ahí estamos vale, pues vamos tenemos aquí algo de regresión ay si es
que estoy en mira que estoy en la licidad 1 no, estoy bien no, porque hay
cálculo de valor situaciones esto es 8 modelos continuos ah claro, porque
aquí está, vale, 8 esto es fácil esto tú da lo fácil que es a ver, lo
primero que tú tienes que ver es que cuando haces regresión en regresión
son los mismos eh el mismo que se llama la misma ecuación estructural o el
mismo modelo estructural que en análisis de la varianza, es igual es
decir, tú tienes alfa más beta 1 x 1 así beta 2 x 2 etcétera, entonces
aquí no, rápido rápidamente el concepto que tienes que tener claro
cuando tú haces regresión es si te fijas lo primero que tú tienes en
regresión te pone correlación y regresión sí si te das cuenta aparece
coeficiente de correlación y aparece pendiente y ordenada en el origen
¿ves? sí, está bien ¿lo ves? sí pone regresión pendiente y ordenada
en origen eso normalmente suelen preguntar eso y es importante que tengáis
claro ese concepto ¿por qué? porque primero la en la regresión tú
tienes que tener claro lo que se llama el el tamaño de efecto que es el
coeficiente de determinación que se basa en en la correlación entonces eh
cuando tú haces regresión sí, tío el lápiz cuando tú haces regresión
mira yo no porque está al revés aquí tú tienes que saber estos dos
conceptos son muy simples tú tienes la X y la Y ¿no? entonces tú tienes
los valores de la X y los valores predichos en Y entonces tú cuento una
serie de puntos pa pa pa pa pa pa y tú cuando haces regresión anda una
llamada tú haces regresión eh en regresión tú tienes una serie de
parámetros un parámetro que es este sí que es donde corta la recta en el
en en la ordenada ¿vale? que este es el beta cero que tiene ordenada y el
origen que pone B cero ¿por qué? porque la la Y predicha se va primero es
B cero ¿vale? B cero es ¿vale? sería la media imagínate la ansiedad
depende de pues depende de ¿no? el estrés laboral tus relaciones
personales la ansiedad depende de ¿no? el estrés laboral ¿no? B uno es B
uno es X uno las las relaciones personales ¿sí? pueden ser esos dos ¿no?
pues B cero es ¿cuál sería la media de ansiedad sin considerar ni el
estrés laboral ni las las relaciones personales solamente eh considerando
cuál es el nivel medio pues es este entonces la prueba lo que tú me una
de las preguntas que me ha hecho la compañera es ¿qué quiere decir?
¿cómo era? hipótesis nula de ¿cuál era? de alfa alfa mu igual a cero
alfa mu igual a cero esto quiere decir que cuando yo hago la prueba de
significación que la tienes aquí que es una tele student ¿sí? en la
tele student lo que tú aquí estás viendo es si la distancia que hay de
este punto al cero es significativa entonces si si no sea si no es
significativa quiere decir que no que tú no partes con ansiedad imagínate
¿no? pues eh supuestamente ¿no? pues aquí pone ¿no? eh cero coma ocho
ya bueno porque cero coma ocho eh no es significativamente distinta de cero
pero quiere decir que la persona no tiene ansiedad o si me si te sale
significativo es decir que ya es ¿no? beta cero o alfa es distinto de cero
significativamente hablando al cero cinco al uno por ciento cero cinco al
cero coma cero uno quiere decir que ya independientemente de todo se parte
de un nivel de ansiedad eso quiere decir el beta cero la segunda pregunta
que me hacías entonces eh te van a preguntar en el examen con práctica de
seguridad por la significación de los parámetros entonces un parámetro
es este ¿no? el beta cero que es la ordenada en el origen quiere decir
dónde corta esta regresión y después los betas hacen referencia
¿repites? sí eh el beta cero hace referencia a eh la ordenada en el
origen es decir donde las rectas de regresión corta a el eje vertical que
se llama la ordenada ¿si? cuando dices la ordenada en el origen quiere
decir el origen es cero ¿vale? cuál es el valor de la ordenada cuando la
x es cero ¿si? ¿dónde corta? ¿vale? entonces la significación aquí
quiere decir que ese punto de corte es significativamente distinto de cero
eso es muy importante cuando vosotros sois psicólogos o psicólogas cuando
llegas a un barrio y dices este barrio hay un problema debe ser de
delincuencia ¿no? o de consumo de droga o de lo que sea uno tiene que irte
al barrio y lo primero que tienen que hacer antes que nada ver el punto de
origen si dices entonces pues verdad ¿no? pues ya sin hacer nada sin tener
en cuenta nada parten de aquí vamos a ver qué más cosas hay aquí que
están influyendo ¿vale? entonces el punto de origen es muy importante
cuando te dicen aplícale a estos niños un programa para yo qué sé para
disminución de conducta agresiva pero tiene que tener en cuenta el punto
de origen porque si no son agresivos ¿para qué le van a hacer programas?
