Se encontraron, ademaacute;s, 24 correlaciones significativas dentro de las distintas variables (Tabla 2).

Tabla 2 Coeficientes sobre Correlacioacute;n desplazandolo hacia el pelo Determinacioacute;n antiguedad Sexo(1) DA MEQ IQSP IIM CES-D-10 AP NA IS Coeficiente de Correlacioacute;n recto (1) permanencia Sexo .037 DA .007 .030 MEQ .018 .020 -.016 IQSP -.010 .014 -.011 -.229 ** IIM .087 -.083 * -.024 .227 ** -.142 ** CES-D-10 .014 .102 ** .007 -.326 ** .471 ** -.211 ** AP .052 -.028 -.059 .298 ** -.411 ** .578 ** -.440 ** AN -.011 .165 ** .011 -.214 ** .398 ** -.203 ** .589 ** -.404 ** IS .103 * .017 .036 -.308 ** .426 ** -.246 ** .635 ** -.475 ** .404 ** Recorrido Vectorial Estimada (R 2 ) R 2 R 2 R 2 R 2 PERDURACION – IS .017 MEQ – AP .052 IQSP – AP .168 AP – AN .171 SEXO – CES .000 MEQ – AN .095 IQSP – AN .168 AP – IIM .371 SEXO – AN .000 MEQ – IIM .055 IQSP – IIM .026 AP – IS .233 SEXO IIM .002 MEQ – CES .113 IQSP – CES .211 AN – IIM .054 IIM – CES .054 MEQ – IQSP .060 IQSP – IS .178 AN – CES .345 IIM – IS .068 MEQ – IS .106 CES – IS .408 AN – IS .154 (1). La correlacioacute;n realizada Con El Fin De la variable sexo fue la sobre tau_b de Kendall (tb); de el resto de las variables se usoacute; la Correlacioacute;n de Spearman (rho). * plt; .05. ** plt; .01. Se resalta en negrita el coeficiente de determinacioacute;n con posible explicativo sobre la varianza gran al 12%, dentro de las variables asociadas. Surtidor: Elaboracioacute;n propia (2019).

Por otra pieza, el anaacute;lisis sobre la varianza permitioacute; identificar diferencias significativas en la distribucioacute;n sobre DA, permanencia y no ha transpirado AP. Sobre la misma manera, se identificoacute; diferencia significativa de la variable Sexo, asociada a IIM, SD asi­ como AN (Tabla 3).

Tabla 3 Anaacute;lisis sobre la Varianza para los elementos permanencia, Sexo y no ha transpirado DA Variable Edad Sexo DA X 2 (gl) p X 2 (gl) p X2(gl) p antiguedad —– —– —– —– —– —– Sexo 1.208(2) .54 —– —– —– —– DA 7.386(2) .02 .660(1) .41 —– —– IIM 2.245(2) .32 4.670(1) .03 1.017(2) .6 MEQ .077(2) .96 .290(1) .59 4.983(2) .08 IQSP .657(2) .72 .143(1) .7 .869(2) .64 CES-D-10 .404(2) .81 7.271(1) lt; .01 3.359(2) .18 AP 3.699(2) .15 .562(1) .45 6.623(2) .03 AN 5.554(2) .06 19.275(1) lt; .01 .353(2) .83 IS 2.484(2) .28 .189(1) .664 2.505(2) .28 X 2 : Chi cuadrado sobre Kruskal-Wallis. gl: Niveles de Liberacii?n. Resaltado en negrita las diferencias significativas. CES-D-10: Siacute;ntoma Depresivo (SD). Fuente: Elaboracioacute;n misma (2019).

