6.7 Análisis de regresión mediante el programa SPSS

El programa SPSS tiene un modulo específico para obtener las correlaciones:

Módulo para realizar correlaciones en SPSS

Figura 6.18: Módulo para realizar correlaciones en SPSS

Resultados de la opción de correlaciones en SPSS

Figura 6.19: Resultados de la opción de correlaciones en SPSS

Para realizar el modelo de regresión lineal hay que seleccionar la opción siguiente:

Modulo para realizar el modelo de regresión en SPSS

Figura 6.20: Modulo para realizar el modelo de regresión en SPSS

Resultados el modelo de regresión en SPSS

Figura 6.21: Resultados el modelo de regresión en SPSS

6.7.1 Selección de modelos en el programa SPSS

6.7.1.1 Procedimiento de pasos sucesivos

Este procedimiento puede realizarse hacia adelante, hacia atrás o mediante una combinación de ambos procedimientos. El método de selección hacia adelante comienza con el modelo nulo (modelo sin predictores) empezando a introducir los predictores uno a uno. Se incluye el predictor con menor nivel de significación (p(F)<.05). A continuación, se vuelve a realizar un análisis de regresión sobre la variable dependiente sin el predictor previamente introducido. Nuevamente, se vuelve a seleccionar aquel predictor con menor nivel de significación. Este procedimiento continua hasta que los predictores restantes no cumplen el criterio o no queda ningún predictor por introducir.

Continuando con el mismo ejemplo, vamos a utilizar el procedimiento hacia adelante para seleccionar un modelo. Para ello, seleccionamos en el SPSS y marcamos las opciones de tal y como aparece en la siguiente figura:

Mediante este procedimiento sólo se incluye la variable edad, ya que es la única que cumple el criterio (SPSS utiliza como criterio de entrada \(p(F) \leq.05)\). El resto de variables son excluidas por no cumplir dicho criterio.

El método de selección hacia atrás comienza con el modelo máximo. En cada paso, se elimina aquel predictor que cumple el criterio de eliminación (p(F)>.05) y con mayor nivel de significación. Este procedimiento continua hasta que todos los predictores presentes en el modelo son significativos o no quedan predictores en el modelo. Utilizando el mismo modelo, pero cambiando la opción de Método por tal y como aparece en la siguiente figura nos encontramos que el programa comienza con el modelo máximo (las tres variables incluidas) y elimina aquellas variables que no cumplen el criterio (p(F)< .1). el resultado final es el mismo que en el caso anterior:

El método de selección por pasos sucesivos es una combinación de ambos y que presenta la diferencia de que en este procedimiento una variable que ha salido en una etapa puede volver a entrar en otro. Lo mismo puede decirse para aquellas variables que han entrado en un momento determinado y que pueden salir en una fase posterior (Ato & Vallejo, 2007). Los resultados aplicados al modelo anterior son idénticos.

En resumen pues, los tres procedimientos obtienen al final un modelo de regresión en el que la única variable predictora significativa es la edad. Los resultados finales del modelo se incluyen en la siguiente tabla:

6.7.2 Modelos de moderación y mediación con el módulo de PROCESS (Hayes, 2013)

Una vez instalado aparece dentro del módulo de regresión de SPSS:

Módulo de PROCESS en SPSS

Figura 6.22: Módulo de PROCESS en SPSS

Para estudiar ambos modelos se introducen las variables y se selecciona el modelo 1 para estudiar la moderación y el 4 para el modelo simple de mediación.

Interfaz del módulo PROCESS en SPSS para el estudio de la moderación

Figura 6.23: Interfaz del módulo PROCESS en SPSS para el estudio de la moderación

El módulo de PROCESS para analizar la interacción presenta una serie de opciones para ajustar los resultados del modelo de moderación en función de las características de nuestros datos:

Opciones del modelo de moderación en SPSS con el módulo PROCESS

Figura 6.24: Opciones del modelo de moderación en SPSS con el módulo PROCESS

Los resultados de este modelo se presentan a continuación:

Resultados del modelo de moderación en SPSS con el módulo PROCESS

Figura 6.25: Resultados del modelo de moderación en SPSS con el módulo PROCESS

El modelo de mediación presenta la misma interfaz que el modelo de moderación. Simplemente habrá que indicar la opción 4 en el cuadro de “Model number”:

Resultados del modelo de moderación en SPSS con el módulo PROCESS

Figura 6.26: Resultados del modelo de moderación en SPSS con el módulo PROCESS

Los resultados del modelo de mediación se presentan a continuación:

Resultados del modelo de moderación en SPSS con el módulo PROCESS

Figura 6.27: Resultados del modelo de moderación en SPSS con el módulo PROCESS