Actividad - Análisis de Regresión Múltiple y Análisis de Varianza
clsp041185Documentos de Investigación27 de Octubre de 2015
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Nombre: | Matrícula: |
Nombre del curso: Análisis multivariante | Nombre del profesor: |
Módulo 3: Análisis de Regresión Múltiple y Análisis de Varianza | Actividad: Integradora 3 |
Fecha: 23 de septiembre de 2015 | |
Bibliografía: Malhotra, N. (2008). Investigación de Mercados: Un enfoque aplicado. (5ª ed.) México: Pearson Education. |
Ejercicios a resolver:
Problema 1. Se realizó un estudio acerca de la duración de dolores de cabeza tipo migraña y su duración en horas por semana medida durante cinco semanas cuando se da tratamiento al enfermo. La variable dependiente es la duración de los dolores de cabeza medida cinco veces.
Los datos cambian mucho más en la semana 1 y 2 que en el resto.
semana1 | semana2 | semana3 | semana4 | semana5 | promedio |
21 | 22 | 8 | 6 | 6 | 12.6 |
20 | 19 | 10 | 4 | 9 | 12.4 |
7 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5.2 |
25 | 30 | 13 | 12 | 4 | 16.8 |
30 | 33 | 10 | 8 | 6 | 17.4 |
19 | 27 | 8 | 7 | 4 | 13 |
26 | 16 | 5 | 2 | 5 | 10.8 |
13 | 4 | 8 | 1 | 5 | 6.2 |
26 | 24 | 14 | 8 | 17 | 17.8 |
- Encuentra la matriz de correlación de todas las semanas a fin de ver si existe alguna relación entre ellas.
- Determina si existe alguna correlación entre los datos de: semana1 – semana 3, semana1 – semana5, semana3 – semana5.
- Encuentra el modelo lineal que determine la duración de dolor de cabeza de acuerdo al número de semanas de tratamiento.
Problema 2. En un experimento agrícola se busca identificar diferencias de siembra de maíz mediante el uso de 3 tipos de fertilizante. La producción de búshels por acre son los siguientes:
| Variedad | |||
Fertilizante | A | B | C | D |
1 | 86 | 88 | 77 | 84 |
- ¿Puede pensarse que cualquier de los fertilizantes produce un resultado equivalente?
- Interpretar los resultados.
Problema 3. Un psicólogo está trabajando con tres tipos de pruebas de aptitud que se aplican a trainees que trabajarán en la Bolsa Mexicana de Valores. Se aplican las tres pruebas a personas que están agrupadas de acuerdo a su sociabilidad que se distingue como poca, regular, buena y muy buena y que se obtuvo de entrevistas previas. Los resultados son los siguientes:
| Tipo de prueba | ||||||||
Sociabilidad | Ajusta al perfil | Adaptable | Estabilidad | ||||||
Poca | 65 | 68 | 62 | 69 | 71 | 67 | 75 | 75 | 78 |
Determinar con un nivel de confianza del 95% si existe alguna diferencia entre la sociabilidad y los resultados en las pruebas.
Procedimientos:
Problema 1
Se resuelven los ejercicios usando Excel
Para obtener la matriz de correlación, menú:
Datos / Análisis de Datos / Correlación
Resultados:
| semana1 | semana2 | semana3 | semana4 | semana5 |
semana1 | 1 | ||||
semana2 | 0.821731 | 1 | |||
semana3 | 0.530227 | 0.60699 | 1 | ||
semana4 | 0.50736 | 0.818837 | 0.725788 | 1 | |
semana5 | 0.281781 | 0.124763 | 0.593231 | 0.129251 | 1 |
Para obtener el modelo lineal:
Datos / Análisis de Datos / Regresión
Resultados:
Estadísticas de la regresión | |
Coeficiente de correlación múltiple | 1 |
Coeficiente de determinación R^2 | 1 |
R^2 ajustado | 1 |
Error típico | 7.41E-16 |
Observaciones | 9 |
ANÁLISIS DE VARIANZA | |||||
| Grados de libertad | Suma de cuadrados | Promedio de los cuadrados | F | Valor crítico de F |
Regresión | 5 | 166.72 | 33.344 | 6.07E+31 | 3.33E-48 |
Residuos | 3 | 1.65E-30 | 5.49E-31 | ||
Total | 8 | 166.72 |
|
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| Coeficientes | Error típico | Estadístico t | Probabilidad | Inferior 95% | Superior 95% |
Intercepción | 1.33E-15 | 9.94E-16 | 1.339689 | 0.27279 | -1.8E-15 | 4.5E-15 |
semana1 | 0.2 | 8.31E-17 | 2.41E+15 | 1.58E-46 | 0.2 | 0.2 |
semana2 | 0.2 | 8.4E-17 | 2.38E+15 | 1.63E-46 | 0.2 | 0.2 |
semana3 | 0.2 | 1.84E-16 | 1.09E+15 | 1.72E-45 | 0.2 | 0.2 |
semana4 | 0.2 | 2.06E-16 | 9.69E+14 | 2.42E-45 | 0.2 | 0.2 |
semana5 | 0.2 | 9.5E-17 | 2.1E+15 | 2.36E-46 | 0.2 | 0.2 |
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