econometria

GRUP 2: Sara Mira, Jael Escuin i Paula Llistosella

Es demana:
a) A partir d’un anàlisi exploratòria bivariant, determinar quines són les variables explicatives que semblen tenir un major grau de relació amb la variable depenent.

La depenent amb les variables explicatives numèriques
Prueba de homogeneidad de la varianza

Estadístico de Levene
gl1
gl2
Sig.
Nombre de fills
Basándose en la media,761
1
522
,383

Basándose en la mediana.
,731
1
522
,393

Basándose en la mediana y con gl corregido
,731
1
521,917
,393

Basándose en la media recortada
,286
1
522
,593
Edat
Basándose en la media
,460
1
522
,498

Basándose en la mediana.
,012
1
522
,912

Basándose en la mediana y con gl corregido
,012
1
452,123
,912

Basándose en la media recortada
,073
1
522
,787


ANOVA

Suma de cuadrados
glMedia cuadrática
F
Sig.
Nombre de fills
Inter-grupos
4,307
1
4,307
2,984
,085

Intra-grupos
753,396
522
1,443



Total
757,702
523



Edat
Inter-grupos
2731,242
1
2731,242
14,165
,000

Intra-grupos
100649,070
522
192,814



Total
103380,311
523



Pruebas robustas de igualdad de las medias

Estadísticoa
gl1
gl2
Sig.
Nombre de fills
Brown-Forsythe
2,843
1
292,681
,093
Edat
Brown-Forsythe
12,754
1274,798
,000
a. Distribuidos en F asintóticamente.

Abans de procedir a fer el contrast principal hem de veure si es compleixen les condicions d’aplicació, necessitem saber si les variàncies són iguals i per això fem el contrast auxiliar de Levene. Hem d’observar a la proba de Levene, la taula de homogeneïtat de variàncies basades en la mediana i veure si el p-valor és o no més gran que el risc.Contrast auxiliar de Levene
H0:σ1=σ2
Ha: σ1≠ σ2
Com el p-valor és més gran que el risc no podem rebutjar Ho, per tant assumim igualtat de variàncies i farem Fisher.
Contrast principal
H0:η=0 a la població.
Ha: η≠0 a la població.
Nombre de fills mirem el p-valor de la taula ANOVA, com és més gran que el risc no podem rebutjar Ho. Això vol dir que entre el nombre de fills i la depenent (ús delservei) no existeix relació.
Observant el gràfic de caixa, podem veure que no existeix cap diferència entre grups, el valor de la mediana és el mateix. No importa el fet de tenir més o menys fills a l’hora de fer ús del servei especialitzat de ginecologia.
Edat mirem el p-valor de la taula ANOVA, com és més petit que el risc podem rebutjar Ho. Això vol dir que entre l’edat i la depenent (ús delservei) sí que existeix relació, ja que les mitjanes dels grups són diferents.
Observant el gràfic de caixa, podem veure com sí existeix diferencies entre grups i, per això les medianes són diferents. Això implica que el fet de tenir més edat influeix en fer més ús del servei especialitzat de ginecologia.
Pels dos casos observem que no hi ha atípics extrems en els gràfics de caixa.




La depenent ambles variables explicatives qualitatives

Tabla de contingencia

Es fa revisions ginecològiques de manera regular (només per dones)
Total

No
Si

Estat civil
Soltero/a
Recuento
65
75
140


% dentro de Estat civil
46,4%
53,6%
100,0%

Casado/a, convive con su pareja
Recuento
69
219
288


% dentro de Estat civil
24,0%
76,0%
100,0%

Separado/a, Divorciado/a
Recuento
16
46
62


% dentro de Estat civil25,8%
74,2%
100,0%

Viudo/a
Recuento
12
22
34


% dentro de Estat civil
35,3%
64,7%
100,0%
Total
Recuento
162
362
524

% dentro de Estat civil
30,9%
69,1%
100,0%


Medidas simétricas

Valor
Sig. aproximada
Nominal por nominal
Phi
,211
,000

V de Cramer
,211
,000
N de casos válidos
524



Tabla de contingencia

Es fa revisions ginecològiques de manera regular (només per dones)
Total

No
Si

Nivellmàxim d'estudis finalitzats
Estudios primarios incompletos
Recuento
17
17
34


% dentro de Nivell màxim d'estudis finalitzats
50,0%
50,0%
100,0%

Estudios primarios completos
Recuento
34
96
130


% dentro de Nivell màxim d'estudis finalitzats
26,2%
73,8%
100,0%

Estudios secundarios completos
Recuento
79
158
237


% dentro de Nivell màxim d'estudis finalitzats
33,3%
66,7%
100,0%

Estudios...