Leer, Comprender y Pensar - Sector Lenguaje y Comunicación

JESUS ALONSO TAPIATABLA 2.13ANALISIS DE REGRESIONl. BNaio & idea8 prinelpliep.V. dependiente: IPV. predictoras: VOC. REP.IP, EST.IPR=0.48 R' =O23Var CoetReg.Est. T PVoc 0.18 4.12 OOüOOEst.lp 0.21 4.42 0.0000Rcp.1~ 0.41 4.71 O.OOM)2. BNdlo de &menea.V. dependiente: RESV. predictoras: VOC, REPRES, EST.RESR=0.39 R* r0.15Var CosfRsg.Est. T PVoc 0.12 2.00 0.0477Eat.1~ 0.21 1.98 0.0494Rep.1~ 0.24 1.23 0.2027pmeba haya contribuido a ello. También ha resultado dificil lapmeba IP que en su formato anterior había resultado adecuada.Pensamos que puede haber contribuido a ello el introducir unaalternativa que recogiese sistemáticamente la categoría de interpretación.La dificultad de los elementos del resto de las pmebases, en general, adecuada.En cuanto a los índices de homogeneidad, excepto en algúnelemento aislado han sido los esperados, siendo aceptableslas pruebas en su conjunto.Los coeficientes de consistencia interna han resultado bajosen la pmeba de resúmenes, lo que sugiere que es excesivamentecorta para ser fiable. En el resto de los coeficientes, aun sin sermuy altos, son aceptables.Relaciones entre las variables estudiadas.Para conseguir el segundo de los objetivos propuestos hemosestudiado mediante análisis de regresión si las relaciones entre lasvariables permiten sostener -ya que no demostrar, por tratarsede datos correlacionales- la hipótesis de la posible dependenciacausal de IP y RES respecto a VOC, REP y EST. La tabla 2.13recoge los resultados de estos análisis. Como puede comprobarse,han resultado significativos en ambos casos, si bien el peso de lavariable representación en el caso de la pmeba de resúmenes -talvez por el reducido tamaño tanto del test como de la muestranoalcanza el nivel de significación esperado. En cualquier caso,