Facultad de Odontología Patología Oral / General / Bioestadística / Cariología Unidades de autoaprendizaje Autor: Dr. Benjamín Martínez R.

Resultados del ejercicio 3

ANALISIS DE REGRESION

SYSTAT Rectangular file C:\Archivos de programa\SYSTAT 8.0\test.SYD,

created Wed Mar 03, 1999 at 14:24:32, contains variables:

File D:\PATOLOGIA\93_97RM.SYD

SYSTAT Rectangular file D:\PATOLOGIA\93_97rm.SYD,

created Mon May 24, 1999 at 16:34:58, contains variables:

Es bueno siempre antes del análisis ver la tendencia de los datos.

Qué puede decir de la relación entre Edad vs. Perdidos?
Idem para Edad vs. Obt ?
Igualmente para las otras dos relaciones ?

Plot COPD CCL OBT PERD*EDAD

resultado-ejercicio3

Fig. 1. Distribución de los valores y tendencias en la relación de edad vs. COPD, CCL (Caries clínicas), OBT (Dientes obturados) y PERD (Dientes perdidos).

Resultado del análisis de regresión entre COPD (variable dependiente) vs. Edad de los individuos analizados.

Regression – Statistics

Dep Var: COPD   N: 22   Multiple R: 0.097   Squared multiple R: 0.009

Adjusted squared multiple R: 0.000   Standard error of estimate: 3.496

Effect         Coefficient    Std Error     Std Coef Tolerance     t   P(2 Tail)

CONSTANT            13.280        9.124        0.000      .       1.455    0.161

EDAD                -0.210        0.482       -0.097     1.000   -0.436    0.668

Analysis of Variance

Source             Sum-of-Squares   df  Mean-Square     F-ratio       P

Regression                 2.320     1        2.320       0.190       0.668

Residual                 244.453    20       12.223

——————————————————————————-

*** WARNING ***

Case            5 is an outlier        (Studentized Residual =       -2.817)

Case            9 has large leverage   (Leverage =        0.371)

Durbin-Watson D Statistic     1.627

First Order Autocorrelation   0.097

Valores residuales de la relación COPD vs. Edad.

Fig. 2. Valores residuales de la relación COPD vs. Edad. Qué le parece esta figura, o sea cómo interpreta esto?

Análisis de regresión entre OBT (Obturaciones) vs. edad.

Regression – Statistics

Dep Var: OBT   N: 22   Multiple R: 0.445   Squared multiple R: 0.198

Adjusted squared multiple R: 0.158   Standard error of estimate: 3.532

Effect         Coefficient    Std Error     Std Coef Tolerance     t   P(2 Tail)

CONSTANT            26.442        9.218        0.000      .       2.869    0.009

EDAD                -1.081        0.487       -0.445     1.000   -2.220    0.038
Analysis of Variance

Source             Sum-of-Squares   df  Mean-Square     F-ratio       P

Regression                61.483     1       61.483       4.929       0.038

Residual                 249.471    20       12.474

——————————————————————————-

*** WARNING ***

Case            9 has large leverage   (Leverage =        0.371)

Case           20 is an outlier        (Studentized Residual =        2.748)

Durbin-Watson D Statistic     2.237

First Order Autocorrelation  -0.121

Fig 3. Plot de Residuales del análisis anterior (Obt vs. Edad).

Fig 3. Plot de Residuales del análisis anterior (Obt vs. Edad).

Análisis de Regresión entre PERD (Dientes perdidos) vs. Edad.

Regression – Statistics

Dep Var: PERD   N: 22   Multiple R: 0.209   Squared multiple R: 0.044

Adjusted squared multiple R: 0.000   Standard error of estimate: 0.552

Effect         Coefficient    Std Error     Std Coef Tolerance     t   P(2 Tail)

CONSTANT            -1.097        1.440        0.000      .      -0.762    0.455

EDAD                 0.073        0.076        0.209     1.000    0.954    0.351
Analysis of Variance

Source             Sum-of-Squares   df  Mean-Square     F-ratio       P

Regression                 0.277     1        0.277       0.911       0.351

Residual                   6.086    20        0.304

——————————————————————————-

*** WARNING ***

Case            9 has large leverage   (Leverage =        0.371)

Case           22 is an outlier        (Studentized Residual =        4.916)
Durbin-Watson D Statistic     1.788

First Order Autocorrelation  -0.172

Plot of Residuals against Predicted Values

resultado-ejercicio3-4
22 cases and 8 variables processed and saved.

SYSTAT SCIENCE

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