R Notebook

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Pruebas paramétricas

1. Se revisan si los datos tienen una distribución normal.

Hacemos un gráfico de cajas para entender su distribución.

hipótesis: los hombres perciben una participación en el diseño curricular.

Queremos saber si hay diferencias significativas entre género.

summary(aov(henry_LM$participacion ~ henry_LM$genero))

                  Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
henry_LM$genero    1    0.6  0.5696   1.191  0.275
Residuals       1498  716.2  0.4781               

p-valor es mayor a 0.05 por lo tanto no hay diferencias significativas. No podemos afirmar que los hombres perciben mayores niveles de participación que las mujeres.

Modelos de regresión lineal

HenryModel <- 
  "am_edu =~ i1 + i2 +i3
   participacion =~ i4 + i5 + i6
   dis_curricular =~ i7 + i8
   estr_pedag =~ i10 + i11 + i12
   am_edu =~ participacion
   dis_curricular =~ participacion
   estr_pedag =~ participacion
   "

https://docs.google.com/document/d/1oi056u62pJYJFz3FpDj62WsGf9FqTsr1s3ZvesE7n-E/edit#heading=h.pi3my5c55i07

Adquiriendo los datos

dim(henry_raw)

[1] 1500   12

Organizando los datos

Análisis descriptivo

Análisis inferencial

Modelo de regresión lineal múltiple

Construimos el modelo

henry_model_LM <- 
  lm(participacion ~ am_edu + dis_curricular + estr_pedag + genero, 
     data = henry_LM)

Revisamos el modelo

summary(henry_model_LM)

Call:
lm(formula = participacion ~ am_edu + dis_curricular + estr_pedag + 
    genero, data = henry_LM)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-1.8827 -0.3876 -0.0107  0.3714  1.9132 

Coefficients:
               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)    -0.24077    0.12629  -1.906   0.0568 .  
am_edu          0.34631    0.02525  13.716   <2e-16 ***
dis_curricular  0.26300    0.02214  11.879   <2e-16 ***
estr_pedag      0.44328    0.02359  18.794   <2e-16 ***
generom         0.05454    0.03241   1.683   0.0927 .  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.5758 on 1495 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.3085,    Adjusted R-squared:  0.3067 
F-statistic: 166.8 on 4 and 1495 DF,  p-value: < 2.2e-16