGULAR, MALA ….)

Estadísticos

¿Cuán interesado está usted en la política?, ¿está…? N Válidos 118

6Perdidos 17

Moda 3

Del cuadro observamos que tenemos 1176 datos válidos y 27 datos perdidos, y además que la moda es 3 que equivale “Regular” es el que más veces se repite.



Muy interesado

81 6.7 6.8 6.8

Algo interesado

268 22.3 22.6 29.4

Poco interesado

538 44.7 45.4 74.8

Nada interesado

299 24.9 25.2 100.0

Total 1186 98.6 100.0


1203 100.0

Válidos

Total


Del cuadro observamos las frecuencias de los casos de la variable donde el porcentaje es de las frecuencias con respecto al total de datos (validos +perdidos), pero lo que realmente nos interesa es el porcentaje valido ya que este representa el porcentaje de frecuencia con respecto al total de datos válidos para nuestra variable.

2. De la base de datos Ba) Para la variable Interés

Estadísticos

2. ¿Cuán interesado está usted en la política?, ¿está…? N Válidos 118

6Perdidos

17

Moda 3

Del cuadro observamos que tenemos 1186 datos válidos y 17 datos perdidos, debido a que nuestra variable para de la data B es nominal no tiene mucho sentido hablar de mediana ya que nuestra variable para eso debería ser por lo menos ordinal, pero de cierta manera

podríamos decir que la mediana es 3 que equivale “Poco interesado” donde este valor numérico de la mediana no es su posición sino es el valor mismo que toma la mediana y nos indica que es un punto medio de una distribución que divide en dos partes iguales es decir debajo de la mediana se ubica el 50% de los casos validos y por encima de la mediana se ubica el otro 50% de los casos válidos.



Muy interesado

81 6.7 6.8 6.8

Algo interesado

268 22.3 22.6 29.4

Poco interesado

538 44.7 45.4 74.8

Nada interesado

299 24.9 25.2 100.0

Total 1186 98.6 100.0


1203 100.0


Válidos

Total

Del cuadro observamos las frecuencias de los casos de la variable donde el porcentaje es de las frecuencias con respecto al total de datos (validos +perdidos) 1203, pero lo que realmente nos interesa es el porcentaje valido ya que este representa el porcentaje de frecuencia con respecto al total de datos válidos 1186 para nuestra variable.

En el grafico observamos

las frecuencias de los casos

de la variable.

b) Para la variable Información

Válidos1176

Perdidos27

3

Estadísticos

N

Moda

5. ¿Cómo calificaría usted la situación política general del Perú: diría usted que es muy buena, buena, regular, mala o

Del cuadro observamos que tenemos 1184 datos válidos y 19 datos perdidos, debido a que nuestra variable para de la data B es nominal no tiene mucho sentido hablar de mediana ya que nuestra variable para eso debería ser por lo menos ordinal, pero de cierta manera podríamos decir que la mediana es 3 que equivale “Poco informado” donde este valor numérico de la mediana no es su posición sino es el valor mismo que toma la mediana y nos indica que es un punto medio de una distribución que divide en dos partes iguales es decir debajo de la mediana se ubica el 50% de los casos válidos y por encima de la mediana se ubica el otro 50% de los casos válidos.



Muy buena 7 .6 .6 .6

Buena 83 6.9 7.1 7.7

Regular 741 61.6 63.0 70.7

Mala 263 21.9 22.4 93.0

Muy mala 82 6.8 7.0 100.0

Total 1176 97.8 100.0


1203 100.0Total

5. ¿Cómo calificaría usted la situación política general del Perú: diría usted que es muy buena, buena, regular, mala o

Válidos

Del cuadro observamos las frecuencias de los casos de la variable donde el porcentaje es de las frecuencias con respecto al total de datos (validos +perdidos) 1203, pero lo que realmente nos interesa es el porcentaje valido ya que este representa el porcentaje de frecuencia con respecto al total de datos válidos 1184 para nuestra variable.

En el grafico observamos las frecuencias de los casos de la variable

3. De la base de datos C

a) Para la variable Ranking país según IDH 2012

Válidos187

Perdidos0

93.79

94.00

72a

54.158

2933.040

.004

.178

1

186

25 47.00

50 94.00

75 141.00

Mínimo

Máximo

Percentiles

a. Existen varias modas. Se mostrará el menor de los valores.

