Análisis de correlación y de regresión
Enviado por cexilia22 • 18 de Abril de 2016 • Documentos de Investigación • 638 Palabras (3 Páginas) • 245 Visitas
Análisis de correlación y de regresión |
Practica |
Ana Cecilia Gutiérrez Gaspar |
08/09/2015 |
Estadística Inferencial II
Profesora Claudia Lozano Mora
Contenido
Introducción
Metodología
Hallazgos
Interpretación
Conclusiones
Recomendaciones
Introducción
En este documento se llevará a cabo un estudio el cual nos permitirá saber mediante la información que arrojó de una muestra aleatoria a 20 estudiantes para saber si existe correlación entre las horas de sueño con el rendimiento escolar que tienen.
Existe un promedio de horas de sueño de los estudiantes el cual oscila entre 6.775 y nos permite percatarnos que la mayoría de los alumnos no duermen las 8 horas que deberían para poder recuperarse físicamente del ajetreo diario.
Metodología
Se realizará el análisis de regresión con los siguientes datos:
Alumno | Horas de sueño (x) | Rendimiento escolar (y) |
1 | 5 | 9.6 |
2 | 8 | 8.8 |
3 | 9 | 8.2 |
4 | 6 | 8.6 |
5 | 7 | 9.2 |
6 | 5 | 9.5 |
7 | 7 | 9.2 |
8 | 8 | 8 |
9 | 8 | 8.9 |
10 | 6 | 9 |
11 | 5 | 9.1 |
12 | 7 | 9.2 |
13 | 6.5 | 8.3 |
14 | 7 | 8.4 |
15 | 7 | 9.4 |
16 | 8 | 8.9 |
17 | 8 | 8.9 |
18 | 6 | 8.9 |
19 | 8 | 8.3 |
20 | 4 | 9.3 |
Para posteriormente hacer el análisis sustituyendo valores en la siguiente fórmula:
[pic 1]
La cual quedará de la siguiente forma:
[pic 2]
De esta manera podemos saber si existe una correlación entre las horas de sueño y el rendimiento escolar de los alumnos.
Para obtener el coeficiente de determinación se eleva al cuadrado el coeficiente de correlación.
Posteriormente con los datos ya obtenidos podemos calcular el coeficiente de regresión el cual se calcula de la siguiente manera:
[pic 3]
[pic 4]
Hallazgos
Con las fórmulas que hemos planteado hallamos la siguiente información:
Resumen | ||||||||
Estadísticas de la regresión | ||||||||
Coeficiente de correlación múltiple | 0.59096678 | |||||||
Coeficiente de determinación R^2 | 0.34924173 | |||||||
R^2 ajustado | 0.31308849 | |||||||
Error típico | 0.37768055 | |||||||
Observaciones | 20 | |||||||
ANÁLISIS DE VARIANZA | ||||||||
| Grados de libertad | Suma de cuadrados | Promedio de los cuadrados | F | Valor crítico de F | |||
Regresión | 1 | 1.37793325 | 1.37793325 | 9.66004034 | 0.0060713 | |||
Residuos | 18 | 2.56756675 | 0.1426426 | |||||
Total | 19 | 3.9455 |
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| Coeficientes | Error típico | Estadístico t | Probabilidad | Inferior 95% | Superior 95% | Inferior 95.0% | Superior 95.0% |
Intercepción | 10.2644603 | 0.45179642 | 22.7192159 | 1.0552E-14 | 9.31527128 | 11.2136494 | 9.31527128 | 11.2136494 |
Horas de sueño | -0.20361038 | 0.06551043 | -3.10806054 | 0.0060713 | -0.34124268 | -0.06597808 | -0.34124268 | -0.06597808 |
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