Herramienta Spsss

1)Se realiza un estudio para investigar la relación entre el nivel de humedad del suelo y la tasa de mortalidad en lombrices de tierra. La tasa de mortalidad, y , es la proporción de lombrices de tierra que mueren tras un periodo de dos semanas. El nivel de humedad, x , viene medido en milímetros de agua por centímetro cuadrado de suelo. Se obtuvieron los siguientes datos:

Se pide:

a) Nube de puntos.

b) Rectas de regresión.

Regresión

Variables introducidas/eliminadas(b)

Modelo Variables introducidas Variables eliminadas Método

1 HUMEDAD(a) . Introducir

Variable dependiente: MORTALIDAD

Al hacer el debido análisis de las rectas de regresión lineal, se deduce que no hay una relación entre la variable independiente “Humedad”, con respecto a la dependiente “Mortalidad”, debido a que no muestra una línea recta.

Del siguiente modelo de regresión lineal: Y= -0,022x + 0,2939 se puede concluir que:

• Por cada milímetro de agua por centímetro cuadrado de suelo, la tasa de mortalidad disminuye en 0.022 puntos.

c) Coeficiente de correlación.

Resumen del modelo

Modelo R R cuadrado R cuadrado corregida Error típ. de la estimación

1 ,051(a) ,003 -,074 ,20429

a Variables predictores: (Constante), HUMEDAD

Interpretación

Podemos decir, que no existe una relación entre dichas variables, debido a que el coeficiente hallado, es menor al 50%, lo que nos indica que no tienen una relación considerable.

1) Se realiza un estudio para investigar la relación entre el nivel de humedad del suelo y la tasa de mortalidad en lombrices de tierra. La tasa de mortalidad, y , es la proporción de lombrices de tierra que mueren tras un periodo de dos semanas. El nivel de humedad, x , viene medido en milímetros de agua por centímetro cuadrado de suelo. Se obtuvieron los siguientes datos:

Se pide:

a) ¿Muestran los datos una tendencia lineal?

b) Determinar la recta de regresión Y/X, el grado de asociación lineal entre la tasa de mortalidad y el nivel de humedad y la bondad del ajuste realizado en la recta de regresión. ¿Cuánto explica el modelo?

c) Mediante la línea de regresión estimada, predecir el nivel de humedad del suelo si la tasa de mortalidad de las lombrices es 0.7.

d) Determine el coeficiente de correlación lineal de las rectas de regresión Y/X y X/Y

e) Ajustar los datos mediante una regresión curvilínea

f) ¿Qué ajuste es mejor ¿Lineal? ¿Curvilineo?

DESARROLLO

2.

Analizando la gráfica, deducimos que no obtenemos una tendencia lineal, ya que los puntos están dispersos.

b)

Coeficientes(a)

Modelo Coeficientes no estandarizados Coeficientes estandarizados t Sig.

B Error típ. Beta B Error típ.

1 (Constante) ,587 ,155 3,794 ,004

Mortalidad ,844 ,461 ,521 1,832 ,100

a Variable dependiente: Humedad

Modelo

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