bueno y después tiene las otras ¿no? y después son las otras vetas te
pueden preguntar veis que tiene aquí ¿no? pendiente ¿ves? en el
formulario si la b sub cero que era la ordenada a la origen es distinta de
cero o si las pendientes son distintas de cero quiere decir que influye o
no esa variable en la modificación de la de la variable de pendiente
¿entiendes? eso es ¿vale? entonces si os fijáis en el formulario tú por
el formulario de regresión pues te vas a dar cuenta que tiene por una
parte correlación y regresión y por otra parte tiene la f la fuente de
variación que de esto recordáis entonces yo puedo o bien calcular las
vetas o bien directamente puedo calcular la fuente de variación de la
regresión ¿vale? pues ya está por eso es lo único que tenemos lo que
tenemos que ver y esto es algo que tenéis que tener claro ¿vale? una vez
que eso lo tenemos claro pues directamente eso conceptualmente es
importante vamos a ver es que cosas aquí que hay de regresiones seguro
ingresa bien aquí directamente dice un colegio de estudios de relación
que puede existir entre calificación global y la y la calificación que
tuvo el año anterior x se hace un análisis de regresión con una muestra
de estudiante y determina la significación del modelo vale la
significación del modelo hace referencia a la f ¿vale? entonces dice que
fuentes de variación si te vas aquí al formulario ¿ves? tiene regresión
y residual ¿ves? tiene aquí regresión y residual y total aquí te dan
esto la suma de cuadrados de la regresión la del residual y no te dan
¿vale? algunos algunas cosas lo primero que tenéis que tener claro es es
que los grados de libertad de la regresión hacen referencia al número de
variables independientes que tengas entonces aquí como la madre tenía una
pues ha puesto un uno si tuviera dos como en el APEX que hicimos ayer no
sé si eran dos o tres no sé cuánta era no me acuerdo cuarteto
¿cuarteto? sí pero no recuerdo cuántas regresoras había bueno es igual
el número de variables independientes que haya sería ¿no? esto entonces
en este caso una ¿vale? ya tú tienes la suma de cuadrados de la
regresión la suma de cuadrados residuales y la total es la suma de las dos
obviamente ¿sí? y la media cuadrática es igual que la fuente en el
análisis de la varianza norma y corriente cada suma de cuadrado entre el
sumado de libertad te da la media cuadrática ¿vale? aquí tiene la
formulita si si quisiera sacarlo con los datos aquí en el formulario
tenéis cómo se saca la suma de cuadrados de la regresión la suma de
cuadrados de la regresión es cada uno de los valores prediction o la media
al cuadrado del sumatorio pero como ya aquí os lo dan en el examen os lo
van a dar nos van a hacer que hagáis todos los cálculos que tuvisteis que
hacer que tuvimos que hacer para la PEC ¿vale? te van a dar estos datos
entonces lo único que tú tienes que saber es que la suma de cuadrados
total es la suma de estas dos ¿sí? y que nada pues que la media
cuadrática es la división entre la suma de cuadrados entre el sumado de
libertad como siempre y que la F es la división entre la media cuadrática
de la regresión partido por la media cuadrática residual es igual que
esto vale ya está ¿sí? ¿ok? ¿dudas con esto o no? ninguna ¿no? vale
pues ya está eh ¿cuál fue el tamaño de la muestra elegida? ¿vale?