Ranking país según IDH 2012

Estadísticos

N

Media

Mediana

Moda

Desv. típ.

Varianza

Asimetría

Error típ. de asimetría

Del cuadro observamos que los datos validos son 187.

La media es 93.79

La mediana es 94 donde este es el punto medio de la distribución que divide en dos

partes iguales es decir debajo de la mediana se ubica el 50% de los casos validos y

por encima de la mediana se ubica el otro 50% de los casos.

Con los datos de la variable se obtuvo varias modas es decir esta variable es

polimodal donde el menor valor de la moda es lo que se representa en el cuadro

donde su valor es 72.

La varianza es de 2933,04 donde al sacarle raíz cuadrada a la varianza obtenemos

la deviación típica o estándar cuyo valor es 54,158 que viene a ser la distancia o

diferencia de una observación con relación al promedio de ese conjunto de datos.

La asimetría para este caso tiene un valor de 0.004 donde este valor es casi cero y

por lo tanto podemos decir que los datos son insesgados.

Tenemos un mínimo valor de la variable que es 1 y un valor máximo de 186.

Tenemos los percentiles donde en nuestros cuartiles nos indica que en el primer

cuartil tenemos que separa el primer 25% de las observaciones que viene a ser

hasta 47, el segundo cuartil divide en dos porciones iguales de 50% de las

observaciones y este cuartil coincide con la mediana que es 94, y el tercer cuartil

separa el primer 75% de observaciones que es 141.

El grafico representa las frecuencias de la variable Ranking país según IDH 2012

b) Para la variable Población en millones 2012

Válidos187

Perdidos0

37.2974

7.6900

,09a

139.23342

19385.945

8.338

.178

.02

1353.60

25 2.0500

50 7.6900

75 25.5700

Percentiles

a. Existen varias modas. Se mostrará el menor de los valores.

Población en millones 2012

Desv. típ.

Varianza

Asimetría

Error típ. de asimetría

Mínimo

Máximo

Estadísticos

N

Media

Mediana

Moda

Del cuadro observamos que los datos validos son 187.

La media es 37,2974

La mediana es 7,6900 donde este es el punto medio de la distribución que divide en

dos partes iguales es decir debajo de la mediana se ubica el 50% de los casos

válidos y por encima de la mediana se ubica el otro 50% de los casos.

Con los datos de la variable se obtuvo varias modas es decir esta variable es

polimodal donde el menor valor de la moda es lo que se representa en el cuadro

donde su valor es 0,9.

La varianza es de 19385,945 donde al sacarle raíz cuadrada a la varianza

obtenemos la deviación típica o estándar cuyo valor es 139,23342 que viene a ser la

distancia o diferencia de una observación con relación al promedio de ese conjunto

de datos.

La asimetría para este caso tiene un valor de 8,338 donde este valor es positivo y de

la gráfica se observa que es inclinada hacia la izquierda o sesgada a la derecha y por

lo tanto podemos decir que los datos están sesgados a la derecha.

Tenemos un mínimo valor de la variable que es 0.2 y un valor máximo de 1353,60.

Tenemos los percentiles donde en nuestros cuartiles nos indica que en el primer

cuartil tenemos que separar el primer 25% de las observaciones que viene a ser

hasta 2,0500, el segundo cuartil divide en dos porciones iguales de 50% de las

observaciones y este cuartil coincide con la mediana que es 7,6900, y el tercer

cuartil separa el primer 75% de observaciones que es 25,5700.

El grafico representa las frecuencias de la variable Población en millones 2012

PARTE 3 DEL INFORME

De la base de datos A como los valores de las variables son nominales entonces

tenemos lo siguiente:

Tomamos las variables: “Sexo del entrevistado” y “2. ¿Cuán interesado está usted

en la política?, ¿está…?”

N Porcentaje N Porcentaje N Porcentaje

2. ¿Cuán interesado

está usted en la política?, ¿está…? * Sexo del

entrevistado

1186 98.6% 17 1.4% 1203 100.0%

Resumen del procesamiento de los casos

Casos

Válidos Perdidos Total

Del cuadro observamos que observaciones validos de los datos es 1186 y perdidos 17.

