Análisis Loglineal

TAREA 1

En la siguiente Tabla ( Pardo, pág. 137 ):

Concepción inteligencia (X)
Sexo (Y)
Tipo de automensajes (Z)
Total
(XY)
Total
(X)


Instrum.
Atribuc.
Otros


Destreza
Varones
21
7
4
32
41

Mujeres
3
4
2
9

Rasgo
Varones
5
10
3
18
59

Mujeres
6
28
7
41


Total (Z)
35
49
16

100



se recogen las frecuencias obtenidas al clasificaruna muestra de 100 sujetos según las variables: X= “concepción que se tiene de la inteligencia” (destreza, rasgo), Y=”sexo” (varones, mujeres), y Z= “tipo de automensajes o instrucciones dirigidas a sí mismo utilizados al realizar una tarea de rendimiento” (instrumentales, atribucionales y otros).
Con estos datos, recogidos en el fichero Loglineal_Intelig_Sexo_Automensaj.sav y utilizando el SPSS,elaborar un informe en el que se recoja la elección del modelo más adecuado, la estimación de los parámetros del modelo y la interpretación de los resultados obtenidos.

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-Elección del modelo:

Para realizar la elección del modelo, empecé llevando a cabo un ajuste por pasos, utilizando el procedimiento Loglineal del SPSS, con la opción Selección del modelo.
Con esta opción partimosdel modelo saturado, en el que estarían incluidos todos los parámetros independientes, es decir, en este caso incluiría los efectos principales de la variable X, los efectos principales de la variable Y, los efectos principales de la variable Z, los efectos principales asociados a la interacción, entre cada par de variables, esto sería X*Y, X*Z e Y*Z, así como a la interacción entre las tresvariables X*Y*Z. En este caso habría 12 parámetros independientes para el modelo saturado.
Posteriormente, mediante el análisis de los resultados se decidirá si nos quedamos con el modelo saturado o si elegimos otro modelo con menos parámetros.
Se ha elegido este método ya que no disponemos de ninguna hipótesis previa sobre las pautas de asociación de las variables que nos permitan a priori elegirotro modelo.

Partiendo del modelo jerárquico, el programa nos permite mediante la opción “Utilizar la eliminación hacia atrás” efectuar un ajuste por pasos. Mediante este proceso se van eliminando términos del modelo comenzando por los de mayor orden, que en este caso sería la interacción entre las 3 variables (X*Y*Z). El programa continúa eliminando términos hasta que llega a un modelo en elque sólo quedan términos cuya contribución individual resulta significativa. Así el proceso parará cuando al eliminar un término se produce una pérdida significativa en el ajuste. El criterio para decidir si se produce o no una pérdida significativa en el ajuste es la partición de la razón de verosimilitudes G2.

Además, el programa te permite elegir el número de pasos máximo a realizar. Porejemplo, si por alguna razón queremos que el modelo elegido tenga cómo mínimo 6 términos tendríamos que elegir cómo número máximo 6 pasos, ya que en nuestro caso el modelo saturado tiene 12 términos. Como de nuevo no se dispone de ninguna hipótesis previa al respecto, permitiremos que el análisis se efectúe sobre todos los términos del modelo saturado, 12.

Este análisis también permite, mediantela menú “Opciones” elegir qué información queremos obtener. En este caso se eligió mostrar las frecuencias observadas y esperadas de cada casilla y los residuos (las diferencias entre las frecuencias observadas y esperadas de cada casilla). También elegimos la opción mostrar “Estimaciones de los parámetros” y “Tablas de asociación”. Respecto a los criterios del modelo, también disponible en estemenú, se dejó el número de iteraciones por defecto (20) y el criterio de convergencia por defecto. Respecto al valor Delta, que añade una constante a cada casilla, se fijó en 0, ya que en nuestros datos no teníamos casillas vacías.

Realizado el análisis se pasó a analizar la siguiente tabla para comenzar la elección del modelo:

Efectos de orden K y superior

K
gl
Razón de verosimilitudes...