3. Se abre la base de datos de aborto provocado se elige regresión
y se selecciona Curve Estimation
Autora: Pahola Calderón Saldaña
4. Se selecciona la variable independiente en Independent y en Dependiente
en Dependent ambas son variables cuantitativas
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6. Se Obtiene un gráfico lineal. Se observa Sigf (p), y el valor F
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7. Ejercicio 1:
• Realizar regresiones lineales con las
siguientes variables.
– Nº de integrantes de la familia que trabajan /
promedio de ingresos mensuales.
– Promedio de ingresos mensuales / Hijos
pequeños en el hogar.
– Promedio de ingresos mensuales / Nº de
abortos en la familia.
– Promedio de ingresos mensuales / Nº de
ambientes del hogar.
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8. P = 0.003, y el valor F = 9.40
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9. P = 0.008, y el valor F = 7.19
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10. P = 0.687, y el valor F = 0.16
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11. P = 0.003, y el valor F = 9.05
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12. CORRELACIÓN BIVARIADA
Prueba realizada para el cruce de dos
variables cuantitativas, pero para
determinar el porcentaje de influencia
13. Niveles de Correlación
• Entre 0.00 y 0.25 Ninguna Correlación (0 y 25%)
• Entre 0.26 y 0.50 Baja Correlación (26% y 50%)
• Entre 0.51 y 0.75 Mediana Correlación (51% y 75%)
• Entre 0.76 y 0.99 Alta Correlación (76% y 99%)
Correlación perfecta es 1.00 se equipara al “100 por ciento”.
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14. Niveles de Significancia
• P > de 0.05 No hay Relación Estadística
• P < de 0.05 Relación Significativa
• P < de 0.01 Relación Muy Significativa
• P < de 0.001 Relación Altamente
Significativa
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15. Se va a Ststistics, a Correlate y se selecciona Bivariate
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16. Se elige 2 variables cuantitativas como integrantes del hogar
promedio de ingresos mensuales
Se ingresa con PLAY en variables
para hacer el cruce
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17. Se obtiene el Cruce de las dos variables Pearson correlation es
el porcentaje de relación pasado a la unidad
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18. Ejercicio 2:
• Realizar las correlaciones bivariadas con
las siguientes variables.
– Promedio de ingresos mensuales / Hijos
pequeños en el hogar.
– Promedio de ingresos mensuales / Nº de
abortos en la familia.
– Promedio de ingresos mensuales / Nº de
ambientes del hogar.
– Edad / Nº de hijos
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19. Promedio de ingresos mensuales / Hijos pequeños en el hogar.
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20. Promedio de ingresos mensuales / Nº de abortos en la familia
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21. Promedio de ingresos mensuales / Nº de ambientes del hogar.
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22. Edad / Nº de hijos
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23. ANALISIS DE VARIANZA
Se emplea para comparar promedios
en más de dos grupos (similar a la t)
de Student
24. Se va a Statistics a Compare Means y One Way Anova
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25. Se Ingresa la Variable Cualitativa en FACTOR y la Variable Cuantitativa
en Dependen List. Luego se hace Click en Options, se marca Descriptive.
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26. Se Obtiene promedios por cada categoría de la variable y se observa el p (Sig)
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27. Ejercicio 3:
• Realizar analisis de varianza con las
siguientes variables.
– Estado civil de los padres / Nº de Hijos.
– Estado civil de los padres / Promedio de
ingresos mensuales .
– Estado civil de los padres / Nº de ambientes
del hogar.
– Estado civil de los padres / Nº de hijos
pequeños
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28. Estado civil de los padres / Nº de Hijos
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29. Estado civil de los padres / Promedio de ingresos mensuales
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30. Estado civil de los padres / Nº de ambientes del hogar
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31. Estado civil de los padres / Nº de hijos pequeños
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