resultados multivariantes
Páginas: 3 (733 palabras)
Publicado: 15 de agosto de 2013
Resultados
En la tabla 2 se presentan los estadísticos descriptivos de las diferentes escalas empleadas en este estudio.
En la tabla 3 se muestran las correlaciones de Pearson entre ladepresión y las diferentes escalas de salud; podemos ver que todas son fuertemente significativas (todas p < 0,001), siendo el afecto positivo el que muestra la relación más estrecha con la depresión (r =-0,68; p < 0,001). Las escalas de autoaceptación y dominio del entorno también mostraron una fuerte relación inversa con la depresión (r = -0,67; p < 0,001).
Estos resultados resultan coherentes conlas investigaciones que han encontrado que la depresión afecta fuertemente a las evaluaciones que las personas realizan sobre sí mismas así como a la capacidad de manejar el entorno para satisfacer laspropias necesidades.
Para estudiar la dimensionalidad de los datos obtenidos en el estudio se realizó un Parallel Análisis, con los siguientes pasos:
Se generaron 50 conjuntos de datosaleatorios de las mismas dimensiones que la muestra de este estudio. Es decir, se generaron 50 conjuntos de datos con el mismo número de observaciones y variables. Para ver si estas variables aleatorias sedistribuyen normalmente y con los mismos parámetros que los datos reales se tomo en cuenta el máximo valor de estas variables y el punto medio de la escala de medición. Para generar estos 50 conjuntosde datos se empleó una adaptación de la sintaxis de SPSS propuesta por Thompson y Daniel (1992) que fue ejecutada con el programa SPSS 12.0.
Cada uno de los conjuntos de datos generados aleatoriamentese sometió a un análisis de componentes principales para extraer los autovalores.
Se calculó la media de cada uno de los autovalores de los 50 conjuntos de datos generados. Sin embargo, y dado quecomo señalan algunos autores emplear la media de los autovalores (Error Tipo I (α) en 0,50), lo cual equivale a una cierta tendencia a la sobreextracción, también se calculó el percentil 95. Estos...
En la tabla 2 se presentan los estadísticos descriptivos de las diferentes escalas empleadas en este estudio.
En la tabla 3 se muestran las correlaciones de Pearson entre ladepresión y las diferentes escalas de salud; podemos ver que todas son fuertemente significativas (todas p < 0,001), siendo el afecto positivo el que muestra la relación más estrecha con la depresión (r =-0,68; p < 0,001). Las escalas de autoaceptación y dominio del entorno también mostraron una fuerte relación inversa con la depresión (r = -0,67; p < 0,001).
Estos resultados resultan coherentes conlas investigaciones que han encontrado que la depresión afecta fuertemente a las evaluaciones que las personas realizan sobre sí mismas así como a la capacidad de manejar el entorno para satisfacer laspropias necesidades.
Para estudiar la dimensionalidad de los datos obtenidos en el estudio se realizó un Parallel Análisis, con los siguientes pasos:
Se generaron 50 conjuntos de datosaleatorios de las mismas dimensiones que la muestra de este estudio. Es decir, se generaron 50 conjuntos de datos con el mismo número de observaciones y variables. Para ver si estas variables aleatorias sedistribuyen normalmente y con los mismos parámetros que los datos reales se tomo en cuenta el máximo valor de estas variables y el punto medio de la escala de medición. Para generar estos 50 conjuntosde datos se empleó una adaptación de la sintaxis de SPSS propuesta por Thompson y Daniel (1992) que fue ejecutada con el programa SPSS 12.0.
Cada uno de los conjuntos de datos generados aleatoriamentese sometió a un análisis de componentes principales para extraer los autovalores.
Se calculó la media de cada uno de los autovalores de los 50 conjuntos de datos generados. Sin embargo, y dado quecomo señalan algunos autores emplear la media de los autovalores (Error Tipo I (α) en 0,50), lo cual equivale a una cierta tendencia a la sobreextracción, también se calculó el percentil 95. Estos...
Leer documento completo
Regístrate para leer el documento completo.