Tabla ANOVA
andrea.kokInforme24 de Noviembre de 2018
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MUESTRA A: QUE CONTIENE ES PECIFICA LO Q CONTIENE CADA AMAUESTRA O QUE REPRESENTA
MUESTRA B:
MUESTRA C:
La variable característica se le ha asignado una valoración del 1 al 9, la cual se describe a continuación:
1 | Me gusta muchísimo |
2 | Me gusta mucho |
3 | Me gusta moderado |
4 | Me gusta ligeramente |
5 | Ni gusta ni disgusta |
6 | Me desagrada ligeramente |
7 | Me desagrada moderadamente |
8 | Me desagrada mucho |
9 | Me desagrada muchísimo |
MUESTRA "A" | ||||||
Características | Apariencia | Olor | Color | Textura | Sabor | |
1 | Me gusta muchísimo | 1 | 6 | 15 | 0 | 2 |
2 | Me gusta mucho | 10 | 9 | 0 | 12 | 13 |
3 | Me gusta moderado | 4 | 0 | 0 | 3 | 0 |
4 | Me gusta ligeramente | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
5 | Ni gusta ni disgusta | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
6 | Me desagrada ligeramente | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
7 | Me desagrada moderadamente | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
8 | Me desagrada mucho | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
9 | Me desagrada muchísimo | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Variables introducidas/eliminadasb | |||
Modelo | Variables introducidas | Variables eliminadas | Método |
1 | Sabor, Color, Apariencia | . | Introducir |
a. Alcanzado límite de tolerancia = ,000. b. Variable dependiente: Características |
Resumen del modelo | ||||
Modelo | R | R cuadrado | R cuadrado corregida | Error típ. de la estimación |
1 | ,842a | ,708 | ,533 | 1,87083 |
a. Variables predictoras: (Constante), Sabor, Color, Apariencia |
ANOVAb | ||||||
Modelo | Suma de cuadrados | gl | Media cuadrática | F | Sig. | |
1 | Regresión | 42,500 | 3 | 14,167 | 4,048 | ,083a |
Residual | 17,500 | 5 | 3,500 | |||
Total | 60,000 | 8 | ||||
a. Variables predictoras: (Constante), Sabor, Color, Apariencia b. Variable dependiente: Características |
Coeficientesa | ||||||
Modelo | Coeficientes no estandarizados | Coeficientes tipificados | t | Sig. | ||
B | Error típ. | Beta | ||||
1 | (Constante) | 6,500 | ,764 | 8,510 | ,000 | |
Apariencia | -,875 | ,505 | -1,083 | -1,732 | ,144 | |
Color | -,352 | ,137 | -,643 | -2,574 | ,050 | |
Sabor | ,327 | ,397 | ,513 | ,823 | ,448 | |
a. Variable dependiente: Características |
Variables excluidasb | ||||||
Modelo | Beta dentro | t | Sig. | Correlación parcial | Estadísticos de colinealidad | |
Tolerancia | ||||||
1 | Olor | .a | . | . | . | ,000 |
Textura | .a | . | . | . | ,000 | |
a. Variables predictoras en el modelo: (Constante), Sabor, Color, Apariencia b. Variable dependiente: Características |
Con los datos obtenidos podemos analizar la Tabla ANOVA y concluir que el modelo utilizado no es tan buen modelo debido a que el coeficiente de correlación ajustado o corregido R2=0,533. El coeficiente de correlación cuando se acerca a 1 nos indica que es un buen modelo y se acerca a 0 es porque no es un buen modelo. Debido a esto es porque en las variables olor y textura el coeficiente nos da cero.
MUESTRA "B" | ||||||
Características | Apariencia | Olor | Color | Textura | Sabor | |
1 | Me gusta muchísimo | 7 | 10 | 5 | 0 | 2 |
2 | Me gusta mucho | 2 | 5 | 7 | 10 | 12 |
3 | Me gusta moderado | 5 | 0 | 4 | 5 | 1 |
4 | Me gusta ligeramente | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
5 | Ni gusta ni disgusta | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
6 | Me desagrada ligeramente | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
7 | Me desagrada moderadamente | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
8 | Me desagrada mucho | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
9 | Me desagrada muchísimo | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Variables introducidas/eliminadasb | |||
Modelo | Variables introducidas | Variables eliminadas | Método |
1 | Sabor, Apariencia, Olor, Color | . | Introducir |
a. Alcanzado límite de tolerancia = ,000. b. Variable dependiente: Características |
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