Page 338 - METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION-Roberto Hernández Sampieri

Análisis paramétricos 307

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Para el cálculo del coeficiente de correlación de Pearson mediante IBM SPSS , no olvide consul- ®
tar el manual respectivo. En Minitab en Estadísticas → Estadísticas básicas.

¿Qué es la regresión lineal?
Es un modelo estadístico para estimar el efecto de una variable sobre otra. Está asociado con el coefi- 3
ciente r de Pearson. Brinda la oportunidad de predecir las puntuaciones de una variable a partir de las
puntuaciones de la otra variable. Entre mayor sea la correlación entre las variables (covariación),
mayor capacidad de predicción.
Hipótesis: correlacionales y causales.
Variables: dos. Una se considera como independiente y otra como dependiente. Pero, para poder
hacerlo, debe tenerse un sólido sustento teórico.
Nivel de medición de las variables: intervalos o razón.
Procedimiento e interpretación: la regresión lineal se determina con base en el diagrama de disper-
sión. Éste consiste en una gráfica donde se relacionan las puntuaciones de una muestra en dos varia-
bles (Martin y Bridgmon, 2012; Bednarczyk y McNutt, 2007; Harrington, 2007; Daniel, Onwuegbuzie
y Leech, 2006; y Wood y Park, 2003). Veámoslo con un ejemplo sencillo de ocho casos. Una varia-
ble es la calificación en Filosofía y la otra variable es la calificación en Estadística; ambas medidas,
hipotéticamente, de 0 a 10.
Puntuaciones
Sujetos Filosofía (X) Estadística (Y)
1 3 4
2 8 8
3 9 8
4 6 5
5 10 10
6 7 8
7 6 7
8 5 5

Figura 10.18 Ejemplo de gráficas de dispersión.
El diagrama de dispersión se construye graficando cada Así se grafican todos los pares:
par de puntuaciones en un espacio o plano bidimensional.
Sujeto “1” tuvo 3 en X (filosofía) y 4 en Y (estadística): (10.10)
10
10 9
(7.8) (9.8)
9 8
(6.7) (8.8)
8 7
7 (eje vertical) Estadística 6
(eje vertical) Estadística 6 5 Sujeto 1 5 (5.5) (6.5)

Y 4 Y 4 (3.4)
3
3
2
2
1 1
0 0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
X (eje horizontal) X (eje horizontal)
Filosofía Filosofía
(continúa)

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