Se identificaron diferencias significativas en la varianza de las variables perduracion desplazandolo hacia el pelo AP. Al respecto, se realizoacute; una diferente prueba de varianza de estas, para identificar la independencia de estas variables en las categoriacute;as intra-grupos. Se identificoacute; que las fajas sobre permanencia Adolescencia desplazandolo hacia el pelo Adulto Joven estaacute;n asociadas significativamente al DA (plt; .05); sin embargo, la relacioacute;n lineal sobre antiguedad solo explica en un 1.3% el DA mediado por la trayecto Vectorial Estimada -R 2 (ver figura 1). De la misma maneras, el AP-Alto se asocia a DA (plt; .05), aunque la fuerza de la relacioacute;n rectilineo seri­a inversa, unico al 0.7% (ver Figura 1).

Figura 1 La columna A muestra Blox plot de estas variables asociadas con liacute;nea sobre la Mediana sobre la variable independientemente. * muestra significancia en la distribucioacute;n, lo que sugiere las relacioacute;n entre las variables DA y no ha transpirado AP gran DA [X 2 =267.979 (109), plt; .01]. La columna B muestra la dispersioacute;n sobre antiguedad y no ha transpirado AP respecto del Desempentilde;o Acadeacute;mico (DA), y no ha transpirado liacute;nea sobre tendencia con el valor R 2 . La asociacioacute;n seri­a directa para DA desplazandolo hacia el pelo permanencia, e inversa para DA y AP. Surtidor: Elaboracioacute;n propia (2019).

Igualmente, se identificaron diferencias significativas en las variaciones sobre IIM, SD y no ha transpirado AN asociadas a Sexo. En este significado, se realizoacute; otra demostracii?n sobre varianza para estas para identificar la independencia de las variables asociadas en las categoriacute;as intra-grupos sobre la variable independiente Sexo, identificaacute;ndose que las categoriacute;as de sexo (Hombre asi­ como femina) estaacute;n asociadas significativamente a cada una de estas variables dependientes (plt; .05). Maacute;s concretamente, la asociacioacute;n entre la categoriacute;a varon fue identificada de la sub siguiente manera: IIM [X 2 =73.266(17), plt; .05], SD [X 2 =94.289(22), plt; .05], AN [X 2 =71.648(30), plt; .05]. Sobre la misma forma, la asociacioacute;n dentro de la categoriacute;a femina fue identificada asiacute;: IIM [X 2 =145.861(18), plt; .05], SD [X 2 =146.796(22), plt; .05], AN [X 2 =121.210(34), plt; .05]. Sin embargo, no se pudo hacer la prueba sobre ajuste lineal Con El Fin De determinar la fuerza sobre la relacioacute;n, debido a la naturaleza dicotoacute;mica sobre la variable Sexo.

Para probar En Caso De Que el DA puede ser explicado y en queacute; porcentaje, se realizoacute; la regresioacute;n lineal muacute;ltiple por las diversas variables estudiadas.

Mediante el meacute;todo por pasos, se definioacute;, igual que parecer sobre inclusioacute;n al modulo, la probabilidad del estadiacute;stico F con tasacii?n plt;= .05 y no ha transpirado igual que parecer de exclusioacute;n, la probabilidad (p) del estadiacute;stico F con precio pgt;= .1. De eacute;sta manera, separado la variable independiente Edad cumplioacute; con el parecer sobre inclusioacute;n. La sub siguiente seri­a la informacioacute;n de la Regresioacute;n rectilineo realizada: R= .115; R 2 = .013; R 2 ajustado= .011; error tiacute;pico (ET) sobre la estimacioacute;n sobre ET=28.890. Se concluye, por lo tanto, que el 1.1% sobre la varianza del DA seri­a explicado por la permanencia [F=6.512(1), p= .01]. El residual (RS) fue de: [RS=407301.893(488), M 2 =834.635] y no ha transpirado el prototipo extraiacute;do fue: Y=359+0,73X. En Donde Y= Variable Dependiente (Desempentilde;o Acadeacute;mico); beta;=Paraacute;metro (invariable del DA; 359; 0.73); X= Variable predictora o independientemente (antiguedad).