Ejercicio Desarrollado con la herramienta SPSS

Tamaño: px

Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Ejercicio Desarrollado con la herramienta SPSS"

Gregorio Peña Suárez
hace 5 años
Vistas:

REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA UNIVERSIDAD EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA NACIONAL CENTRO DE INVESTIGACIONES Y POSTGRADO DOCTORADO EN INNOVACIONES

1 REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA UNIVERSIDAD EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA NACIONAL CENTRO DE INVESTIGACIONES Y POSTGRADO DOCTORADO EN INNOVACIONES EDUCATIVAS CARACAS-VENEZUELA Ejercicio Desarrollado con la herramienta SPSS AUTORES: Msc. VICTOR VILLARROEL C.I. V Msc. CARLOS DE LA CRUZ ORTIZ C.I. V MAYO de 2012

2 CASOS DE APLICACIÓN DEL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE PEARSON CASO 1: Dos Variables y un Grupo de Datos Se desea determinar si hay alguna relación existente, entre el número de horas dedicadas al estudio fuera de horas de clase durante un periodo o semestre y las notas finales obtenidas por alumnos del curso de Gasotecnia, UDO Monagas. Se seleccionaron 21 alumnos del curso de Gasotecnia y se le preguntó el No. de horas que dedicaban al mismo fuera del curso. Se compararon las respuestas con la nota definitiva obtenida al final. La pregunta de la investigación seria: incide en el rendimiento final de un curso las horas de estudio fuera del horario de clases?. Horas de estudio Nota definitiva

3 Se procedió a introducir los datos en el paquete estadístico SPSS v15.0 y se obtuvo el siguiente resultado: Tabla 1 Estadísticos descriptivos Media Desviación típica N Horas Nota_Def La tabla 1 muestra la desviación típica y la media de cada una de las variables estudiadas teniendo que para las horas media fue de con una desviación de 6.19; mientras que para las notas definitivas la media estuvo en 7.57 con una desviación típica de 1.07, para un total de 21 alumno entrevistado. Tabla 2 Correlaciones de Pearson Horas Nota_Def Horas Correlación de Pearson 1.822(**) Sig. (bilateral).000 N Nota_Def Correlación de Pearson.822(**) 1 Sig. (bilateral).000 N ** La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral). De la Tabla 2 se tiene que: r = 0.822, p = 0.0 lo cual indica correlación significativa y el (r 2 ) de la varianza de la nota definitiva es explicada por su relación lineal con la variable horas de estudio. Existe una alta correlación entre las horas dedicadas al estudio y la nota final obtenida, la relación es directamente proporcional, es decir, al aumentar las horas de estudio aumenta el rendimiento o nota definitiva.

4 Grafico 1 Diagrama de dispersión Nota_Def = * Horas R-cuadrado = 0.68 Regres ión lineal Nota_Def Horas CASO 2: Un Grupo de Tres o Más Variables Para este caso se tomaron muestras de aguas en 3 ríos del estado Monagas a las cuales se les midieron 6 propiedades químicas y se planteo la interrogante de si Existe relación o asociación entre un grupo de variables químicas que caracteriza las aguas en ríos del Edo Monagas?

5 Tabla 3 Propiedades Determinadas ph CE AyG HTP PT 4, ,093 0,002 20, ,188 0,002 3,5 5,03 208,7 122,818 0,001 2,25 6, ,392 0,002 2,2 6, ,842 0,001 2,5 4,79 199,5 285,724 0,011 4,55 El análisis estadístico arrojo el siguiente resultado: Tabla 4 Estadísticos descriptivos Media Desviación típica N ph CE AyG HTP PT La tabla 4 muestra la media y la desviación típica de cada propiedad determinada siendo la conductividad eléctrica la que presento mayor desviación (572.30) y la de menor desviación el contenido de hidrocarburos totales del petróleo ( ). El numero de datos analizados por propiedad fueron 6 y la mayor media la presento la conductividad eléctrica con y la menor media los http con

6 Tabla 5 Correlaciones ph CE AyG HTP PT ph Correlación de Pearson Sig. (bilateral) CE Correlación de Pearson (**) Sig. (bilateral) AyG Correlación de Pearson (**) Sig. (bilateral) HTP Correlación de Pearson (**) Sig. (bilateral) PT Correlación de Pearson (**) Sig. (bilateral) ** La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral). De la tabla 5 se observan que solo existe correlación significativa bilateral para un nivel de 0.01 en la relación de las variables: PT y CE con un r de lo que indica que el 94.28% de la varianza de la variable PT es explicada linealmente por la CE y para la relación HTP y AyG con un r de 0.93 lo cual indica que el 86.49% de la varianza de la variable HTP es explicada linealmente por los AyG. Las demás correlaciones no son significativas. Grafico 2 Diagrama de Dispersión AyG CE HTP ph PT

7 CASO 3: Dos Grupos de Variables Se desea saber si existe relación entre las propiedades químicas de las aguas en ríos del Edo Monagas. Para lo cual se tomaron 18 muestra y se clasificaron en dos grupos de variables para las 18 muestras. Un grupo contiene 3 variables seleccionadas en época de sequía (ph, CE, O) y el otro grupo contiene 2 variables seleccionada en época de lluvia (NO 2, NO 3 ). En total serán analizadas 10 correlaciones apareadas. La pregunta del caso seria:. Existe relación o asociación entre las propiedades químicas en aguas de ríos del Edo Monagas en época de sequía y época de lluvia? Tabla 6 Propiedades Determinadas ph conductividad oxigeno NO 3 NO

8 El análisis estadístico arrojo el siguiente resultado: Tabla 7 Correlaciones ph CE O NO3 NO2 ph Correlación de Pearson 1.919(**).789(**).530(*).044 Sig. (bilateral) CE Correlación de Pearson.919(**) 1.585(*).724(**).298 Sig. (bilateral) O Correlación de Pearson.789(**).585(*) Sig. (bilateral) NO3 Correlación de Pearson.530(*).724(**) Sig. (bilateral) NO2 Correlación de Pearson Sig. (bilateral) ** La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral). * La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral). La tabla 7 muestra que solo existe relación significativa entre las variables:ph y CE, O, NO 3 y CE y ph, O, NO 3, las demás correlaciones no son significativas estadísticamente. Entonces la respuesta a la pregunta del caso seria si hay relación entre las propiedades quimicas en periodos de sequía y lluvia específicamente entre ph, CE y NO 3. Grafico 3 Diagrama de Dispersión ph CE O NO3 NO2

Documentos relacionados

Profesor: Hugo S. Salinas. Primer Semestre Tabla 1: Inteligencia y Rendimiento. X Y Figura 1: Inteligencia y Rendimiento.

UNIVERSIDAD DE ATACAMA FACULTAD DE CIENCIAS JURÍDICAS / CARRERA DE TRABAJO SOCIAL TECNOLOGÍA INFORMÁTICA I (SPSS) ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CON MÁS DE UNA VARIABLE Profesor: Hugo S. Salinas. Primer Semestre