Diseños rls y rlm, Apuntes de Psicología

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Valores entre -1 y 1: Correlacion indirecta o directa PEARSON AA — Fuerza: Cuanto mas cercano a un extremo, mayor fuerza Tamaño de efecto(r): .10(pequeño), .30(mediano), .50 (grande) REGRESION E a E aciÉ LINEAL SIMPLE. Ig: FPFoD. de correlación >, en una población sin correlación [ Redacción: La corre entre VI y Vd es/no es estdsti sig, con r (P,M o G), r(n=),p=, especificar in/direc ] Coeficiente de correlacion multiple: Valores O a 1 RLS . === Rcuadrado(Bondad de ajuste): Proporcion de variación explicada en vd, por vi, indica lo bien que predice e Coeficiente B: Cantidad de varicion de VD por unidad VI Puntuaciones standard: Necesario porque no se puede compar debido a forma de medida y valores obetenido. Zy=BZx al [ Resultados: Los result muestran relación sig en VD y VI, t(gl) o FO),p,R, pudiendo predecir VD de VI, con la ecuacion y=bX + a] (R02= sumatorio de las parciales | Coeficiente de determinacion o bondad a 1-(1-Rc)* N-1/N-"n0VI"-1 1) INS. Parcial: (Ryx-Rxz*Ryz)/raiz(1-Rc"xz")*raiz(1-Rec"yx") -->Correlacion de X e Y, controlando los efectos lineales de Z. Control Espurias SÍ E Semi/Parcial O lo [ Semi: (Identico numerador)/ raiz(1-R"cxz") --> Correlacion X e Y controlando efecto de Z sobre una. Control! Z> xa ) (Re se (Re semi: Marca el cambio de Rc en la adicion de una nueva vairiable. En excluida se puede ver si es sig ] | redaccion: se desarrollo un analisis jerarq. de RLM, para predecir VD en función de Vla en primer lugar, y si en 29 lugar con VIb. Resultado muestra modelo 1(beta=) relación sig y tamaño efect. Valoración la introducción Rc semi y sig