Tabla de contingencia 2. ¿Cuán interesado está usted en la política?, ¿está…? * Sexo del entrevistado

Sexo del entrevistado Total

Masculino Femenino

2. ¿Cuán

interesado

está usted

en la

política?,

¿está…?

Muy

interesado

Recuento 50 31 81

% dentro de

2. ¿Cuán

interesado

está usted en

la política?,

¿está…?

61.7% 38.3% 100.0%

% dentro de

Sexo del

entrevistado

8.6% 5.1% 6.8%

% del total 4.2% 2.6% 6.8%

Algo Recuento 147 121 268

interesado % dentro de

2. ¿Cuán

interesado

está usted en

la política?,

¿está…?

54.9% 45.1% 100.0%

% dentro de

Sexo del

entrevistado

25.2% 20.1% 22.6%

% del total 12.4% 10.2% 22.6%

Poco

interesado

Recuento 245 293 538

% dentro de

2. ¿Cuán

interesado

está usted en

la política?,

¿está…?

45.5% 54.5% 100.0%

% dentro de

Sexo del

entrevistado

42.0% 48.7% 45.4%

% del total 20.7% 24.7% 45.4%

Nada

interesado

Recuento 142 157 299

% dentro de

2. ¿Cuán

interesado

está usted en

la política?,

¿está…?

47.5% 52.5% 100.0%

% dentro de

Sexo del

entrevistado

24.3% 26.1% 25.2%

% del total 12.0% 13.2% 25.2%

Total Recuento 584 602 1186

% dentro de

2. ¿Cuán

interesado

está usted en

la política?,

¿está…?

49.2% 50.8% 100.0%

% dentro de

Sexo del

entrevistado

100.0% 100.0% 100.0%

% del total 49.2% 50.8% 100.0%

Podemos observar del cuadro que de los varones muy interesados en la política son 50 y que el valor de 61.7% representa el porcentaje de los 50 varones con respecto al total de los muy interesados en la política que son tanto los varones como mujeres son 81 para este caso, de la misma forma se interpreta el porcentaje de 38,3% que representa el porcentaje de mujeres que son 31 muy interesadas en la política con respecto del total tanto de varones y mujeres para este caso que son 81, el 8,6% indica el porcentaje de los varones muy interesados en la política respecto al total de varones que son 584, y el 4,2% representa el porcentaje de varones muy interesados en la política con respecto al total de personas tanto varones como mujeres de todos los casos que son 1186, de igual manera se puede interpretar los demás valores de la tabla.

Valor glSig. asintótica

(bilateral)

Chi-cuadrado de Pearson 11,744a 3 .008

Razón de verosimilitudes 11.793 3 .008

Asociación lineal por lineal7.478 1 .006

N de casos válidos 1186

Pruebas de chi-cuadrado

a. 0 casillas (0,0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. La frecuencia mínima esperada es 39,89.

Al utilizar al Chi-cuadrado para poder saber si existe una relación entre las variables

obtenemos que la hipótesis nula (las variables no tienen relación alguna) su probabilidad es

menor a 0.005 entonces rechazamos la hipótesis nula y aceptamos la hipótesis alternativa

que viene a ser aquella donde nos indica que las variables si tienes una relación entre ellas.

De la base de datos B

Tomamos las variables: “Grado de información sobre acontecimientos políticos” y “Grado

de interés en la política”

N Porcentaje N Porcentaje N Porcentaje

Grado de información

sobre acontecimientos políticos *

Grado de interés en la

política

1174 97.6% 29 2.4% 1203 100.0%

Resumen del procesamiento de los casos

Casos

Válidos Perdidos Total

Del cuadro observamos que observaciones validos de los datos es 1174 y perdidos 29.