claro el tamaño de la muestra elegida tú lo tienes por los grados de los
grados de libertad también lo tienes aquí en el libro si es N-1 pues si
esto es 7 pues esto es ¿no? 8 así de fácil ¿no? y dice ¿cuál es la
varianza muestral ensegada de la calificación de estudiantes ¿sí? eh al
final del curso la varianza muestral ensegada esta de aquí dice ¿cuál es
la la la varianza muestral ensegada es esto ¿no? vale ¿cómo se puede
calcular esto? ¿qué podemos calcular con la que se puede calcular con la
cuadrática total ¿eh? entonces tú coge ¿cuál es la media cuadrática
total si tú tienes aquí ¿no? eh punto ¿eh? ¿lo habéis visto o no?
cuando te pregunten por la varianza muestra la insegada esto la varianza,
esto lo preguntan casi todos los exámenes, recordad esto la varianza
muestra la insegada la cuasi deviación típica es esto coincide con la
media cuadrática total ¿qué es la media cuadrática total? la división
entre la suma de cuadrado total entre el grado de libertad total eso lo
sabía y no vale, pues esto lo van a preguntar no voy a apostar a nada pero
casi todos los exámenes preguntan esto ¿vale? que es la varianza muestral
la insegada ¿vale? eso es que es cuasi deviación típica muy bien ahora
dice ¿qué proporción esto está bien porque son las típicas preguntas
¿qué proporción de la varianza de y es explicada por la varianza de x? y
eso es, y aquí se obtiene el coeficiente de determinación se obtiene
dividiendo que esto cayó en la PEC la suma cuadrática de la regresión
dividido entre la suma cuadrática de la regresión y la suma cuadrática
total ¿vale? tú divides esto entre esto y te da punto cincuenta y cuatro
debe darte ¿vale? ¿y la de arriba era la total? ¿la de arriba? la cuasi
deviación eso era la suma cuadrática se está grabando de otra manera es
la suma cuadrática total dividido entre los grados de libertad total
¿vale? nada, nada aquí el error que se suele cometer en los exámenes
esto parece una cosa fácil pero se cometen errores que la proporción de
la varianza de y explicada por la de x esto es al cuadrado recordad eso
¿vale? que después la gente se equivoca y esto lo confunde con la
correlación ¿vale? eso es la correlación entre x e y ¿sí? pero al
cuadrado ¿vale? o sea que cuando yo divido esa cantidad la tengo que
elevar al cuadrado no, no, no, cuando tú divides lo que tú obtienes ya
está al cuadrado ¿ves? sí ¿vale? este también es otro error que la
gente suele cometer ahora lo que te preguntan a continuación y también es
una pregunta típica que es la significación ¿cuál es el valor de la f
teórica por encima del cual debería rechazarse la hipótesis nula de que
no hay relación? con un nivel de confianza del 95% ¿cuál es el valor de
la f teórica por encima del cual se debería rechazar la hipótesis de que
no hay relación? pues aquí lo que se puede ver es que están preguntando
es por el valor crítico ¿vale? ¿y esto cómo se saca? esto se saca pues
igual que siempre yo tengo 1 y 6 que es una f ¿no? es una f donde el
numerador es el logrado de libertad del numerador es 1 el logrado de
libertad del numerador son 6 ¿no? 1 entre 6 ¿vale? pues ya está y te
preguntaban con un nivel de de 95 vamos a la tabla a buscar la tabla ve que
pone lo de las tablas lo tenéis que manejar vamos exacto, 1.95 1 y 6 pone
aquí 5,98 ¿veis? ahí lo tiene ese es el valor crítico ¿veis? ¿lo ha
encontrado? ¿lo habéis encontrado? ¿sí? pues seguimos uno de los
supuestos básicos de análisis de regresión simple ¿cuál es?
