RelaciÃ³n entre variables cuantitativas

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Quitamos variable edad y dejamos tiempo de permanencia en el servicio Model Summary b Model 1 a. Adjusted Std. Error of R R Square R Square the Estimate .858 a .737 .665 29.62360 Predictors: (Constant), Tiempo de permanencia laborando en el Servicio, Salariox100, Medida de la Importancia del Servicio b. Dependent Variable: Medida del estres Modelo 1 R 2 = 0,869 Modelo 2 R 2 = 0,853 Modelo 3 R 2 = 0,737 No hubo mejoras R 2 bajo mucho más Por tanto Edad contribuye mucho mas al modelo
Quitamos variable edad y tiempo de permanencia en el servicio Model Summary b Model 1 a. Adjusted Std. Error of R R Square R Square the Estimate .838 a .702 .652 30.16344 Predictors: (Constant), Salariox100, Medida de la Importancia del Servicio b. Dependent Variable: Medida del estres Modelo 1 R 2 = 0,869 Modelo 2 R 2 = 0,853 Modelo 3 R 2 = 0,737 Modelo 4 R 2 = 0,702 Al quitar ambas <strong>variables</strong> R2 baja de 0,869 a 0,702. Por tanto ambas <strong>variables</strong> Contribuyen al modelo
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