Muy interesadoAlgo

interesadoPoco

interesadoNada

interesado

Recuento 28 22 24 11 85

% dentro de Grado de

información sobre

acontecimientos políticos

32.9% 25.9% 28.2% 12.9% 100.0%


interés en la política

34.6% 8.3% 4.5% 3.8% 7.2%

% del total 2.4% 1.9% 2.0% .9% 7.2%

Recuento 33 154 143 48 378


información sobre


8.7% 40.7% 37.8% 12.7% 100.0%



40.7% 58.1% 26.7% 16.4% 32.2%

% del total 2.8% 13.1% 12.2% 4.1% 32.2%

Recuento 19 82 342 152 595


información sobre


3.2% 13.8% 57.5% 25.5% 100.0%



23.5% 30.9% 63.8% 52.1% 50.7%

% del total 1.6% 7.0% 29.1% 12.9% 50.7%

Recuento 1 7 27 81 116


información sobre


.9% 6.0% 23.3% 69.8% 100.0%



1.2% 2.6% 5.0% 27.7% 9.9%

% del total .1% .6% 2.3% 6.9% 9.9%

Recuento 81 265 536 292 1174


información sobre


6.9% 22.6% 45.7% 24.9% 100.0%



100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%

Total

Tabla de contingencia Grado de información sobre acontecimientos políticos * Grado de interés en la política

Grado de interés en la política

Total

Grado de información

sobre acontecimiento

s políticos

Bien informado

Medianamente informado

Poco informado

Nada informado

Podemos observar que hay 28 muy interesados de la variable “grado de interés en la política” que son bien informados de la variable “grado de información sobre acontecimientos políticos”, además el 32,9% representa el caso de los bien informado de la variable “grado de información sobre acontecimientos políticos” con respecto al total de la variable “grado de interés en la política” para este caso que seria 85, el 2.4% representa el porcentaje de los bien informados con respecto al total de los casos de los muy interesados de la variable grado de interés en la política que son 81, y el 2,4% representa los muy informado y muy interesados en la política respecto al total de todos los casos que son 1174, de igual manera se puede interpretar los demás valores de la tabla.

Pruebas de Chi-cuadrado

Valor gl

Sig. asintótica (bilateral)

Chi-cuadrado de Pearson356,889a 9 .000

Razón de verosimilitudes298.891 9 .000

Asociación lineal por lineal216.432 1 .000

N de casos válidos1174

a. 0 casillas (0,0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. La frecuencia mínima esperada es 5,86.

Al utilizar al chi-cuadrado para poder saber si existe una relación entre las variables

obtenemos que la hipótesis nula (las variables no tienen relación alguna) su probabilidad es

menor a 0.005 entonces rechazamos la hipótesis nula y aceptamos la hipótesis alternativa

que viene a ser aquella donde nos indica que las variables si tienes una relación entre ellas.

De la base de datos C

Tomamos las variables: “Ranking país según IDH 2012” y “IDH 2012: Puntaje

país”

Correlaciones

Ranking país según IDH

2012IDH 2012:

Puntaje paísRanking país según IDH 2012 Correlación

de Pearson 1 -,985**

Sig. (bilateral) .000

N 187 187

IDH 2012: Puntaje país Correlación de Pearson -,985** 1

Sig. (bilateral) .000

N 187 187

**. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).


2012IDH 2012:

Puntaje país

Coeficiente de

correlación1.000 -1,000**

Sig. (bilateral)

.000

N 187 187

Coeficiente de

correlación-1,000** 1.000

Sig. (bilateral)

.000

N 187 187

IDH 2012: Puntaje país

**. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).

Correlaciones

Rho de Spearman


2012

Primero vemos la relación de Pearson, la hipótesis nula que no existe una relación lineal

entre las variables, esta probabilidad de esta hipótesis nula tiende a cero por lo tanto

rechazamos la hipótesis nula y podemos aceptar la hipótesis alternativa donde podemos

decir que si existe una relación lineal entre las variables.

El valor del coeficiente de correlación al cuadrado nos da la varianza explicada de las

puntuaciones que se usa al principio con respecto a lo que se espera al final, donde el

coeficiente de correlación al cuadrado que es 97,02% es decir este valor nos indica que

tanto las puntuaciones que uno observa al final del tratamiento tiene que ver las

puntuaciones al principio del tratamiento.

La correlación de spearman se explica igual y es bastante coincidente.

