2016
Regresiรณn Lineal
MANUAL Bร SICO DE USUARIO EVELYN ROBAYO, MAURICIO FARINANGO
UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR | Sistemas de Informaciรณn I
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INTRODUCCION AL PROGRAMA Página principal La pantalla principal consta de varios menús de opciones:
INICIO INTRODUCCION MARCO TEORICO MANUAL BASICO ACTIVIDADES
Menú Principal
En la pestaña
INICIO
Consta de un Árbol Conceptual acerca del tema a tratarse. Aborda los temas y subtemas en animaciones Consta de su respectiva bibliografía (fuentes) 1
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INTRODUCCIÓN
Consta de los objetivos que se desea cumplir al ejecutar tal programa Constituye los Objetivos General y Específicos tanto del tema a tratar como del desarrollo de este software
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MARCO TEÓRICO
Consta de un video realizado en VideoScribe el cual le brindara al usuario una breve síntesis del tema a tratarse ya sea formulas, conceptos, clasificaciones. Socialización de conceptos básicos porque le permite al usuario tener un mejor acercamiento a la temática.
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En la pestaña
MANUAL BÁSICO
Contiene toda la información que el usuario necesita saber desde cómo se utiliza dicho software hasta como poder resolver ejercicios acerca de la temática de SPSS.
En la pestaña
ACTIVIDADES Consta de animaciones flash que abarca ejercicios resueltos, problemas propuestos que sirven como guía para el usuario.
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En la pestaña
EVALUACIÓN
Tenemos una evaluación realizada en thatquiz el cual consta de 10 preguntas tipo estructuradas las cuales tienen un diferente grado de complejidad según el tema tratado.
GUÍA DE USUARIO EN SPSS REGRESION LINEAL INTRODUCCIÓN Pantalla principal de SPSS
Barra de Menú 5
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Barra de Titulo Barra de Herramientas
Área de Inserción de Datos
Vista de Variables
¿QUÉ ES LA REGRESIÓN LINEAL? El análisis de Regresión Lineal es una técnica estadística que es utilizada para estudiar la relación entre variables. Nos sirve para pronosticar valores en una variable criterio (Y) desde las puntuaciones en una variable predictora (X). La regresión lineal con una sola variable predictora es conocida también como (regresión simple) pero la regresión también puede ejecutarse o desarrollarse a partir de 2 o más variables predictoras (X1, X2, etc.). Cuando se procede hacer el análisis de la regresión lineal con más de una variable predictoras a esta se la conoce como (regresión múltiple). Se adapta a una amplia variedad de situación porque nos permite también predecir una variedad de fenómenos o situaciones ya pueden ser en el aspecto social, económico o hasta del comportamiento humano.
En la pantalla principal de SPSS tenemos que dirigirnos a la parte de:
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Analizar
Se nos desplegara las opciones y tenemos que elegir: Regresiรณn
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Como podemos ver tenemos todas las opciones que nos ofrece la pestaña Regresión:
LA RECTA DE REGRESIÓN Y DIAGRAMA DE DISPERSION DE PUNTOS Un diagrama de dispersión puede utilizarse como una forma de cuantificar el grado de relación lineal existente entre dos o más variables, lo que nos permitirá observar en el diagrama es una especie de puntos las cuales se ajustan a una línea recta en donde es más apreciable ver la relación existente. Lo que nos permitirá el recta de regresión es tener una primera impresión de cómo están organizadas las variables ya que la relación entre estas variables no siempre pueden ser perfecta o nulas y habitualmente no son ni perfecta ni tampoco nulas. Entonces para poder tener una idea de cómo realizar la recta de regresión o Diagrama de dispersión de puntos vamos a tomar un ejemplo: Estos datos tratan acerca de la especialización en el área de la salud de varios profesionales los cuales hemos tomado para realizar una demostración de la recta de regresión y diagrama de dispersión.
INGRESO DE DATOS
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1.- Ingreso de Datos en spss para los cuales hemos utilizado variables como: sexo, edad, años de experiencia; en donde tenemos que definir su tipo la anchura que son el número de caracteres que se utilizaran, hay que darle valores en este caso son numéricos porque su valor está representado mediante (1, 2, 3,4) respectivamente por ejemplo: Sexo: 1: “Masculino” 2: “Femenino” Por ejemplo en la variable “Estado Civil”
Estado Civil: 1: “Casado” 2: “Soltero” 3: “Viudo” 4: “Unión Libre” Categoría Profesional: 1: “Doctor” 2: “Phd” 3: “Licenciatura” 4: “Magister”
Casilla de Valores
En la medida son nominales porque su fin es identificar sujetos u objetos dentro de una distribución. 9
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2.- Para generar el grafico nos dirigimos a la siguiente pantalla:
3.- Se nos desplegara la siguiente pantalla en donde debemos elegir la opciรณn Dispersiรณn de Puntos
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4.- Como siguiente debemos arrastrar la imagen de dispersiรณn simple hasta la parte de Presentaciรณn preliminar del grรกfico:
5.- Debemos elegir las dos variables que vamos a utilizar para realizar la relaciรณn entre el eje Y y el eje X. En este caso nosotros utilizaremos Eje Y: neuroticismo Eje X: edad
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EJE Y
EJE X
6.- Después damos clic en Aceptar si se nos generara el siguiente resultado en una pantalla emergente:
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Diagrama de Dispersión de Puntos entre las variables (neuroticismo y edad)
REFLEXIÓN: En donde podemos ver que hay una relación donde indica que hay una persona dentro del rango de aproximadamente 30 años tiene el nivel más alto pasándose de un 50% de neuroticismo. El neuroticismo es un tipo de inestabilidad emocional.