distribución de las condiciones de la red deben ser deben tener una
distribución normal ¿vale? eso es cuasi si supera ese valor entonces
rechazaríamos ¿correcto? ¿veis que valor tenía? lo supera ¿no? por lo
tanto como lo supera y entonces sería significativo es significativo el
modelo ¿sí? este modelo de regresión es significativo quiere decir que
hay realmente hay un ajuste ¿sí? ¿ves? determinar la significación del
modelo de regresión ajustado realmente el modelo de regresión ajusta los
datos quiere decir que ¿cómo era? eso quiere decir que la calificación
global de los estudiantes al final de de curso sí está directamente
relacionada con la del curso anterior ¿vale? eso que está estudiando
¿alguna duda? no hay duda esto estoy viendo aquí a ver si hay algo que
sea nuevo y si no pasamos de esto bueno puedo preguntar esto
aproximadamente ¿cuál es la varianza muestral insegada de los errores del
modelo? este ahora os están preguntando aquí varianza muestral insegada
de los errores mirad de los errores varianza muestral insegada de los
errores ¿vale? la que antes vimos fue la varianza muestral insegada que
esa es la total ¿vale? cuando te preguntan por la varianza muestral
insegada de los errores te están preguntando por la media cuadrática
residual ¿vale? ¿alguna duda con eso? ¿eso lo sabías? no, bueno esta
vale esas dos preguntas siempre las suelen hacer ¿vale? se suelen
preguntar siempre dicen oye ¿esto qué es la varianza muestral insegada?
bueno cuando es la varianza muestral insegada ¿no? de los datos pues la
total y si es de los errores pues de los errores ¿vale? que es la media
cuadrática de los errores ¿vale? aquí ¿sí? es decir en definitiva
usted tiene que dar cuenta que lo único que le están preguntando es por
las medias cuadráticas ¿sí? tú puedes tener la varianza muestral
insegada de los datos de los residuales o de la regresión ¿entiendes? y
te pregunte cada vez que te pregunten por una varianza ¿sí? una varianza
muestral insegada ¿no? o cuasi deviación típica ¿sí? esto ¿sí? se
tiene que fijar en la columna de las medias cuadráticas puede ser total
del error de la regresión ¿vale? ya está no hay más eso es lo que he
preguntado bastante no hay que ver más voy a ver si aquí hay algo nuevo
bueno esto no hace falta que lo diga ¿no? ya lo hemos visto aquí mira
este este ¿cuál es el error típico del modelo de regresión? el error
típico del modelo de regresión ¿sí? vamos aquí al formulario a ver
qué dice en el formulario del error típico del modelo de regresión que
está algo aquí eso es como si fuera la varianza del error ¿no? pues sí
sí pero como es el error típico lo tienes que hacer le tienes que hacer
la raíz cuadrada lo que yo estoy viendo aquí en el formulario por lo
menos en el que yo tengo tendréis que deducirlo no está directamente la
fórmula ¿sabes? ah sí sí sí está detrás que estaba mirando perdón
voy a decirle un momento perdón que no estaba viendo en correlación y
regresión ¿sí? ¿veis? nos pone el error típico del modelo de
regresión ¿sí? ¿lo veis? en las propiedades abajo del todo ahí abajo
del todo ahí la pega que tiene perdón es que os dan la varianza ¿sí? lo
que te están dando aquí es la varianza ¿veis? la varianza del modelo de
regresión no el error típico entonces es esto ¿veis? al cuadrado por eso
aquí le hacen la raíz cuadrada ¿vale? muy bien bueno uno de los
supuestos básicos de la regresión es que los pronósticos y los errores
son independientes esto sí lo sabéis ¿no? en dependencia del término de
error quiero decir que yo lo que quiero ver es cómo influye cada una de
las regresoras pero el término de error no puede estar relacionado con las
regresiones con las variables ¿no? yo digo que decíamos ansiedad con qué
