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El análisis de regresión es una técnica estadística que puede utilizarse para analizar la relación entre variables criterio (dependiente) y varias variables independientes (predictoras) Mason (2001). El objetivo es determinar la predicción de la variable dependiente con los valores conocidos de las variables independientes. (Uriel, 2005). Cada variable predictora es ponderada con los coeficientes β de tal manera que su ponderación indica la contribución relativa a la predicción conjunta (Hair, 1999). A continuación se muestran la Tabla 23. la ponderación por variable que se obtuvo de las respuestas que se recibieron de los 14 directivos que estuvieron involucrados en el proceso de adquisiciones internacionales de empresas ubicadas en el Noreste de México, con esto pudimos ingresar en el sistema SPSS y correr la regresión lineal, específicamente Stepwise. Tabla 23. Encuestas ponderadas por el peso de las preguntas por variable Y CM RP RC CP CI T S 5.00 5.00 3.31 4.03 5.00 1.93 4.76 5.00 5.00 3.49 3.28 3.49 4.68 4.25 3.26 3.97 5.00 4.77 3.44 2.99 5.00 3.86 4.82 4.67 4.00 4.21 3.00 4.01 5.00 3.16 4.11 4.20 4.00 4.21 2.68 3.27 3.52 4.00 4.76 4.42 5.00 4.77 3.33 2.35 3.84 3.75 3.88 4.47 5.00 3.70 4.76 1.36 4.73 4.78 4.76 5.00 5.00 4.21 3.92 2.36 4.79 3.78 3.57 4.75 5.00 4.71 3.24 3.18 4.79 3.76 4.59 4.75 4.00 5.00 3.89 3.09 4.79 4.56 2.94 5.00 4.00 4.77 2.68 2.63 5.00 2.52 1.61 3.95 5.00 4.55 2.68 2.63 5.00 2.52 1.61 4.45 5.00 4.50 2.44 1.83 4.58 3.61 2.88 3.42 5.00 5.00 2.28 3.80 4.73 4.12 3.82 5.00 Fuente: Elaboración propia 5.3.3.1 Variables Conocimiento de País y Proceso de Adquisición Corporativa Internacional. 124
En esta etapa del proyecto se considera Adquisición de filiales internacionales como la variable dependiente (v.d.) y Conocimiento del País (CP) la variable independiente (v.i.), tal y como muestra el modelo de la Tabla. 24, la cual nos muestra: Modelo Completo Tabla 24. Resumen del modelo de la Regresión N Variables R R² R² corregida gl Durbin- Watson "F" en la Anova Significancia en la Anova Regresión 14 1 0.992 0.985 0.984 1 1.465 853.894 0.000 Fuente: Elaboración propia con datos del SPSS Se puede observar después de correr la regresión lineal, el indicador Durbin- Watson, se obtuvo un 1.47 con esto se pudo validar la independencia de los residuales y a la vez confirma la validez de la prueba estadística de la regresión lineal. El coeficiente de determinación (R²) para la variable explicativa del modelo es de .984. Además que la significancia es aceptable. 5.3.3.2 Modelo Estadístico Al emplear la regresión múltiple se arrojo la siguiente ecuación estadísticamente significativa, con los valores correspondientes indicados en la Tabla 25 y Tabla 26. Y = 4.170 + .316 x1 + .177 x2 - .04 x3 + 1.001 x4 + .22 x5 + .19 x6 + .451 x7 Tabla 25. Utilización del Análisis Stepwise Análisis Step- Wise, Sin la Beta 0 Coeficientes no estandarizados B Error típ. Coeficientes estandarizados Beta t Sig. Intervalo de confianza para B al 95% Límite inferior Límite superior Orden cero Correlaciones Estadísticos de colinealidad Parcial Semiparcial Tolerancia FIV CP 1.001 0.034 0.992 29.21 0 0.927 1.075 0.992 0.992 0.992 1.000 1.000 Fuente: Elaboración propia con datos del SPSS Después de correr la regresión con el modo Stepwise, el modelo nos acepto como variable predictora a la variable Conocimiento del País, con esta variable explicamos 125
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