Prueba de hipótesis Hipótesis General

Existe relación significativa entre los hábitos alimentarios, nutrición y el estilo de aprendizaje de los estudiantes de hostelería y turismo del CETPRO “San Marcos” de la UGEL N° 2 - Los Olivos - 2015.

Con el propósito de establecer el grado de relación entre cada una de las variables objeto de estudio, se ha utilizado el análisis de regresión lineal múltiple

Tabla 27

Bondad de ajuste de los datos al modelo de regresión lineal múltiple

Modelo R R cuadrado R cuadrado ajustado Error estándar de la estimación Durbin-Watson 1 ,780a _{,608 ,598 18,173 2,104}

a. Predictores: (Constante), Nutrición, Hábitos alimentarios b. Variable dependiente: Estilo de aprendizaje

En la tabla 27 se muestran las estadísticas que miden la bondad de ajuste de los datos al modelo de regresión lineal múltiple. La estadística R mide la intensidad de la relación entre las 2 variables independientes y la variable dependiente, en este caso es igual a 0,780 lo cual es alto, por tanto, es consistente emplear el modelo de regresión lineal múltiple para probar la hipótesis general.

El valor de R2 indica que el 60,8% de la variabilidad del puntaje del estilo de

aprendizaje se explica por el puntaje de los hábitos alimentarios y el puntaje de nutrición. De igual forma R2 corregido indica un 59,8% y no está influenciado por el número de variables independientes.

Por último, el error típico de la predicción nos indica la parte de la variable dependiente que dejamos por explicar. A medida que se incrementa el coeficiente de determinación el error desciende. En este caso es 18,173.

El estadístico de Durbin-Watson (DW) mide el grado de autocorrelación entre el residuo correspondiente a cada observación y el anterior (si los residuos son

independientes, el valor observado en una variable no debe estar influenciado en ningún sentido por los valores de esta variable observada). El valor del estadístico DW está próximo a 2, por tanto, los residuos están incorrelacionados. Este requisito es importante para trabajar con el modelo de regresión lineal múltiple.

Para verificar la hipótesis general se debe verificar la normalidad de los residuos tipificados. En la figura 13, de cuantilas normales, se muestra la evaluación de la

normalidad de los residuos estandarizados o tipificados, se observa que los puntos no se alejan de la recta por tanto podemos concluir que tiene distribución normal de

probabilidad. Uno de los requisitos que se exige para realizar inferencia estadística. En la figura 14 se muestra la dispersión conjunta del valor de la variable dependiente pronosticado con respecto al residuo tipificado, se observa que los puntos se distribuyen en una banda horizontal con respecto al eje de abscisas (eje horizontal). Se aprecia tendencia especial para indicar que hay falta de adecuación del modelo de regresión lineal múltiple estimado, con los datos de la muestra.

Figura 13. Evaluación de normalidad de los residuos en la hipótesis general

En la figura 13 se presenta la evaluación del modelo estimado de regresión lineal múltiple de manera global, es decir, en donde se expresa que el puntaje del estilo de aprendizaje se explica por el puntaje de las dos variables independientes. Se emplea esta tabla dado que se ha verificado que el modelo es adecuado y los residuos tienen

distribución normal de probabilidad.

Tabla 28

Análisis de varianza por el modelo de regresión lineal múltiple

Modelo Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig. 1 Regresión 40917,066 2 20458,533 61,949 ,000b Residuo 26419,633 80 330,245 Total 67336,699 82

a. Variable dependiente: Estilo de aprendizaje

b. Predictores: (Constante), Nutrición, Hábitos alimentarios

Empleamos la siguiente prueba de hipótesis. Prueba de Hipótesis:

1. H0: El puntaje de la variable estilo de aprendizaje no se explica por el puntaje de las variables independientes, de manera lineal múltiple.

H1: El puntaje de la variable estilo de aprendizaje se explica por el puntaje de las variables independientes, de manera lineal múltiple

2. a = 0,05 (5%).

3. El valor de la estadística F = 61,949 y su respectivo p-value (sig.) igual a cero, es menor de a = 0,05 (5%), entonces se rechaza H0, por tanto, con 5% de nivel de significación asumimos que tanto El puntaje de la variable estilo de aprendizaje se explica por el puntaje de las variables independientes, de manera lineal múltiple.

Este resultado indica que: Existe relación significativa entre los hábitos alimentarios, nutrición y el estilo de aprendizaje de los estudiantes de hostelería y turismo del CETPRO “San Marcos” de la UGEL N° 2 - Los Olivos - 2015.

Hipótesis específica 1

Existe relación significativa entre los hábitos alimentarios, nutrición y el estilo de aprendizaje visual de los estudiantes de hostelería y turismo del CETPRO “San Marcos” de la UGEL N° 2 - Los Olivos - 2015.

