Una regresión múltiple es un procedimiento estadístico que se utilizan dos o más variables " predictoras " " independientes " o para predecir las puntuaciones en una variable "dependiente" o " criterio " . En IBM SPSS , puede introducir cinco variables independientes en la ecuación de regresión , al mismo tiempo , ya sea como un análisis distinto o como un paso en un análisis más complejo . El método de regresión utilizado depende de la cantidad de otras variables que hay que analizar . Instrucciones
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carga hasta SPSS . En la ventana de bienvenida , seleccione " Abrir un origen de datos existente ", a continuación, haga clic en " Más Files. " Navegue a la carpeta que contiene el archivo de datos , haga doble clic en él. Aparece una ventana de salida , lo que confirma que se ha cargado el archivo, y sus datos aparece en la vista principal de datos.
2 Haga clic en " Analizar ", " Regresión " y " lineal ".
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Localice la variable dependiente en la lista de la izquierda. Haga clic en él una vez, haga clic en la flecha situada junto al cuadro de texto " Dependiente " . La variable se mueve en el cuadro .
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Determinar el orden que quieras IBM SPSS para analizar las variables restantes. Si sólo dispone de las cinco variables que desea analizar a la vez que queda , selecciónelos y haga clic en la flecha al lado del "Independent ( s ) . " Si tiene otros que desea poner en la primera regresión , arrastrarlos a la "Independent ( s) " en primer lugar, a continuación, haga clic en" Siguiente " y arrastre en sus cinco variables de interés. Si desea analizar todo más variables después de estos cinco, haga clic en " Siguiente " de nuevo y arrastrarlos a la caja ahora vacía.
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Haga clic en " Aceptar". Espere a que el análisis a realizar , a continuación, desplácese hacia abajo hasta llegar a la tabla " Resumen del modelo " . Esta tabla muestra las principales estadísticas del resultado del análisis . Si ha utilizado más de un bloque de variables , busque las etiquetas debajo de la mesa para ver qué fila se refiere a qué bloque . Aquí encontrarás las estadísticas ajustado Square " R " R ", " R Square "y " . También se le dará "R Square Change ", que le dice que el poder predictivo adicional proporcionada por cada bloque en cada paso.
