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Anna Carolina Viler & Giulia Sciancalepore Estadistica Aplicada a Las Ciencias Sociales 15-06-2016 Practica 3 Los subtotales y los porcentajes segun la variable indipendente Las frequencias esperadas (Fe) y residuos Hay mas o menos 70 mujeres que tienen mucho interes en la politica y 312 hombres que no tinen ningun interes. X2: suma de (fo-fe)2/fe 50,03 Le Grado de Libertad (Gl): numero de filas -1 * numero de columnas – 1 3 Se puede por lo tanto averiguar que hay mucha diefrencia entre el x2 esperado y lo teorico y por lo tanto hay asociacion entre las variables. Este diagrama de dispersion demuestra que no hay asociacion. Aqui las variablex x, y, no estan correladas, o sea no hay asociacion. El caso de indipendencia linear, el coeficiente rxy, tiene un valor igual a cero. Il coefficiente di correlazione lineare varia tra -1 e +1 segno di r (+ o -) da informazioni sul tipo di relazione. Interes po la politica/Sexo Hombre Mujer Total Mucho 7,7%/67% 3,7%/34% 138 Bastante 29,5%/54,8% 22,7%/45% 634 Poco 41%/47,5% 42,4%/52,5% 1018 Nada 21,5%/39% 31,2%/60,8% 648 Total 1176 1262 N: 2438 Interes po la politica/Sexo Hombre Mujer Total Mucho 66,5/24,5 71,5/-24,5 138 Bastante 305,8/42,2 328/-42,2 634 Poco 491/-8 527/8 1018 Nada 312,5/-58,5 335,5/58,5 648 Total 1176 1262 N: 2438 Este Diagrama de Dispersion demuestra que hay asociasion pero que es muy baja y la dispersion es positiva/directa. La baja asociacion indica que cuando aumenta una variable la otra se baja y viceversa. Por lo tanto se hipotiza que la variable independente influenza la variable dependente. En este caso no es posible individuar facilmente la recta de regreson linear pero se puede ver que es positiva. Este Diagrama de Dispersion demuestra que hay asociasion y que es muy alta; la dispersion es positiva y directa. Las dos variables por lo tanto aumentan y disminuyen a la misma. Es posible individuar que la recta de regresion linear es positiva.
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