Con el propósito de establecer el grado de relación entre cada una de las variables objeto de estudio, se ha utilizado el análisis de regresión lineal múltiple

Tabla 29

Bondad de ajuste de los datos al modelo de regresión lineal múltiple

Modelo R R cuadrado R cuadrado ajustado Error estándar de la estimación Durbin-Watson 1 ,643a _{,413 ,398 6,427 2,177}

a. Predictores: (Constante), Nutrición, Hábitos alimentarios b. Variabl e dependiente: Estilo de aprendizaje visual

En la tabla 29 se muestran las estadísticas que miden la bondad de ajuste de los datos al modelo de regresión lineal múltiple. La estadística R mide la intensidad de la relación entre las 2 variables independientes y la variable dependiente, en este caso es igual a 0,643 lo cual es alto, por tanto, es consistente emplear el modelo de regresión lineal múltiple para probar la hipótesis general.

El valor de R2 indica que el 41,3% de la variabilidad del puntaje del estilo de aprendizaje visual se explica por el puntaje de los hábitos alimentarios y el puntaje de

nutrición. De igual forma R2 corregido indica un 39,8% y no está influenciado por el número de variables independientes.

Por último, el error típico de la predicción nos indica la parte de la variable dependiente que dejamos por explicar. A medida que se incrementa el coeficiente de determinación el error desciende. En este caso es 6,427.

El estadístico de Durbin-Watson (DW) mide el grado de autocorrelación entre el residuo correspondiente a cada observación y el anterior (si los residuos son

independientes, el valor observado en una variable para un director no debe estar influenciado en ningún sentido por los valores de esta variable observados en otro director). El valor del estadístico DW está próximo a 2, por tanto, los residuos están incorrelacionados. Este requisito es importante para trabajar con el modelo de regresión lineal múltiple.

Para verificar la hipótesis general se debe verificar la normalidad de los residuos tipificados. En la figura 15, de cuantilas normales, se muestra la evaluación de la

normalidad de los residuos estandarizados o tipificados, se observa que los puntos no se alejan de la recta por tanto podemos concluir que tiene distribución normal de

probabilidad. Uno de los requisitos que se exige para realizar inferencia estadística. En la figura 16 se muestra la dispersión conjunta del valor de la variable dependiente pronosticado con respecto al residuo tipificado, se observa que los puntos se distribuyen en una banda horizontal con respecto al eje de abscisas (eje horizontal). Se aprecia tendencia especial para indicar que hay falta de adecuación del modelo de regresión lineal múltiple estimado, con los datos de la muestra.

Figura 15. Evaluación de normalidad de los residuos en la hipótesis específica 1

Figura 16. Diagrama de dispersión de la hipótesis específica 1

En la figura 15 se presenta la evaluación del modelo estimado de regresión lineal múltiple de manera global, es decir, en donde se expresa que el puntaje del estilo de aprendizaje visual se explica por el puntaje de las dos variables independientes. Se emplea

esta tabla dado que se ha verificado que el modelo es adecuado y los residuos tienen distribución normal de probabilidad.

Tabla 30

Análisis de varianza por el modelo de regresión lineal múltiple

Modelo Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig. 1 Regresión 2324,943 2 1162,472 28,141 ,000b Residuo 3304,695 80 41,309 Total 5629,639 82

a. Variable dependiente: Estilo de aprendizaje visual b. Predictores: (Constante), Nutrición, Hábitos alimentarios

Empleamos la siguiente prueba de hipótesis. Prueba de Hipótesis:

1. H0: El puntaje de la variable estilo de aprendizaje visual no se explica por el puntaje de las variables independientes, de manera lineal múltiple.

H1: El puntaje de la variable estilo de aprendizaje visual se explica por el puntaje de las variables independientes, de manera lineal múltiple

2. a = 0,05 (5%).

3. El valor de la estadística F = 28,141 y su respectivo p-value (sig.) igual a cero, es menor de a = 0,05 (5%), entonces se rechaza H0, por tanto, con 5% de nivel de significación asumimos que tanto El puntaje de la variable estilo de aprendizaje visual se explica por el puntaje de las variables independientes, de manera lineal múltiple. Este resultado indica que: Existe relación significativa entre los hábitos alimentarios, nutrición y el estilo de aprendizaje visual de los estudiantes de hostelería y turismo del CETPRO “San Marcos” de la UGEL N° 2 - Los Olivos - 2015.

Hipótesis específica 2

Existe relación significativa entre los hábitos alimentarios, nutrición y el estilo de aprendizaje auditivo de los estudiantes de hostelería y turismo del CETPRO “San Marcos” de la UGEL N° 2 - Los Olivos - 2015.

