Análisis de la calidad de vida relacionada con la salud en la vejez ...

ANÁLISIS DE LA CALIDAD DE VIDA RELACIONADA CON LA SALUD EN LA VEJEZ...
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TABLA 10.1
Análisis de regresión múltiple. Muestra total. Variable dependiente: COOP-WONCA/TOTAL
RESUMEN DEL MODELO
R cuadrado Error tip. de la
Modelo R R cuadrado corregida estimación
1 ,646a ,417 ,416 4,130
2 ,679b ,461 ,459 3,974
3 ,696c ,484 ,481 3,892
4 ,710d ,504 ,500 3,820
5 ,716e ,513 ,508 3,791
6 ,723f ,522 ,516 3,757
7 ,728g ,530 ,523 3,731
a) Variables predictoras: (Constante) GDS.
b) Variables predictoras: (Constante) GDS, LAWTON.
c) Variables predictoras: (Constante) GDS, LAWTON, EADG.
d) Variables predictoras: (Constante) GDS, LAWTON, EADG, NOMEMORI.
e) Variables predictoras: (Constante) GDS, LAWTON, EADG, NOMEMORI, SPMSQ.
f) Variables predictoras: (Constante) GDS, LAWTON, EADG, NOMEMORI, SPMSQ, BARTHEL.
g) Variables predictoras: (Constante) GDS, LAWTON, EADG, NOMEMORI, SPMSQ, BARTHEL, CUESTIONARIO
GENERAL DE SALUD GOLDBERG.
Analizando los resultados anteriores, podemos apreciar que la variable que más incide en la calidad de
vida relacionada con la salud (COOP-WONCA) es la variable GDS (nivel de depresión), que explica el
41,6% de los cambios que se dan.
Como segunda variable que ha entrado a formar parte de la ecuación se ha incluido la variable Lawton,
que incrementa la R múltiple hasta .679, a la vez que el porcentaje de varianza explicada (ajustada)
hasta un 45,9%.
A la hora de interpretar el 4,3% de incremento que produce el Lawton, se debe ser consciente que se
trata de un 4,3% del porcentaje de los cambios que se dan en la variable dependiente, pero que no
han sido explicados previamente por la primera variable incluida en la ecuación, esto es, por el GDS.
La tercera variable que ha entrado a formar parte de la ecuación ha sido el EADG, que incrementa la
R múltiple hasta .696, a la vez que el porcentaje de varianza explicada (en términos ajustados) hasta
un 48,1%. Este incremento del 2,2% que produce la variable EADG se trata del porcentaje de cambios
que se dan en la variable dependiente, pero que no han sido previamente explicados por las dos primeras
variables, incluidas en la ecuación de regresión.
La cuarta variable que ha entrado a formar parte de la ecuación ha sido el Nomemori, que incrementa
la R múltiple hasta .710, a la vez que el porcentaje de varianza explicada en términos ajustados hasta
un 50% siendo este incremento del 1,9% el que produce la variable Nomemori, que no ha sido explicado
previamente por las anteriores variables introducidas en el modelo de regresión.