1. MAESTRÍA EN GERENCIA DE INSTITUCIONES DE SALUD
MATERIA:
ESTADÍSTICAAPLICADA SECTOR SALUD
TAREA:
EVALUACIÓN 2
RESOLUCIÓN DE CASOS Y ELABORACIÓN DE INFORME
(REGRESIÓN LINEAL, SIMPLE Y MÚLTUPLE)
DOCENTE:
ING. SALOMÒN QUITO GUACHAMIN

2.  Determinación de una muestra aleatoria de casos.
 Regresión lineal simple y múltiple.
INSTRUCCIONES
Por favor calcule e interprete los procedimientos correspondientes en el análisis de los
datos que se indican. Utilice los apuntes de la asignatura o lo que usted considere
necesario.
a.“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.
b.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”.

3. c. 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?
ECUACIÓN DE REGRESIÓN
Salario Actual= 1872,85 + 1,91 * Salario Inicial
LA BONDAD DE AJUSTE ES DE 79,5%

4. GRÁFICO
DE
DISPERSIÓN

5. 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).
LA PROYECCIÓN TIENE UN ALTO NIVEL DE EXACTITUD DEL 80,3%
EL RESULTADO DE LA SIGNIFICANCIA INDICA QUE LA REGRESIÓN SI ES
APROPIADA PARA REALIZAR UN PRONÓSTICO
ECUACIÓN
SALARIO ACTUAL= 3881 + 1,74 * SALARIO INICIAL - 16,417 * EXPERIENCIA PREVIA + 757,270 *
NIVEL EDUCATIVO