Con el propósito de establecer el grado de relación entre cada una de las variables objeto de estudio, se ha utilizado el análisis de regresión lineal múltiple

Tabla 31

Bondad de ajuste de los datos al modelo de regresión lineal múltiple

Modelo R R cuadrado R cuadrado ajustado Error estándar de la estimación Durbin-Watson 1 ,750a _{,563 ,552 8,263 1,971}

a. Predictores: (Constante), Nutrición, Hábitos alimentarios b. Variable dependiente: Estilo de aprendizaje auditivo

En la tabla 31 se muestran las estadísticas que miden la bondad de ajuste de los datos al modelo de regresión lineal múltiple. La estadística R mide la intensidad de la relación entre las 2 variables independientes y la variable dependiente, en este caso es igual a 0,750 lo cual es alto, por tanto, es consistente emplear el modelo de regresión lineal múltiple para probar la hipótesis general.

El valor de R2 indica que el 56,3% de la variabilidad del puntaje del estilo de aprendizaje auditivo se explica por el puntaje de los hábitos alimentarios y el puntaje de nutrición. De igual forma R2 _{corregido indica un 55,2% y no está influenciado por el} número de variables independientes.

Por último, el error típico de la predicción nos indica la parte de la variable dependiente que dejamos por explicar. A medida que se incrementa el coeficiente de determinación el error desciende. En este caso es 8,263.

El estadístico de Durbin-Watson (DW) mide el grado de autocorrelación entre el residuo correspondiente a cada observación y el anterior (si los residuos son

independientes, el valor observado en una variable para un director no debe estar influenciado en ningún sentido por los valores de esta variable observados en otro director). El valor del estadístico DW está próximo a 2, por tanto, los residuos están incorrelacionados. Este requisito es importante para trabajar con el modelo de regresión lineal múltiple.

Para verificar la hipótesis general se debe verificar la normalidad de los residuos tipificados. En la figura 17, de cuantilas normales, se muestra la evaluación de la

normalidad de los residuos estandarizados o tipificados, se observa que los puntos no se alejan de la recta por tanto podemos concluir que tiene distribución normal de

probabilidad. Uno de los requisitos que se exige para realizar inferencia estadística. En la figura 18 se muestra la dispersión conjunta del valor de la variable dependiente pronosticado con respecto al residuo tipificado, se observa que los puntos se distribuyen en una banda horizontal con respecto al eje de abscisas (eje horizontal). Se aprecia tendencia especial para indicar que hay falta de adecuación del modelo de regresión lineal múltiple estimado, con los datos de la muestra.

Figura 17. Evaluación de normalidad de los residuos en la hipótesis específica 2

Figura 18. Diagrama de dispersión de la hipótesis específica 2

En la figura 17 se presenta la evaluación del modelo estimado de regresión lineal múltiple de manera global, es decir, en donde se expresa que el puntaje de el estilo de aprendizaje auditivo se explica por el puntaje de las dos variables independientes. Se

emplea esta tabla dado que se ha verificado que el modelo es adecuado y los residuos tienen distribución normal de probabilidad.

Tabla 32

Análisis de varianza por el modelo de regresión lineal múltiple

Modelo Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig.

1 Regresión 7024,714 2 3512,357 51,442 ,000b

Residuo 5462,250 80 68,278

Total 12486,964 82

a. Variable dependiente: Estilo de aprendizaje auditivo b. Predictores: (Constante), Nutrición, Hábitos alimentarios

Empleamos la siguiente prueba de hipótesis. Prueba de Hipótesis:

1. H0: El puntaje de la variable estilo de aprendizaje auditivo no se explica por el puntaje de las variables independientes, de manera lineal múltiple.

H1: El puntaje de la variable estilo de aprendizaje auditivo se explica por el puntaje de las variables independientes, de manera lineal múltiple

2. a = 0,05 (5%).

3. El valor de la estadística F = 51,442 y su respectivo p-value (sig.) igual a cero, es menor de a = 0,05 (5%), entonces se rechaza H0, por tanto, con 5% de nivel de significación asumimos que tanto El puntaje de la variable estilo de aprendizaje auditivo se explica por el puntaje de las variables independientes, de manera lineal múltiple.

Este resultado indica que: Existe relación significativa entre los hábitos alimentarios, nutrición y el estilo de aprendizaje auditivo de los estudiantes de hostelería y turismo del CETPRO “San Marcos” de la UGEL N° 2 - Los Olivos - 2015.

Hipótesis específica 3

Existe relación significativa entre los hábitos alimentarios, nutrición y el estilo de aprendizaje kinestésico de los estudiantes de hostelería y turismo del CETPRO “San Marcos” de la UGEL N° 2 - Los Olivos - 2015.

