Práctica

Material complementario I: Ecuación de Regresión para Humedad del suelo a Capacidad de Campo

En el presente complemento a la práctica se estimará la ecuación de regresión para el único indicador analítico que participa en el cálculo del Índice Global de la Calidad del Suelo (GSQI) y no ha sido estudiado en las prácticas, % Humedad a Capacidad de Campo. Se empleará el paquete estadístico SPSS v.17.

Paso I: Hallar la matriz de correlación de los ICS analíticos

Para ello vamos a emplear la Base de Datos de Suelos de Jaén. Se abre el archivo con la Base de Datos...

En primer lugar, vamos a obtener la matriz de correlación para ver qué indicadores están más correlacionados con la variable dependiente que queremos estimar. En la barra de menú pulsamos "Analizar" > "Correlaciones" > "Bivariadas".

Introducimos los indicadores, pulsamos aceptar y obtenemos en el archivo de resultados la matriz de correlación.

Si analizamos con detalle la matriz de regresión vemos que las variables más correlacionadas con "% Humedad a Capacidad de Campo" (código W33) son:

Densidad aparente, CO, limo y arena (p < 0.01). Éstas serán (todas o algunas de ellas) las variables independientes del modelo de regresión que calcularemos a continuación.

Paso II: Hallar el modelo de Regresión

Se pulsa en el cuadro de diálogo "Analizar" > "Regresión" > "Lineales"

Se introducen todos los indicadores analíticos en "variables independientes" y "% Humedad a Capacidad de Campo" (código W33) en "variables dependientes"…

Se pulsa aceptar y obtenemos, en el archivo de resultados correspondiente una serie de tablas:

En esta tabla se nos confirma que nuestro modelo predice el 72,3% de la variabilidad (R² corregida), con un coeficiente de correlación múltiple r = 0.861. Además, en la siguiente tabla:

Se nos indica que el modelo es significativo (p < 0.001). Nos queda conocer los coeficientes de la ecuación de correlación:

Lo que nos indica, desgraciadamente, que algunos de nuestros coeficientes no son significativos. Volvemos al menú

Y eliminamos como variables dependientes densidad aparente y arena, no significativas al 10% (valor que hemos puesto como umbral). Recalculamos el modelo:

Y observamos que, sin perder en absoluto significación global, los coeficientes de la ecuación:

Pasan a ser ahora plenamente significativos. Como última consideración, comprobaremos la normalidad de los residuos:

Que nos demuestran la plena validez y significación de nuestro modelo.

Paso III: Ecuación de Regresión Múltiple

En base a la tabla de coeficientes anterior, establecemos la ecuación de regresión final para "Humedad a Capacidad de Campo" (%W33):

A partir de la cual, podremos realizar los cálculos pendientes para los índices de calidad del suelo.