ClubEnsayos.com - Ensayos de Calidad, Tareas y Monografias
Buscar

INFORME ESTADISTICO SPSS

house2mil11Trabajo18 de Junio de 2019

2.105 Palabras (9 Páginas)110 Visitas

Página 1 de 9

[pic 1]

INFORME

UNIVERSIDAD DE LAS FUERZAS ARMADAS - ESPE

[pic 2][pic 3]


[pic 4]

Introducción

Se ha planteado realizar un estudio de levantamiento de datos para conocer el nivel de consumo de bebidas energizantes en los estudiantes de la Universidad de las Fuerzas Armadas - ESPE de las carreras de Ingeniería. Civil, Ingeniería en Biotecnología e Ingeniería/Licenciatura en Mercadotecnia.

Objetivo Principal

  • Conocer los resultados al realizar los análisis de datos en el software spss y obtener conclusiones que permitan interpretaciones coherentes para su uso.

Objetivos Específicos

  • Comprender los resultados del análisis estadístico del método análisis multivariante de la varianza.
  • Comprender los resultados del análisis estadístico del método modelos de regresión múltiple.
  • Comprender los resultados del análisis estadístico del método modelos no lineales.
  • Comprender los resultados del análisis estadístico del método modelos lineales.

[pic 5]

Para realizar la división por estratos tuvimos que hacer n procedimiento en el spss, para determinar dos nuevas variables, la edad estratificada y la información general para poder cruzarlas como variable dependiente e independiente y así obtener la tabla necesaria.

Fuimos a TRANSFORMAR y CALCULAR VARIABLES y posteriormente a ANALIZAR, ESTADISTICOS DESCRIPTIVOS y Explorar, determinamos los gráficos y las medidas necesarias para los análisis.

[pic 6][pic 7][pic 8]

Resumen de procesamiento de casos

EDADESTRATIFICADA

Casos

Válido

Perdidos

Total

N

Porcentaje

N

Porcentaje

N

Porcentaje

INFOGENERAL

DE 18 A 20

41

100,0%

0

0,0%

41

100,0%

DE 21 A 23

131

100,0%

0

0,0%

131

100,0%

DE 24 A 25

27

100,0%

0

0,0%

27

100,0%

DEL 25 AL MAYOR

1

100,0%

0

0,0%

1

100,0%

Descriptivosa

EDADESTRATIFICADA

Estadístico

Error estándar

INFOGENERAL

DE 18 A 20

Media

3,7073

,13180

95% de intervalo de confianza para la media

Límite inferior

3,4409

Límite superior

3,9737

Media recortada al 5%

3,7304

Mediana

4,0000

Varianza

,712

Desviación estándar

,84392

Mínimo

2,00

Máximo

5,00

Rango

3,00

Rango intercuartil

1,00

Asimetría

-,698

,369

Curtosis

,104

,724

DE 21 A 23

Media

3,5649

,09577

95% de intervalo de confianza para la media

Límite inferior

3,3754

Límite superior

3,7544

Media recortada al 5%

3,5721

Mediana

4,0000

Varianza

1,202

Desviación estándar

1,09614

Mínimo

2,00

Máximo

5,00

Rango

3,00

Rango intercuartil

1,00

Asimetría

-,168

,212

Curtosis

-1,276

,420

DE 24 A 25

Media

3,3333

,15097

95% de intervalo de confianza para la media

Límite inferior

3,0230

Límite superior

3,6437

Media recortada al 5%

3,3292

Mediana

3,0000

Varianza

,615

Desviación estándar

,78446

Mínimo

2,00

Máximo

5,00

Rango

3,00

Rango intercuartil

1,00

Asimetría

-,172

,448

Curtosis

-,479

,872

a. INFOGENERAL es constante cuando EDADESTRATIFICADA = DEL 25 AL MAYOR. Se ha omitido.

[pic 9]

Desarrollo

RESULTADOS _ CAZA

MANOVA

ANÁLISIS MULTIVARIANTE DE LA VARIANZA

ANALISIS MULTIVARIANTE DE LA VALIANZA DE UN FACTOR

Los encuestados de 18 años son quienes toman el mayor número de materias con una media de 7.67 que redondea a las 8 materias, por el contrario, los encuestados de 26 años de edad son quienes menos materias cursan en el semestre con una media de 6 materias, la media total de los 200 encuestados demuestra que en general se toman 6.46 materias, redondeando este valor obtenemos que son 7 materias. Con n nivel de significancia de 0.077 que resulta mayor 0.05 por lo tanto significa que el factor edad esta relacionado o explica en un alto nivel la variable dependiente número de materias.

DESCOMPOSICION DE LA MATRIZ DE COVARIANZAS

Podemos observar que el número mínimo de materias tomadas es de 1 y el máximo es de 9, con una media de 6.46. En cuanto a las correlaciones, podemos decir lo siguiente: Un p-valor (sig) pequeño Indica que se rechaza la hipótesis r=0 (No hay relación lineal entre las variables), y por tanto, no existe relación entre las variables. Por ejemplo: entre las variables Estatura y número de materias: r= 0.111 p-valor=0,117 >0,05 Se acepta Ho Por lo tanto, no existe una relación lineal entre la estatura y el número de materias.

...

Descargar como (para miembros actualizados) txt (15 Kb) pdf (468 Kb) docx (183 Kb)
Leer 8 páginas más »
Disponible sólo en Clubensayos.com