Estadística: Regresiones Lineales Múltiples

1. Autor(es): • Luis Fernando Aguas
Estadística:
Regresiones Lineales Múltiples

2. Contenidos
• Objetivos
• Resultados de Aprendizaje
• Introducción
• Desarrollo de Contenidos
• Conclusiones
• Recomendaciones
• Bibliografía

3. Objetivos
•Conocer las distintas funciones que
se puede realizar con SPSS
•Determinar y aprender las tareas que
puede desarrollarse con SPSS

4. Resultados de aprendizaje
• Elaborar conclusiones válidas para la población a partir
de los análisis de los estimadores obtenidos de los datos
de muestras adecuadas de acuerdo a referentes
teóricos.

5. Introducción
El Análisis de Regresión tiene como objetivo estudiar la relación entre variables.
Permite expresar dicha relación en términos de una ecuación que conecta una
variable de respuesta Y, con una o más variables explicativas X1,X2,…,Xk
Finalidad:
• Determinación explícita del funcional que relaciona las variables. (Predicción)
• Comprensión por parte del analista de las interrelaciones entre las variables que
intervienen en el análisis.riable de respuesta Y, con una o más variables
explicativas X1,X2,…,Xk
Tipo de datos
• Regresión logística, Modelos Probit (La variable de respuesta es binaria)
• Regresión ordinal (La variable de respuesta es de tipo ordinal)
• Escalamiento óptimo o regresión categórica (Las variables explicativas y/o
explicada, pueden ser nominales)
• Situaciones especiales en la estimación del modelo lineal: Mínimos cuadrados en
dos fases (correlación entre residuos y v. explicativas), estimacion ponderada.

6. Regresión Lineal Múltiple
Modelo:
SPSS

8. Desarrollo de contenidos
Ingresamos a:

9. Luego seleccionamos:
Luego damos clic en estadísticos y seleccionamos:

10. Luego vamos a gráficos y seleccionamos
Luego damos clic en opciones:

11. Damos clic en aceptar, teniendo:
En esta tabla podemos observar que la media del sexo es 0.46, es decir como tenemos 1 Masculino y 2
Femenino, asumimos que hay más hombres que mujeres; también como la media de la altura es
168.01 y el peso es de 73.54, que la población tiene una gran altura y esta tendiendo a la obesidad, ya
que si sumamos la desviación a la altura media tenemos: 178.214 y si hacemos al peso lo mismo
tenemos 90,76 kg.
Con respecto a las correlaciones por los valores obtenidos no se ve una correlación entre variables.

12. Ninguna variable se eliminó, por lo cual todas las variables son coherentes en el modelo de regresión
lineal múltiple.
La significancia no cumple
con ser menor a 0.05.
La ecuación es: Sexo= -0.007Altura-0.001Peso + 1.765
La tolerancia es igual para altura y peso
El factor de inflación de varianza es bastante alto, se
debe a la falta de correlación entre variables

13. Se observa una mejor colinealidad en la dimensión 3, aunque el índice de condición es bastante alto.

15. Conclusiones
• El SPSS y EXCEL son programas
estadísticos, computarizados ideal para la
introducción, interpretación de los datos
necesarios para llevar un control adecuado
de la empresa, es capaz de gestionar de
forma inteligente la nómina, contabilidad,
gastos extras, y demás aplicaciones
financiera.

16. Recomendaciones
• Se recomienda aprender el uso adecuado de SPSS ya
que es una gran ayuda para realizar trabajos
estadísticos.

17. Bibliografía
• http://site.ebrary.com/lib/pucesp/detail.action?docID=105
26557
• http://site.ebrary.com/lib/pucesp/detail.action?docID=104
79465
• http://site.ebrary.com/lib/pucesp/detail.action?docID=103
65616
• http://www.hrc.es/bioest/M_docente.html