Bioestadstica Regresin y Correlacin Mltiple Correlaciones Mltiple Parcial

Bioestadística Regresión y Correlación Múltiple: Correlaciones Múltiple, Parcial y Múltiple Parcial.

Registro: datos en hoja RM 1. i X 1 X 2 X 3 Y i X 1 X 2 X 3 1 17 148 213 108. 6 10 13 162 394 99. 3 2 10 106 410 65. 5 11 18 116 249 99. 6 3 19 180 380 123 12 18 158 259 115. 1 4 15 111 368 82. 1 13 13 76 358 59. 1 5 15 176 218 127. 1 14 20 107 474 83. 8 6 16 151 176 118. 7 15 19 53 381 61. 4 7 10 176 121 116. 9 16 13 104 290 81. 5 8 16 139 246 101. 2 17 17 125 423 86. 4 9 13 163 460 97. 5 18 13 66 377 54. 2 § “X” y “Y” son variables cuantitativas. § “X” son variables independientes. § “Y” es la variable dependiente. Y

Matriz de correlaciones simples. X 1 X 2 X 3 Y rx 1, x 2 rx 1, x 3 rx 1, y 1 rx 2, x 3 rx 2, y 1 rx 3, y 1 Correlaciones simples entre las variables independientes y la variable dependiente. n Correlaciones simples entre las covariables. n

Matriz de correlaciones simples. X 1 X 2 X 3 Y -0. 04 0. 12 0. 21 1 -0. 40 0. 93 1 -0. 58 1 Correlaciones simples entre las variables independientes y la variable dependiente. n Correlaciones simples entre las covariables. n

Matriz de correlaciones simples. X 1 X 2 X 3 Y -0. 04 0. 12 0. 21 1 -0. 40 0. 93 1 -0. 58 1 Correlaciones simples entre las variables independientes y la variable dependiente. n Correlaciones simples entre las covariables. n

Registro: datos en hoja RM 3. i X 1 X 2 X 3 Y 1 37 0 0 2. 76 … 2 44 1 0 2. 88 62 24 1 2 2. 83 3 37 1 0 2. 02 63 30 0 1 1. 67 4 36 0 0 2. 16 64 27 1 1 1. 52 5 22 0 0 1. 3 65 44 1 2 2. 32 6 44 0 2 1. 87 66 35 0 2 1. 93 7 44 0 0 1. 56 67 37 0 0 1. 57 8 15 0 2 1. 33 68 23 0 1 1. 33 69 17 0 0 2. 34 … § “X 1” es una variable cuantitativa independiente. § “X 2” y “X 3” son variables cualitativas independientes. § “Y” es la variable dependiente cuantitativa.

Regresión y correlación de Y con X 1. Variable Coeficiente X 1 0. 021 Constante 1. 599 r 2 0. 097 p < 0. 01

Regresión y Correlación Múltiple de Y con X 1, X 2 y X 3. Variable Coeficiente p X 1 0. 022 < 0. 01 X 2 0. 205 0. 13 X 3 = 1 0. 105 0. 54 X 3 = 2 0. 511 < 0. 01 Constante 1. 194 R 2 0. 251

Regresión y Correlación Múltiple de Y con X 1, X 2 y X 3. Variable Coeficiente p X 1 0. 022 < 0. 01 X 2 0. 205 0. 13 X 3 = 1 0. 105 0. 54 X 3 = 2 0. 511 < 0. 01 Constante 1. 194 R 2 0. 251

Regresión y Correlación Múltiple de Y con X 1, X 2 y X 3. Variable Coeficiente p X 1 0. 022 < 0. 01 X 2 0. 205 0. 13 X 3 = 1 0. 105 0. 54 X 3 = 2 0. 551 < 0. 01 Constante 1. 194 R 2 0. 251 Análisis de Varianza Fuente gl Suma de cuadrados Media cuadrática F 5. 374 Regresión 4 6. 437 1. 609 Residuales 64 19. 165 0. 299 Total 68 25. 602

Análisis de Varianza, y = β 0+β 1 X 1 Fuente gl Suma de cuadrados Regresión 1 2. 485 Residuales 67 23. 116 Total 68 25. 602

Análisis de Varianza, y = β 0+β 1 X 1 Fuente gl Suma de cuadrados Regresión 1 2. 485 Residuales 67 Total 68 Análisis de Varianza, y = β 0+β 1 X 1+β 2 X 2 Fuente gl Suma de cuadrados Regresión 2 2. 828 23. 116 Residuales 66 22. 774 25. 602 Total 68 25. 602

Análisis de Varianza, y = β 0+β 1 X 1 Fuente gl Suma de cuadrados Regresión 1 2. 485 Residuales 67 Total 68 Análisis de Varianza, y = β 0+β 1 X 1+β 2 X 2 Fuente gl Suma de cuadrados Regresión 2 2. 828 23. 116 Residuales 66 22. 774 25. 602 Total 68 25. 602

Análisis de Varianza, y = β 0+β 1 X 1 Fuente gl Suma de cuadrados Análisis de Varianza, y = β 0+β 1 X 1+β 2 X 3 -1+β 3 X 3 -2 Fuente gl Suma de cuadrados Regresión 1 2. 485 Residuales 67 23. 116 Regresión 3 5. 739 Total 68 25. 602 Residuales 65 19. 862 Total 68 25. 602