7.- Para obtener el diagrama de Recta de Regresión debemos dar doble clic en el diagrama de puntos y se nos desplegara esta siguiente ventana de configuración:
Ventana de configuración de la gráfica
8.- Damos clic en la parte donde nos dice Línea de ajuste total 13
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8.- Obtendremos la siguiente gráfica:
Coeficiente de Relación
REFLEXIÓN: Como podemos ver hemos obtenido una gráfica tiene una pendiente negativa porque los puntos presentan una relación negativa porque la 14
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recta va decreciendo lo que podemos concluir que a más edad menos neuroticismo y también nos muestra Coeficiente de relación al cuadrado R2=0,064.
9.- Para poder comprobar debemos hacer lo siguiente: Ir a la pestaña
Analizar Correlaciones Bivariadas
10.- Elegimos las variables con las cuales vamos a comprobar tal relación (Las demás opciones las dejamos tal y cual están predefinidas)
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11.- Obtendremos el siguiente resultado:
REFLEXIÓN: Bueno nos salió signo negativo porque era una decreciente como en la gráfica anterior de diagrama puntos de dispersión.
12.- Ahora como siguiente paso para tener una mejor apreciación en la gráfica vamos hacer que en los puntos se pueda distinguir (hombres y mujeres) mediante el uso de colores. Vamos a la pestaña 16
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Generador de Gráficos
13.- Después haremos el mismo procedimiento que realizamos con la gráfica anterior de arrastrar la figura hasta el área entre el (EJE Y y EJE X) pero esta vez vamos añadir una marca la cual será Sexo.
Nueva Marca
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14.- Obtendremos el siguiente resultado en un diagrama de puntos
Dispersión de puntos con respecto al sexo
15.- Tenemos la relación entre línea de ajuste en subgrupos (Mujeres y Hombres)
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CLASIFICACIÓN REGRESIÓN SIMPLE El análisis de regresión lineal en un aspecto en general nos permite obtener una función lineal de una o más variables independientes o predictoras (X1, X2, ... XK) a partir de la cual explicar o predecir el valor de una variable dependiente o criterio (Y). En la Regresión Simple intenta explicar o predecir la variable dependiente Y a partir de una única variable independiente, X1. En conclusión podemos decir que en ambos casos, tanto la variable dependiente como la independiente están medidas en escala de intervalo o de razón. Entonces para comprender de mejor manera utilizaremos el ejemplo citado anteriormente. 1.- Debemos colocarnos en la pestaña
Analizar Regresión Lineales
2.- Se nos desplegara la siguiente pantalla
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Variables de Relación
3.- Debemos hacer relación entre la variable dependiente e independiente en este caso utilizaremos las mismas:
Dependiente: edad Independiente: neuroticismo
4.-Obtendremos la siguiente información de relación 20
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Prueba de hipótesis según la fórmula de la Regresión lineal simple:
La tabla de análisis de varianza se basa en que la variabilidad total de la muestra puede descomponerse entre la variabilidad explicada por la regresión y la variabilidad residual.
La tabla de ANOVA proporciona el estadístico F a partir del cual contrastar la H0 de que R2 es igual a 0, la pendiente de la recta de regresión es igual a 0, o lo que es lo mismo, la hipótesis de que las dos variables están incorrelacionadas. Si el p-valor asociado al estadístico F es menor que el nivel de significación rechazaremos la hipótesis nula planteada. 21
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REGRESIÓN MÚLTIPLE El Análisis de Regresión Lineal Múltiple nos permite establecer la relación que se produce entre una variable dependiente Y y un conjunto de variables independientes (X1, X2, ... XK). El análisis de regresión lineal múltiple, a diferencia del simple, se aproxima más a situaciones de análisis real puesto que los fenómenos, hechos y procesos sociales, por definición, son complejos y, en consecuencia, deben ser explicados en la medida de lo posible por la serie de variables que, directa e indirectamente, participan en su concreción. Utilizando los mismos datos realizaremos un ejemplo acerca de la regresión múltiple:
1.- Realizamos los mismos pasos:
Analizar Regresión Lineales
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2.- Debemos establecer cuáles son las variables dependientes e independientes en este caso se hará la relación de una variable dependiente hacía varias variables independientes.
3.- Obtención de resultados
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4.- El siguiente paso será obtener las gráficas de la Regresión Múltiple de las relaciones de los resultados obtenidos. Pestaña:
Analizar Regresión Lineales Gráficos
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Gráfica Normal de Regresión Residuo Tipificado
Gráfica de Regresión Parcial (Sexo - categoría profesional)
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Gráfica de Regresión Parcial (Sexo – años experiencia)
Gráfica de Regresión Parcial (Sexo – edad)
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