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

Tabla 2 Coeficientes sobre Correlacioacute;n desplazandolo hacia el pelo Determinacioacute;n perduracion Sexo(1) DA MEQ IQSP IIM CES-D-10 AP NA IS Coeficiente de Correlacioacute;n lineal (1) Edad 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 EDAD – 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 de la variable sexo fue la de tau_b sobre Kendall (tb); para el resto de las variables se usoacute; la Correlacioacute;n de Spearman (rho). * plt; .05. ** plt; .01. Se resalta en negrita el coeficiente sobre determinacioacute;n con capacidad explicativo sobre la varianza mayor al diez%, dentro de las variables asociadas. Causa: Elaboracioacute;n propia (2019).

Por una diferente parte, el anaacute;lisis de la varianza permitioacute; identificar diferencias significativas en la distribucioacute;n sobre DA, permanencia desplazandolo hacia el pelo AP. Sobre la misma manera, se identificoacute; diferencia significativa para la variable Sexo, asociada a IIM, SD desplazandolo hacia el pelo AN (Tabla 3).

Tabla 3 Anaacute;lisis sobre la Varianza de las factores permanencia, Sexo asi­ como DA Variable permanencia Sexo DA X 2 (gl) p X 2 (gl) p X2(gl) p perduracion —– —– —– —– —– —– 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 de Kruskal-Wallis. gl: Niveles sobre Liberacii?n. Resaltado en negrita las diferencias significativas. CES-D-10: Siacute;ntoma Depresivo (SD). Fuente: Elaboracioacute;n propia (2019).

Se identificaron diferencias significativas en la varianza de estas variables antiguedad desplazandolo hacia el pelo AP. Al respecto, se realizoacute; una diferente prueba de varianza de estas, con el fin de identificar la independencia sobre estas variables en sus categoriacute;as intra-grupos. Se identificoacute; que las fajas de perduracion Adolescencia asi­ como mayor mozo estaacute;n asociadas significativamente al DA (plt; .05); no obstante, la relacioacute;n recto de antiguedad unicamente explica en un 1.3% el DA mediado por la trayecto Vectorial Estimada -R 2 (ver figura 1). De la misma forma, el AP-Alto se asocia a DA (plt; .05), aunque la fuerza sobre la relacioacute;n rectilineo seri­a inversa, separado al 0.7% (ver Figura 1).

Figura 1 La columna A muestra Blox plot de las variables asociadas con liacute;nea sobre la Mediana de la variable independiente. * muestra significancia en la distribucioacute;n, lo que sugiere las relacioacute;n entre las variables DA y AP elevado DA [X 2 =267.979 (109), plt; .01]. La columna B muestra la dispersioacute;n sobre permanencia desplazandolo hacia el pelo AP respecto del Desempentilde;o Acadeacute;mico (DA), desplazandolo hacia el pelo liacute;nea sobre tendencia con el valor R 2 . La asociacioacute;n seri­a directa de DA y no ha transpirado perduracion, e inversa para DA desplazandolo hacia el pelo AP. Origen: 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; una diferente prueba de varianza para estas con el fin de identificar la independencia de las variables asociadas en las categoriacute;as intra-grupos sobre la variable independientemente Sexo, identificaacute;ndose que las categoriacute;as de sexo (Hombre y Mujer) estaacute;n asociadas significativamente a cada la de estas variables dependientes (plt; .05). Maacute;s concretamente, la asociacioacute;n dentro de la categoriacute;a varon fue identificada de la sub siguiente manera: IIM ВїcГіmo funciona el jswipe [X 2 =73.266(17), plt; .05], SD [X 2 =94.289(22), plt; .05], AN [X 2 =71.648(30), plt; .05]. De la misma forma, la asociacioacute;n entre la categoriacute;a Mujer 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]. No obstante, nunca se pudo efectuar la demostracii?n sobre ajuste lineal de establecer la potencia de la relacioacute;n, debido a la esencia dicotoacute;mica sobre la variable Sexo.

Con el fin de comprobar si el DA es explicado asi­ como en queacute; porcentaje, se realizoacute; una regresioacute;n lineal muacute;ltiple por las diversas variables estudiadas.

Mediante el meacute;todo por consejos, se definioacute;, como criterio sobre inclusioacute;n al ideal, la probabilidad del estadiacute;stico F con precio plt;= .05 asi­ como como criterio de exclusioacute;n, la probabilidad (p) del estadiacute;stico F con precio pgt;= .1. Sobre eacute;sta manera, unicamente la variable independientemente antiguedad cumplioacute; con el parecer sobre inclusioacute;n. La siguiente es la informacioacute;n sobre la Regresioacute;n Lineal realizada: R= .115; R 2 = .013; R 2 ajustado= .011; error tiacute;pico (ET) de la estimacioacute;n sobre ET=28.890. Se concluye, entonces, que el 1.1% sobre la varianza del DA seri­a explicado por la antiguedad [F=6.512(1), p= .01]. El residual (RS) fue de: [RS=407301.893(488), M 2 =834.635] y el modelo extraiacute;do fue: Y=359+0,73X. Donde Y= Variable Dependiente (Desempentilde;o Acadeacute;mico); beta;=Paraacute;metro (Constante del DA; 359; 0.73); X= Variable predictora o independientemente (perduracion).