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HERNANDEZ_Metodologia de la investigación 5ta Edición

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Análisis paramétricos<br />

313<br />

Observe que se corre<strong>la</strong>cionan dos variables: “moral” y “dirección”, aunque <strong>la</strong> corre<strong>la</strong>ción aparece<br />

dos veces, porque es una tab<strong>la</strong> que hace todas <strong>la</strong>s comparaciones posibles entre <strong>la</strong>s variables y al hacerlo,<br />

genera un eje diagonal (representado por <strong>la</strong>s corre<strong>la</strong>ciones <strong>de</strong> <strong>la</strong>s variables contra el<strong>la</strong>s mismas<br />

—“moral” con “moral” y “dirección” con “dirección”, que carece <strong>de</strong> sentido porque son <strong>la</strong>s mismas puntuaciones,<br />

por eso es perfecta—), y por encima <strong>de</strong> ese eje aparecen todos los coeficientes, y se repiten<br />

por <strong>de</strong>bajo <strong>de</strong>l eje. La corre<strong>la</strong>ción es <strong>de</strong> 0.557 y es significativa en el nivel <strong>de</strong>l 0.000 (menor <strong>de</strong>l 0.01).<br />

N representa el número <strong>de</strong> casos corre<strong>la</strong>cionados.<br />

Una corre<strong>la</strong>ción <strong>de</strong> Pearson pue<strong>de</strong> ser significativa, pero si es menor a 0.30 resulta débil, aunque<br />

<strong>de</strong> cualquier manera ayuda a explicar el vínculo entre <strong>la</strong>s variables.<br />

Consi<strong>de</strong>raciones: cuando el coeficiente r <strong>de</strong> Pearson se eleva al cuadrado (r 2 ), se obtiene el coeficiente<br />

<strong>de</strong> <strong>de</strong>terminación y el resultado indica <strong>la</strong> varianza <strong>de</strong> factores comunes. Esto es, el porcentaje <strong>de</strong><br />

<strong>la</strong> variación <strong>de</strong> una variable <strong>de</strong>bido a <strong>la</strong> variación <strong>de</strong> <strong>la</strong> otra variable y viceversa (o cuánto explica o<br />

<strong>de</strong>termina una variable <strong>la</strong> variación <strong>de</strong> <strong>la</strong> otra). Veámoslo gráficamente en <strong>la</strong> figura 10.17.<br />

Variable<br />

1<br />

Variable<br />

2<br />

Figura 10.17 Varianza <strong>de</strong> factores comunes.<br />

r 2<br />

Varianza compartida<br />

Por ejemplo: Si <strong>la</strong> corre<strong>la</strong>ción entre “productividad” y “asistencia al trabajo” es <strong>de</strong> 0.80.<br />

r = 0.80<br />

r 2 = 0.64<br />

“La productividad” constituye a, o explica, 64% <strong>de</strong> <strong>la</strong> variación <strong>de</strong> “<strong>la</strong> asistencia al trabajo”.<br />

“La asistencia al trabajo” explica 64% <strong>de</strong> “<strong>la</strong> productividad”. Si r es 0.72 y consecuentemente r 2<br />

= 0.52, quiere <strong>de</strong>cir que poco más <strong>de</strong> <strong>la</strong> mitad <strong>de</strong> <strong>la</strong> variabilidad <strong>de</strong> un constructo o variable está explicada<br />

por <strong>la</strong> otra.<br />

EJEMPLO<br />

Hi:<br />

“a mayor motivación intrínseca, mayor productividad”.<br />

Resultado: r = 0.721<br />

s o P = 0.0001<br />

Interpretación: se acepta <strong>la</strong> hipótesis <strong>de</strong> <strong>investigación</strong> en el nivel <strong>de</strong> 0.01. La corre<strong>la</strong>ción entre <strong>la</strong><br />

motivación intrínseca y <strong>la</strong> productividad es consi<strong>de</strong>rable y positiva.<br />

Hi:<br />

“a mayor ingreso, mayor motivación intrínseca”.<br />

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