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Relación entre Extroversión y Uso de Automóvil: Práctica 11 - Prof. Perea, Apuntes de Estadística

En este documento se presenta el análisis estadístico de una práctica realizada para determinar si existe una relación entre el nivel de extroversión de las personas y el número de kilómetros que conducen a la semana. Se utiliza un conjunto de datos que incluye el género, la edad, el nivel de extroversión, el uso de automóvil en ciudad o campo, y los kilómetros conducidos semanales. Se realizan diversos análisis estadísticos, como el cálculo del coeficiente de correlación de pearson y la regresión lineal, para determinar si las personas extrovertidas conducen más tiempo que las introvertidas y cuál es la relación entre el nivel de extroversión y el número de kilómetros conducidos.

Tipo: Apuntes

2013/2014

Subido el 10/01/2014

fuxya
fuxya 🇪🇸

3.9

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Práctica 11 --R
Enunciado. Tenemos 40 personas, de las que sabemos el género, la edad, el
nivel de extraversión, los km de coche que hacen a la semana, y si son de
ciudad/campo. Está en http://www.uv.es/mperea/datosKM.sav. Se pide lo
siguiente.
1. Un investigador arma que las personas extrovertidas conducen
más tiempo que las introvertidas (v.g., para acudir a reuniones,
etc). ¿Se observa una relación entre los Km conducidos y el nivel
de extroversión en los datos? ¿Es lineal? Indica el valor del índice
de correlación apropiado. ¿Es cierto lo que decía el investigador?
Primero realizamos el diagrama de dispersión. A la vista de la pregunta
segunda, es mejor idea emplear extroversión como var.independiente (X) y
los Km conducidos como variable dependiente (Y)
Se aprecia una relación aproximadamente lineal y directa (positiva) entre
ambas variables. Podemos lógicamente calcular el coeciente de Pearson
para tener un índico concreto de esta relación:
Que es una correlación razonablemente alta, 0’671. Se conrma pues lo que
indicaba el investigador.
2. Queremos predecir el número de km conducidos a partir del nivel
de extroversión. Indica la ecuación de regresión. E indica qué
porcentaje de varianza comparten ambas variables.
Es ir a Regresión Lineal con 1 predictor (var.independiente: extroversión) y
una variable criterio (var.dependiente: km conducidos).
La ecuación es:
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Práctica 11 --R

Enunciado. Tenemos 40 personas, de las que sabemos el género, la edad, el nivel de extraversión, los km de coche que hacen a la semana, y si son de ciudad/campo. Está en http://www.uv.es/mperea/datosKM.sav. Se pide lo siguiente.

  1. Un investigador afirma que las personas extrovertidas conducen más tiempo que las introvertidas (v.g., para acudir a reuniones, etc). ¿Se observa una relación entre los Km conducidos y el nivel de extroversión en los datos? ¿Es lineal? Indica el valor del índice de correlación apropiado. ¿Es cierto lo que decía el investigador?

Primero realizamos el diagrama de dispersión. A la vista de la pregunta segunda, es mejor idea emplear extroversión como var.independiente (X) y los Km conducidos como variable dependiente (Y)

Se aprecia una relación aproximadamente lineal y directa (positiva) entre ambas variables. Podemos lógicamente calcular el coeficiente de Pearson para tener un índico concreto de esta relación:

Que es una correlación razonablemente alta, 0’671. Se confirma pues lo que indicaba el investigador.

  1. Queremos predecir el número de km conducidos a partir del nivel de extroversión. Indica la ecuación de regresión. E indica qué porcentaje de varianza comparten ambas variables.

Es ir a Regresión Lineal con 1 predictor (var.independiente: extroversión) y una variable criterio (var.dependiente: km conducidos).

La ecuación es:

Km coche’ = 18.027 + 0.706 extrov

El % de varianza compartido es R 2 expresado en porcentaje:

Es decir, el 45% de la varianza.

  1. Pensemos que queremos predecir el número de km conducidos a partir de los predictores: nivel de extroversión y edad. ¿Qué porcentaje de varianza de Km conducidos podemos explicar con la ecuación de regresión? ¿Cuál es el mejor predictor y por qué? ¿se observa relación directa en ambos predictores con respecto a la variable criterio? ¿Vale la pena incluir este segundo predictor?

Ahora tendremos dos predictores (dos var.independientes).

El % de varianza explicada de km_coche es ahora 45.2, cuando antes, con un predictor era 45%. O sea, que el segundo predictor (edad) esencialmente no está contribuyendo casi nada extra a la hora de predecir los km en coche. Esto se ve también en los coeficientes tipificados:

En el caso de la extroversión, este tipo de correlación reflejada en los coeficientes es razonablemente alto (y con relación directa, más extroversión, más km_coche), pero en el caso de la edad muestra una correlación casi nula con km_coche (solamente -0’39; observa que es una relación inversa: a más edad, menos kilómetros). Claramente edad es un mal predictor de km_coche en la ecuación. De hecho, en una regresión por “pasos sucesivos”, SPSS solamente ofrece la ecuación de un predictor (extroversión):

Y se excluye “edad”: