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Interpretación:
Las primeras dos tablas presentan los estadísticos del modelo. En la tabla
Correlaciones
se observa la fuerza de relación que existe entre la variable
dependiente (Asertividad) y las independientes que son Comunicación
organizacional, comportamiento organizacional y perfiles empresariales, la fuerza
de relación es de (R=.998).
La tabla
Variables de entrada/salida
muestra los pasos para introducir y eliminar
variables que permiten establecer los resultados de la prueba global o de
significancia del modelo mostrado en la tabla ANOVA. Se observa que el valor
p =
0
lo cual permite establecer la regla de decisión para rechazar la hipótesis nula.
Una suposición básica del modelo de regresión es la independencia de los errores
o autocorrelación. Cuando un conjunto de datos tiene una autocorrelación
sustancial, la validez del modelo de regresión podría ponerse en duda seriamente.
Para detectar la autocorrelación se usa el estadístico de Durbin-Watson
(Berenson, 2006).
“Cuando los residuos sucesivos están autocorrelacionados positivamente, el valor
de este estadístico (D) se acercará a 0. Si los residuos no se correlacionan, el
valor de “D” se aproximará a 2 y, si existe una autocorrelación negativa, “D” será
mayor a 2 e incluso podría acercarse a su valor máximo de 4”.
En la tabla
Resumen del modelo,
se observa que el estadístico de Durbin-Watson
presenta un valor de 2.045 lo que indica que los residuos no están correlacionados
y que el análisis de regresión de mínimos cuadrados es un método apropiado para
estos datos.
Paso 5
Decisión.
Se rechaza la hipótesis nula (al menos una variable impacta y explica los cambios
de Y).