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 Variable dependiente: finalizar el proyecto en el plazo previsto  Variables independiente: horas planificadas, jefe de proyecto doctor Objetos: las aplicaciones desarrolladas Sujetos:  los jefes de proyecto que dirigen el desarrollo de los

proyectos (aplican el tratamiento) Test: la persona N (sujeto) dirige un proyecto con unas horas

planificadas (tratamiento) para desarrollar una aplicación A (objeto)

Experimentos 

SPSS Regresión logística

Evaluar el efecto del número de horas planificadas paraun proyecto software y contar con un doctor como jefede proyecto, en finalizar el proyecto en el plazo previsto 

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Regresión logística (binomial) Permite predecir la probabilidad de que una observación

pertenezca una de la dos categorías de una variabledependiente dicotómica, a partir de una o más variables

independientes que pueden ser continuas o categóricas  VI  una o más contínuas o categóricas.  VD  categórica

dicotómica

Supuestos: (1) Debe haber una relación lineal entre cualquiervariable independiente contínua y la transformación logit de lavariable dependiente. Se puede comprobar incluyendo en elmodelo interacciones entre los predictores (continuos) y suslogs. Si la interacción es significativa, el supuesto no se cumple.

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Regresión logística   “Analizar/Regresión/Logística binaria”  

Transferir la variable dependiente  “PlazoCumplido”   dentro dela caja  “Dependientes”,  y las variables independientes

 “HorasPlanificadas”  y  “Doctor”  dentro de la caja  “Covariables” .En la pestaña  “Método”  seleccionar  “Introducir”, puesto que serealizará una regresión logística estándar

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Regresión logística Marcar las casillas de verificación  “Gráficos  de clasificación”, 

 “Bondad  de ajuste de Hosmer-Lemeshow”,   “Listado  deresiduos por caso”  y  “IC para exp(B)” . Finalmente, seleccionar

en área  “Visualización”  el valor  “En el último paso” . Pulsar elbotón  “Continuar”  y el botón  “Aceptar”  

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Regresión logística En  “Resumen del modelo”  se observa la variación que puede

ser explicada de la variable independiente basada en elmodelo construido se encuentra entre el 44,6% y el 59,9%,

según el método elegido (Cox y Snell, o Nagelkerke -preferido) En  “Tabla  de clasificación”   se observa que el modelo

construido permite predecir el 85,7% de los casos

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Regresión logística En  “Variables en la ecuación”  muestra la contribución de cada

variable independiente al modelo y su significación estadística

Obsérvese que no es estadísticamente significativa el efecto

que tienen las horas planificadas para el proyecto (p=0.822),mientras que sí lo es el factor ser doctor (p=0.002).Concretamente, si un doctor dirige el proyecto hay 50 vecesmás probabilidades de que finalice en el plazo establecido

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