Interpretación de Resultados en Modelos Estadísticos: Regresión, Discriminante y Ecuaciones Estructurales

Modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM)

Los índices de bondad de ajuste obtenidos (χ², RMSEA, GFI, AGFI) se ajustaron a los parámetros establecidos, lo que permitió aceptar el modelo propuesto.

Análisis de Ruta (Path Analysis)

Interpretación de Efectos

• Efecto Directo: Se observa un efecto [positivo/negativo], de magnitud [baja/moderada/alta], estadísticamente significativo a un nivel del [X]%. Un incremento en la primera variable se asocia con un [mayor/menor] valor en la última variable, dependiendo del signo del coeficiente.
• Efecto Indirecto: Se identifica un efecto indirecto [bajo/moderado/alto] y [positivo/negativo] entre la primera variable de la ruta y las variables subsiguientes.
• Efecto Total: El efecto total de la primera variable sobre la última es [bajo/moderado/alto], con un valor de [dato] y de dirección [positiva/negativa].
• Interpretación General de la Ruta: Un [menor/mayor] nivel en la variable [X] se asocia con [mayores/menores] niveles en la variable [Y].

Interpretación de Variables Dummy

• Variables Dummy: Para una variable dummy donde 0 representa [categoría 1] y 1 representa [categoría 2], la interpretación es la siguiente: si el coeficiente beta es [positivo/negativo], la categoría 1 se asocia con un [menor/mayor] valor en la variable dependiente en comparación con la categoría 0, dependiendo del signo del coeficiente beta.

Análisis Discriminante

Resultados Clave del Análisis Discriminante

• Prueba M de Box: Con un valor de Box's M de [dato], un estadístico F de [dato] y una significancia de [dato], se acepta la hipótesis nula (H₀). Esto indica que las estructuras de las varianzas son iguales, es decir, existe homogeneidad entre los grupos.
• Correlación Canónica: El conjunto de variables [variables independientes] y [variable dependiente] presenta una correlación canónica de [dato]. Esta función discriminante tiene un autovalor de [X]% de varianza explicada, con una asociación estadísticamente significativa (χ² = [dato], p < 0.001).
• Lambda de Wilks: Un valor de Lambda de Wilks de [dato] indica que el [X]% de la varianza de la variable dependiente no está siendo explicada por las variables independientes. Este valor es estadísticamente significativo (χ² = [dato], p = [dato]), lo que sugiere que la función discriminante es útil para la clasificación.
• Matriz de Estructura: La matriz de estructura presenta una correlación [alta/moderada/baja] y [positiva/negativa] de [dato] para la variable [X]. Esto implica que a mayor puntaje en [variable X], mayor será su contribución a la función discriminante 1 (criterio > 0.25).
• Centroides de Grupo: El grupo [nombre del grupo] de la variable [nombre de la variable] presenta puntajes más altos en la función discriminante en comparación con los otros grupos.
• Clasificación de Casos: La función discriminante clasifica correctamente al [X]% de los casos del grupo [nombre del grupo], superando el criterio de clasificación de [dato] (datos: [porcentaje de clasificación]).

Regresión Lineal Simple

Interpretación de Resultados en Regresión Lineal Simple

• Estadístico Durbin-Watson: Dado que el estadístico Durbin-Watson es [dato] (mayor a 1.5), se asume que se cumple el supuesto de independencia de los residuos del modelo.
• Coeficiente Beta (β): Con un coeficiente beta de [dato], estadísticamente significativo a un nivel del [X]%, existe una relación [débil/moderada/fuerte] entre [variable independiente] y [variable dependiente]. Un incremento en la variable independiente [X] se asocia con un [mayor/menor] valor en la variable dependiente (VD).
• Coeficiente de Determinación (R²): Con un R² de [dato] y estadísticamente significativo (p < [dato]), el modelo, compuesto por la variable [variable independiente], predice el [X]% de la varianza de la variable [variable dependiente].
• Coeficiente de Correlación (R): Se observa una correlación [débil/moderada/fuerte] y [positiva/negativa] (R = [dato]) entre la variable independiente y la variable dependiente. Esta asociación es estadísticamente significativa (F = [dato], p < [dato]).
• Coeficiente B (no estandarizado): Al aumentar el valor de la variable [variable independiente] en una unidad, la variable dependiente [variable dependiente] aumenta/disminuye en [dato] unidades. Este coeficiente es estadísticamente significativo (t = [dato], p < [dato]).