Ejemplo 3.
A continuación están los datos de la nomina ( en millones )
de 6 equipos de la Liga Americana de beisbol y el porciento de juegos ganados.
Equipo
|
Nomina
|
% de juegos
|
Baltimore
|
9
|
34
|
California
|
14
|
46
|
Kansas
|
18
|
52
|
Okland
|
15
|
64
|
Seattle
|
10
|
42
|
Texas
|
11
|
44
|
Correlaciones
|
|||
nomina
|
ganados
|
||
nomina
|
Correlación de Pearson
|
1
|
.750
|
Sig. (bilateral)
|
.086
|
||
N
|
6
|
6
|
|
ganados
|
Correlación de Pearson
|
.750
|
1
|
Sig. (bilateral)
|
.086
|
||
N
|
6
|
6
|
|
Variables
introducidas/eliminadasb
|
||||
Modelo
|
Variables
introducidas
|
Variables
eliminadas
|
Método
|
|
dinn0
|
1
|
nominaa
|
.
|
Introducir
|
a. Todas las variables solicitadas introducidas.
|
||||
b. Variable dependiente: ganados
|
||||
Resumen
del modelo
|
|||||
Modelo
|
R
|
R
cuadrado
|
R
cuadrado corregida
|
Error
típ. de la estimación
|
|
dime
|
1
|
.750a
|
.563
|
.454
|
7.522
|
a. Variables predictoras: (Constante), nomina
|
|||||
ANOVAb
|
||||||
Modelo
|
Suma de
cuadrados
|
gl
|
Media
cuadrática
|
F
|
Sig.
|
|
1
|
Regresión
|
291.688
|
1
|
291.688
|
5.156
|
.086a
|
Residual
|
226.312
|
4
|
56.578
|
|||
Total
|
518.000
|
5
|
||||
a. Variables predictoras: (Constante), nomina
|
||||||
b. Variable dependiente: ganados
|
||||||
Coeficientesa
|
||||||
Modelo
|
Coeficientes
no estandarizados
|
Coeficientes
tipificados
|
t
|
Sig.
|
||
B
|
Error
típ.
|
Beta
|
||||
1
|
(Constante)
|
18.425
|
12.954
|
1.422
|
.228
|
|
nomina
|
2.227
|
.981
|
.750
|
2.271
|
.086
|
|
a. Variable dependiente: ganados
|
||||||
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