era con no sé con qué era con relaciones personales y con el trabajo
¿no? pues la parte que no queda explicada las variables del error no deben
estar relacionadas ni con trabajo y con relaciones personales porque si no
no estaría sesgado ah he hecho alguna vez ha pasado los exámenes miren
algunas veces los exámenes no sé si esto te ha gustado ni la experiencia
lo que ha sucedido es que no te dan el N te dan los puntitos entonces tú
tienes que dar cuenta que los puntitos son el N ¿vale? bueno en este caso
te lo dan el 11 ¿no? 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11 ¿vale? pero en
algunos exámenes yo he visto que no que no te hablaban del N entonces la
gente se ha vuelto loca o venían el sumatorio eso es y en vez de leerlo y
ponía el 51 o al chico que no se ve entonces este es un dato ¿vale? a mí
aquí estamos otra vez con el ASCOMB ¿eh? esto es lo que estuvimos viendo
ayer esto no es nada este es un valor atípico ahí está es que aquí no
hay nada nuevo esto es de la PEC ¿vale? vamos quiero decir vamos si
queréis lo podemos ver se presentaron cuatro conjuntos de datos
artificiales que tenían la misma resta de regresión pero eran claramente
distintas la figura una se presenta en uno de los casos Estela ¿qué caso
de Estela? Estela el tercero ¿no? o si Estela el tercer caso ¿eh? de ayer
¿de acuerdo? sí que tenía un valor un valor aquí ¿eh? sí la figura
una se puede ver que uno de estos de estos conjuntos de datos once pares de
datos junto con la regresión que mejor ajusta con el criterio de mínimos
cuadrados el cumplimiento del supuesto de homocedasticidad en regresión no
puede evaluarse en este conjunto de datos debido a que el proceso de
selección de los datos no ha sido a cada valor de la X solo tenemos un
valor de la Y es decir la homocedasticidad sí la homocedasticidad lo que
hace referencia es a que ante cada valor de la X yo tengo una serie de
datos ¿vale? un conjuntito de datos y yo a ese conjuntito de datos a cada
uno de esos conjuntitos de datos le calculo la varianza la homocedasticidad
es ver si la no hay diferencia significativa entre las varianzas de cada
uno de los conjuntos de datos pues si solamente tengo un dato no puedo
calcular la variabilidad y por eso no se da la no se puede estudiar la
homocedasticidad para yo poder estudiar la variabilidad tengo que haber
más de uno ¿no? y a ver cuál cuál te gusta y además que hay uno no
puedo elegir no hay variabilidad ¿sí? pues eso es la homocedasticidad
¿vale? bueno la homocedasticidad se refiere a la igualdad de la varianza
en y para los distintos valores de la x que no lo he siempre dicho no
podemos determinar esta igualdad de varianza si solo tenemos un único
valor de y para lo que te acabo de comentar ¿vale? la resta de regresión
no pasa exactamente por ningún punto porque existe un valor atípico y
extremo nada esto es simplemente que claro realmente la resta de regresión
podría ser una resta de regresión perfecta mira y ¿sabes? o sea el pulso
con el ratón es regular ¿vale? esto podría ser perfecto pero ¿por qué
no? ¿por qué no es la resta de regresión así? porque como hace aquí
entonces la regresión lo que hace es como un punto medio aquí tengo más
gente y aquí tengo uno pues hago la resta ahí ¿no? aquí por eso no pasa
por ok ya vemos lo que quería como era Jesús ¿sí? ¿tú tienes la
matriz de datos? ¿no la has hecho? ¿tuviste la fecha? ¿tuviste pero no
tienes la matriz de datos por ahí hecha? yo tampoco la tengo bueno tenemos
que hacer cosas sobre la marchada porque yo no tengo es que que hiciste un
montón de cuentas que hiciste un montón de cuentas ¿no? ah bueno pero la
hice fotos ¿no? ¿tienes fotos de la tuya? sí me la copiamos ¿a ti te
salieron los datos? sí ahí está ahí no tenemos que hacer otra cuenta