Para saber si existe una relación lineal y predecir un modelo, las puntuaciones al final del

tratamiento de acuerdo a las puntuaciones al principio del tratamiento de ingreso se hace un

análisis de regresión lineal donde nuestras variable dependiente es “IDH 2012: Puntaje

país” y nuestra variable independiente es “Ranking país según IDH 2012” donde se

requiere el análisis de la regresión lineal y que la variable dependiente se distribuya

normalmente o al menos que sus residuos se distribuyan normalmente.

Gráfico

Regresión

Estadísticos descriptivos

MediaDesviación

típica N

IDH 2012: Puntaje país .6748 .17099 187

Ranking país según IDH 2012 93.79 54.158 187

Del cuadro podemos observar los estadígrafos descriptivos como el promedio y la desviación típica al final del tratamiento y al antes del tratamiento.

Correlaciones

IDH 2012:

Puntaje país


2012Correlación de Pearson IDH 2012:

Puntaje país 1.000 -.985


2012-.985 1.000

Sig. (unilateral) IDH 2012: Puntaje país .000


2012.000

N IDH 2012: Puntaje país 187 187


2012187 187

Variables introducidas/eliminadasa

ModeloVariables

introducidasVariables

eliminadas Método1 Ranking país

según IDH 2012b

Introducir

a. Variable dependiente: IDH 2012: Puntaje país

b. Todas las variables solicitadas introducidas.

R R cuadradoR cuadrado corregida

Error típ. de la estimación

1 ,985a .971 .971 .02918

a. Variables predictoras: (Constante), Ranking país según IDH 2012

b. Variable dependiente: IDH 2012: Puntaje país

Resumen del modelob

Modelo

El R coincide con la correlación que nos indica que la relación de la variable dependiente con la variable independiente de las puntuaciones al principio y después, el R cuadrado corregido explica un 97,1% de las variaciones de la variable dependiente a partir de la variable independiente es decir un 97,1% de los resultados que obtenemos al final del tratamiento depende del valor inicial en el tratamiento, es decir por el hecho de conocer las puntuaciones de alguien al principio del tratamiento nosotros podemos pronosticar un 97,1% mejor de las puntuaciones al final del tratamiento, con eso se explica la varianza.

Suma de cuadrados gl

Media cuadrática F Sig.

Regresión 5.281 1 5.281 6200.368 ,000b

Residual .158 185 .001

Total 5.438 186

ANOVAa

Modelo

1


b. Variables predictoras: (Constante), Ranking país según IDH 2012

Ahora hay que analizar si este modelo es el mejor posible o sea si este modelo es lo

suficientemente bueno para rechazar la hipótesis nula y que existe un modelo lineal para

explicar esta relación y esto lo vemos en la tabla de anova.

La hipótesis nula (no existe modelo lineal) su probabilidad de que sea cierto es muy baja

menor a 0.005 por lo tanto rechazamos y decimos que existe un modelo lineal entonces

sabemos que hay un modelo lineal que explica un 97,1% de la varianza y que es bastante

creíble que la población de este modelo sirve para explicar.

Coeficientes tipificados

B Error típ. Beta

(Constante) .967 .004 226.032 .000


2012-.003 .000 -.985 -78.742 .000


Coeficientesa

Modelo

Coeficientes no estandarizados

t Sig.

1

Ahora para construir un modelo como ecuación lineal vemos en el cuadro donde los

coeficientes no estandarizados, tenemos la constante que es el origen de la recta que seria el

valor A de la ecuación y un coeficiente no estandarizado que es la pendiente que da la

relación entre la variable independiente que es la puntuaciones inicial con la final y con

estos podemos construir la ecuación de regresión para hacer pronósticos individuales a

futuro o pronósticos promedios

Mínimo Máximo MediaDesviación

típica N

Valor pronosticado

.3879 .9634 .6748 .16849 187

Residual -.08787 .05080 .00000 .02910 187

Valor pronosticado

tip.-1.703 1.713 .000 1.000 187

Residuo típ. -3.011 1.741 .000 .997 187

Estadísticos sobre los residuosa


La grafica de residuos tipificados: en ella podemos indicar si los residuos se distribuyen de

forma normal, mientras mas cercanos los valores estén a la línea mas normal se distribuye

los residuos o diferencias muy grandes si se alejan mucho de la recta estaría indicando que

hay mucho error en los residuos hacia un segmento en particular.

Gráficos

estadistica

Documents