Estadística Aplicada Sector Salud

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UNIVERSIDAD DE LAS AMERICAS

MAESTRIA EN GERENCIA DE INSTITUCIONES DE SALUD

Estadística Aplicada Sector Salud  

TUTOR

Ana Belen Tulcanaza Prieto

ESTUDIANTES

María Magdalena Dutan Chimborazo 

PERIODO  

2021 – 2022

1.  “Seleccione casos” de una muestra aleatoria de la variable “Fecha de nacimiento” (95% de todos los casos). Archivo de SPSS “Datos de empleados”, Datos, Seleccionar casos.

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1. Realice un análisis de regresión lineal simple (simple=una variable independiente) con las especificaciones que el programa tiene establecidas por defecto (véase la opción Regresión lineal del menú Analizar). Seleccionar la variable “Salario” (dependiente) y “Salini” (independiente). Calcule la ecuación de regresión mediante la determinación de los coeficientes de regresión parcial. Determine a través del “Resumen del modelo” la variabilidad del “Salario actual” sabiendo que R2 es el porcentaje de mejora en los pronósticos (R2 expresa la proporción de varianza de la variable dependiente que está explicada por la variable independiente; Coeficiente de determinación). Considerar que en el ejemplo R (coeficiente de correlación múltiple) toma un valor muy alto (su máximo es 1) y R2 indica que el x% de la variabilidad del “Salario actual” está explicada por, depende de, o está asociada al “Salario inicial”.
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1. En un análisis de regresión lineal múltiple (múltiple=más de una variable independiente), la ecuación de regresión ya no define una recta en un plano, sino un hiperplano en un espacio multidimensional. En un modelo con, por ejemplo, dos variables independientes, el diagrama de dispersión adopta la forma de un plano en un espacio tridimensional. Considerando lo anterior, por favor represente con “Salario” como variable dependiente y “Salini” (salario inicial) y “Expprev” (experiencia previa) como variables independientes, el diagrama de dispersión aproximado (intuido) correspondiente (no utilice SPSS). ¿Se puede sacar algún supuesto de la representación obtenida?.

d.Lleve a cabo un análisis de regresión múltiple con Regresión lineal del menú Analizar, seleccionando la variable “Salario” (dependiente) y las variables “Salini, Expprev y Educ” como independientes. Determine el “Resumen del modelo” y la ecuación de regresión correspondiente.
Considerando que el resumen del ANOVA ofrece el nivel crítico (Sig.; si es <0,05 indicará la existencia de relación lineal significativa), ¿sabría indicar si el hiperplano definido por la ecuación de regresión ofrece un buen ajuste a la nube de puntos?, ¿y si las tres variables utilizadas contribuyen de forma significativa al ajuste del modelo? (Tabla de coeficientes de regresión parcial).

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