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Análisis de variable cuantitativa


Enviado por   •  30 de Junio de 2020  •  Documentos de Investigación  •  290 Palabras (2 Páginas)  •  179 Visitas

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Análisis de variable cuantitativa

a) Plantear el hipotesis del coeficiente de correlación

HO: no hay correlación de las variables edad y peso

H1: hay correlación e las variables edad y peso

B) realizar la prueba de hipotesis en SPSS

Correlaciones

EDAD

PESO

EDAD

Correlación de Pearson

1

,988**

Sig. (bilateral)

,000

N

10

10

%PESO

Correlación de Pearson

,988**

1

Sig. (bilateral)

,000

N

10

10

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

INTERPRETACION: se observa que si hay correlación de 0-988 esto indica que las dos variables son importantes para la investigación además el p-valor es menora 5%.

C)Determinar El Análisis De Coeficiente De Determinación

PARA ELLOS EL COEFICIENTE DE CORRELACION ELEVAMOS AL CUADRADO

R*R=0.9762*100=97.62% esto indica que el 97.62% de la variable peso es explicado con respecto a variable edad

  • Indica que el 98% aproximadamente es explicado la variable peso respecto a la edad

d) Graficar el diagrama de dispersión

[pic 1]

Interpretación: se observa que la grafica se aproxima a una recta de una regresión lineal, Además, se tiene una correlación positiva


 e) Es posible el análisis de regresión lineal

sí es posible porque acepto la H1 esto significa que hay relación de las dos variables

f) Si es así plantee las hipotesis para sus coeficientes e interpretación

y=alx+ao

para ello ingresamos al programa SPSS en opción de regresión lineal

HO: no hay relación entre coeficiente

H1: hay relación entre coeficiente

ANOVAa

Modelo

Suma de cuadrados

gl

Media cuadrática

F

Sig.

1

Regresión

635,121

1

635,121

339,197

,000b

Residuo

14,979

8

1,872

Total

650,100

9

a. Variable dependiente: PESO

b. Predictores: (Constante), EDAD

Interpretación: esto indica que hay relación entre los coeficientes (p-valor menor a 5%) por lo tanto interpretamos

...

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