Con el propósito de establecer el grado de relación entre cada una de las variables objeto de estudio, se ha utilizado el análisis de regresión lineal múltiple

Tabla 33

Bondad de ajuste de los datos al modelo de regresión lineal múltiple

Modelo R R cuadrado R cuadrado ajustado Error estándar de la estimación Durbin-Watson 1 ,632a _{,399 ,384 4,735 2,210}

a. Predictores: (Constante), Nutrición, Hábitos alimentarios b. Variable dependiente: Estilo de aprendizaje kinestésico

En la tabla 33 se muestran las estadísticas que miden la bondad de ajuste de los datos al modelo de regresión lineal múltiple. La estadística R mide la intensidad de la relación entre las 2 variables independientes y la variable dependiente, en este caso es igual a 0,632 lo cual es alto, por tanto, es consistente emplear el modelo de regresión lineal múltiple para probar la hipótesis general.

El valor de R2 indica que el 39,9% de la variabilidad del puntaje del estilo de

aprendizaje kinestésico se explica por el puntaje de los hábitos alimentarios y el puntaje de nutrición. De igual forma R2 corregido indica un 38,4% y no está influenciado por el número de variables independientes.

Por último, el error típico de la predicción nos indica la parte de la variable dependiente que dejamos por explicar. A medida que se incrementa el coeficiente de determinación el error desciende. En este caso es 4,735.

El estadístico de Durbin-Watson (DW) mide el grado de autocorrelación entre el residuo correspondiente a cada observación y el anterior (si los residuos son

independientes, el valor observado en una variable para un director no debe estar influenciado en ningún sentido por los valores de esta variable observados en otro director). El valor del estadístico DW está próximo a 2, por tanto, los residuos están incorrelacionados. Este requisito es importante para trabajar con el modelo de regresión lineal múltiple.

Para verificar la hipótesis general se debe verificar la normalidad de los residuos tipificados. En la figura 19, de cuantilas normales, se muestra la evaluación de la

normalidad de los residuos estandarizados o tipificados, se observa que los puntos no se alejan de la recta por tanto podemos concluir que tiene distribución normal de

probabilidad. Uno de los requisitos que se exige para realizar inferencia estadística. En la figura 20 se muestra la dispersión conjunta del valor de la variable dependiente pronosticado con respecto al residuo tipificado, se observa que los puntos se distribuyen en una banda horizontal con respecto al eje de abscisas (eje horizontal). Se aprecia tendencia especial para indicar que hay falta de adecuación del modelo de regresión lineal múltiple estimado, con los datos de la muestra.

Figura 19. Evaluación de normalidad de los residuos en la hipótesis específica 3

Figura 20. Diagrama de dispersión de la hipótesis específica 3

En la figura 19 se presenta la evaluación del modelo estimado de regresión lineal múltiple de manera global, es decir, en donde se expresa que el puntaje de el estilo de

aprendizaje kinestésico se explica por el puntaje de las dos variables independientes. Se emplea esta tabla dado que se ha verificado que el modelo es adecuado y los residuos tienen distribución normal de probabilidad.

Tabla 34

Análisis de varianza por el modelo de regresión lineal múltiple

Modelo Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig. 1 Regresión 1193,258 2 596,629 26,610 ,000b Residuo 1793,706 80 22,421 Total 2986,964 82

a. Variable dependiente: Estilo de aprendizaje kinestésico b. Predictores: (Constante), Nutrición, Hábitos alimentarios

Empleamos la siguiente prueba de hipótesis. Prueba de Hipótesis:

1. H0: El puntaje de la variable estilo de aprendizaje kinestésico no se explica por el puntaje de las variables independientes, de manera lineal múltiple.

H1: El puntaje de la variable estilo de aprendizaje kinestésico se explica por el puntaje de las variables independientes, de manera lineal múltiple

2. a = 0,05 (5%).

3. El valor de la estadística F = 26,610 y su respectivo p-value (sig.) igual a cero, es menor de a = 0,05 (5%), entonces se rechaza H0, por tanto, con 5% de nivel de significación asumimos que tanto El puntaje de la variable estilo de aprendizaje kinestésico se explica por el puntaje de las variables independientes, de manera lineal múltiple.

Este resultado indica que: Existe relación significativa entre los hábitos alimentarios, nutrición y el estilo de aprendizaje kinestésico de los estudiantes de hostelería y turismo del CETPRO “San Marcos” de la UGEL N° 2 - Los Olivos - 2015.

In document Los hábitos alimentarios, nutrición y el estilo de aprendizaje en los estudiantes de Hostelería y Turismo del CETPRO “San Marcos” de la UGEL N° 2 - Los Olivos - 2015 (página 84-100)