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Índice.

1) Normalidad, colinealidad y hetecedasticidad………………………………………………………………………2-5

2) Matriz correlación………...…………………………………………………………………………………………………….5-6

3) Frecuencia de compra…….…………………………………………………………………………………………………7-15

4) Nivel de satisfacción………..………………………………………………………………………………………………16-23

5) Grado atracción Stripcenter…………………………………………………………………………………………….24-27

6) Modelorepresentativo de la Frecuencia de visita, toma de decisiones y tipos de
productos a comprar, sobre el Grado de Atracción de los StripCenter ……..……………………..27-30

7) Análisis de hipótesis……..…………………………………………………………………………………………………31-35

8) Anexo………………………………………………………………………………………………………………………………36-46

M. de la Investigación en Adm.

1

Strip Center.

1) Normalidad, colinealidad yheterocedasticidad.

En este punto procederemos a realizar un análisis estadístico relativo al estudio de la normalidad,
colinealidad y heterocedasticidad de los datos de la pregunta 9, relativa a la encuesta aplicada.

1.1)

Normalidad

Los datos estadísticos se agrupan tomando la forma de distintas distribuciones, una de las más
conocidas es la distribución normal o gaussiana. Esta distribución secaracteriza por permitir
realizar una serie de estudios estadísticos, es por esta razón que como punto de partida de
nuestro análisis determinaremos sin nuestros datos siguen dicha distribución, para ello
realizaremos la denominada prueba de Kolmogorov-Smirnov, cuya prueba nos determinará si los
datos siguen la distribución en cuestión.
Hipótesis
H0: La muestra sigue una distribución normal.H1: La muestra no sigue una distribución normal.

Tabla N°1: Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra
N
Parámetros
Media
normalesa,b Desviación
típica
Diferencias Absoluta
más
Positiva
extremas
Negativa
Z de KolmogorovSmirnov
Sig. asintót. (bilateral)

Panadería Farmacia Lavandería Supermercado Bancos Peluquería Restaurante Boutique
193
193
193
193
193
193
193
1932.7098

6.3523

3.9016

7.5130

6.5959

3.3420

3.6477

1.9378

1.68596

.96296

1.71259

.70791

1.29598

1.05433

1.27892

1.15752

.228

.243

.247

.350

.218

.216

.165

.257

.228

.239

.136

.246

.139

.163

.165

.257

-.155

-.243

-.247

-.350

-.218

-.216

-.137

-.209

3.166

3.379

3.433

4.8643.032

2.995

2.295

3.576

0.000

0.000

0.000

0.000

.000

.000

.000

0.000

a. La distribución de contraste es la Normal.
Fuente: Elaboración propia a partir de resultados de IBM SPSS Statistics

Luego, como para cada una de las variables el valor P (significancia asintótica) es inferior al grado
de significancia 5% rechazamos la hipótesis nula, por lo tanto lasdistribuciones no son normales.

M. de la Investigación en Adm.

2

Strip Center.

1.2)

Colinealidad.

La colinealidad hace alusión a un problema grave en una regresión, que consiste en la existencia
relaciones lineales entre las distintas variables dependientes. Para este estudio analizaremos el
factor de inflación de la varianza (FIV) y el índice de tolerancia para determinar laexistencia de
este problema, en donde asumiremos colinealidad cuando el FIV sea mayor a 10 y el índice de
tolerancia mayor a 1.

Tabla N°2: Resumen del modelo
Modelo

R

a
1 ,347

R
cuadrado

,121

R cuadrado
corregida

Error típ. de
la
estimación

,087

Estadísticos de cambio

970,740

Cambio en
R cuadrado

Cambio en gl1 gl2
Sig.
F
Cambio en
F
,121
3,628 7 185,001

DurbinWatson

1,865

a. Variables predictoras: (Constante), P9 Boutique , P9 Supermercado , P9 Peluquería , P9 Restaurante
, P9 Farmacia , P9 Panadería , P9 Bancos
b. Variable dependiente: P1
Fuente: Elaboración propia a partir de resultados de IBM SPSS Statistics

Como primera observación y en base al R cuadrado obtenido en la tabla N°2, podemos presumir la
no existencia de...
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