pues si estaba en una persona que me puso un correo que dijo que no se pudo
conectar qué mal ¿sabes? bueno Jesús lo primero que tenemos que ver que
es lo primero que tenemos que ver lo primero que tenemos que ver es que
tienes que identificar ¿no? que ya lo tengo identificado que era un
análisis de la varianza de dos factores ¿vale? ¿sí o no? sí y para el
análisis de la varianza de dos factores un fact tenías que ir a tú te
vas aquí al formulario uno de niveles a uno de ah o sea uno con dos
niveles y otro con tres ¿no? si te das cuenta lo tienes tú tienes aquí
el análisis de la varianza con bueno que tiene dos factores pero en este
caso tiene dos por dos pero también puede ser tres por dos sin ningún
problema ¿sabes? entonces eso es lo primero que tiene que ver entonces
claro tú tú tienes teníamos que era edulcorante que era ¿cuánto es? es
uno entonces tú tienes yo tengo es uno ¿no? sí claro yo tengo es uno y
el otro ¿cuántos valores tenía? dos entonces yo tengo es uno hombre
mujer ¿no? tengo es uno sí hombre mujer sí ¿vale? porque son dos
después tengo es dos sí es dos hombre mujer sí es dos y ¿de qué? es
dos hombre mujer y es tres hombre mujer es tres hombre mujer ¿vale?
¿entiendes eso? es decir que tú aquí tienes fíjate eh fíjate tú lo
que tú tienes tú tienes eh ¿cuántas columnitas tengo aquí? una dos
está muy muy está muy entendiendo lo que estoy haciendo es un sí hombre
y mujer ¿no? y ahora eh ponemos los valores ¿no? por eso los valores
¿eh? no lo hace ni ahí eh si no espérate bien voy a si quito esto me
cargo algo no he roto nada ¿no? ah sí me he roto he roto eso eso funciona
igual ¿no? que funciona igual a ver ejercicio peck del 21 aquí está
¿no? sí ahí me tiene que me tiene que decir eh a ver que me lo que me lo
pueda dictar ¿no? güey no tú me lo puedes dictar por ejemplo E1 hombre
E1 hombre sería 4 E1 A ¿sí? pero están puestos claro también están
puestos ¿no? a ver a ver cómo lo hacen ellos mmm sería A1 B1 A1 B2 vale
yo puse 3 columnas sí no no no E1 E2 E3 después dos filas hombre E1 tiene
E1 sería E1 H E1 M perfecto y es E1 hombre va a hacerlo exactamente igual
como está aquí ¿sabes lo que te digo? va a hacerlo exactamente igual
como está aquí ellos ponen un 2x2 se pone A1 vale sería E1 hombre E1 no
veo como no va a ser que no no va a dar y a mí me salió los resultados
puse 2 columnas sí pero tú lo has puesto al final el este ¿no? yo si lo
calculé todo lo sumé después lo leí al cuadrado todo las razones
básicas no pero yo sé lo que tú quieres no sé lo que tú me dices pero
yo creo que el problema que él tiene está como el origen de eso creo yo a
ver si puedo mira tú tú tienes edulcorante ¿no? edulcorante que tiene
tres niveles ¿no? ¿sí? 1, 2, 3 ¿no? ¿sí o no? ¿estamos de acuerdo?
¿sí? pionero que tiene dos ¿no? hombre-mujer ¿vale? ¿sí? ahora yo lo
que quiero que tú te fijes para que tú lo entiendas yo estoy siguiendo lo
que pone aquí para que tú lo veas por paso no quiero ir directamente a la
matriz a ver prefiero la primera entonces te das cuenta aquí pone tú
tienes como es 2x2 pues yo tengo a1 b1 a1 b2 ¿sí? yo aquí claro lo que
pasa es que tengo 3 ¿entiendes? entonces tengo que tener e1 ¿sí? e1 le
pongo hombre ¿vale? pero en e1 mujer ¿no? ¿sí? ¿vale? después tengo
que tener e2 hombre e2 mujer ¿sí? ¿entiendes? ¿sí? entonces tengo e2
tanto hombre como mujer ¿sí? y e3 tanto hombre como mujer ¿entiendes? y
ahora de aquí claro yo aquí tú puedes poner los datos aquí tú ahora
directamente esto lo puedes transformar en un cuadro entonces en este
cuadro tú ¿qué haces? cruzas ¿no? tú pones los edulcorantes ¿sí? por
un lado e1 e2 e3 y después el género que es hombre y mujer ¿estamos de
acuerdo? sí y ahora venga tú tienes los datos estos si los tienes ¿no?
entonces el sumatorio de esta gente ¿cuánto es? las razones más básicas
pero los sumatorios al final no entonces que lo ¿qué es lo que tiene
aquí dentro tú? ¿qué valor pone aquí? ahí pone el el de los hombres
te voy listando claro te voy listando ah vale vale te he ido a a ver las
razones básicas venga en hombre ¿vale? sí venga tienes que poner e4 4 de
ley 1 después de ley 2 hombre 5 y de ley 3 hombre 7 después de mujer ahí
de ley 1 mujer 3 de ley 2 mujer 6 y de ley 3 mujer 5 vale y el 4 este por
ejemplo vengo h hombre ¿cómo lo has sacado? porque yo te leí aquí e no
e1 h ¿cuánto es? e1 había 3 eso es e1 3 hombres tenía 4 3 5 ¿no? o sea
y ¿cómo sacas el 4? este 4 ¿cómo sale? ah no ese te lo he dicho pero yo
lo que hice es sumarlo todo ¿no? lo sé a lo se suma sí vale ¿Se suma y
se divide entre cuánto? Entre 3. No, es el sumatorio de las a al cuadrado
partido por b. No, pero eso es después de las razones básicas. Primero
tiene que sumarlo todo y sacar la media. Me acuerdo yo que lo hice. Pero si
tú sumas, esta de aquí, tú dices, tú sumas estos 3, ¿vale? Ajá, pero
no es 4 más 3 más 6 más 5 más 2. No, sumé los hombres. Es 1 en hombre
y sumo estos, salen 12. ¿No? 12. Entre 3, 4. ¿No? Sí. 4. Entonces son
las medias. Las medias, 4. Ahora, el siguiente. H2, ¿no? Hombre en E2,
este, ¿no? 15, ¿no? ¿O qué es? Sí. ¿Y aquí cuánto te daba? 5. ¿No?
15 entre 3, 5. Estamos dando 5. ¿Te acuerdas, no? Siguiente. 7, 5, 6. Son
11 y 7, 18. 18 entre 3. No, no. A ver si yo lo estoy sumando mal. 7 y 5,
12. ¿No? 12 y 6. 18. 18 entre 3. Entonces esto es un 6, ¿no? Sí. Vale.
Pero la duda es que la tienen en organizar la tabla, ¿no? La duda la
tienen aquí. Lo que pasa es que yo esa no la tengo hecha porque yo la hice
con el SPSS. Yo sí la tengo hecha, pero no está de nuevo en casa. De
todas maneras, vamos a hacer una cosa. Yo la traigo hecha mañana y ya
está Jesús. ¿Vale? Y tú mañana puedes asistir a... Tú la tienes...
Tú puedes asistir a tutoría, Jesús. Vale. Entonces tú tienes que sacar
aquí las medias, ¿vale? Y a partir de ahí después sacar las razones
básicas y de ahí las sumas de cuadrado. Vamos, yo mañana te la traigo
hecha. ¿Vale? Y la vemos paso por paso. ¿Ok? Pues no vamos a ir de
Madrid. No hay problema. Y tú te haces también, ¿vale? Yo lo que estaba
intentando era seguir tal y como tú lo tienes en el formulario. ¿Por
qué? Porque vas a tener en el examen para que lo sigas de guía. ¿Vale?
Venga, pues hasta mañana entonces. Es mío. Sí. Vamos aquí y...