LA INVERSI?N EXTRANJERA Y EL SUBDESARROLLO DEL PER? 1990 ? 2000

2.10 COMPROBACIÓN DE LAS HIPÓTESIS

Nosotros demostraremos nuestras hipótesis (principal y alternas), utilizando el análisis de correlación simple para ver de que manera la variable independiente (la Inversión Extranjera), explica el comportamiento de la variable dependiente (Sub desarrollo); además hemos construido una matriz de correlación múltiple, que relaciona la variable independiente con un conjunto de sub indicadores económicos y sociales; y de esa manera determinar una relación conjunta que nos permita obtener un panorama mayor de la influencia de esta variable en el sub desarrollo del país, ampliando el análisis, a uno combinado de indicadores.

2.10.1 ANÁLISIS DE CORRELACIÓN SIMPLE

El análisis de correlación simple nos permite obtener relación entre dos conjuntos de puntuaciones. Para investigar la relación entre dos variables es conveniente considerar:

 Las observaciones que muestran los valores de las variables

 Si se tiene “n” observaciones bidimensionales, cada par de puntos(X, Y) se representa en un sistema de coordenadas rectangulares por un punto como parejas de observaciones se tenga.

 La representación de los puntos en el sistema de coordenadas rectangulares, da origen al diagrama de dispersión.

 El diagrama de dispersión en una gráfica en la que cada punto trazado representa el par de valores observados de las variables independientes y dependientes.

 La gráfica del diagrama de dispersión nos permite visualizar el valor de la variable independiente “X” en el eje horizontal y el valor de la variable dependiente “Y” en el eje vertical.

 El grado de asociación entre dos variables “X” e “Y” podemos describirlos como fuerte, bajo positivo, negativo o moderado; pero estos términos carecen de precisión y objetividad.

 El análisis del grado de asociación entre la variable independiente “X” y la variable dependiente “Y” constituye la correlación.

a) Coeficiente de Correlación ( r ).

Describe la intensidad de la observación entre las variables “X” e “Y”, respecto del modelo lineal, se denota por “r” de Pearson; utilizamos el coeficiente de correlación (r) para medir la intensidad entre las dos variables “X”, “Y”; y puede tomar cualquier valor desde –1,00 hasta + 1,00 inclusive, pasando por el cero.

Podemos representar la intensidad y la dirección del coeficiente de correlación a partir del esquema:

Esquema

-1.00 - 050 0 –050 1.00

Para medir la intensidad de la relación entre dos conjuntos de variables utilizamos la fórmula.

N (ΣXY) - (ΣX) (ΣY)

r =

√ n(ΣX2 )- (ΣX)2 n (ΣY2 )- (ΣY)2

En donde:

N Es el numero de pares de observaciones

ΣX Es la suma de valores de la Variable X

ΣY Es la suma de los valores de la variable Y

(ΣX2) Es la suma de los valores de X elevado al cuadrado

(ΣX)2 Es el cuadrado de la suma de los valores X

(ΣY2 ) Es la suma de los valores de Y elevado al cuadrado

(ΣY)2 Es el cuadrado de la suma de valores de Y

B) Coeficiente de Determinación (r2 )

Mide la proporción de la variación total en la variable dependiente “Y” que se explica por la variación en la variable independiente “X”. El coeficiente de determinación se calcula al elevar al cuadrado el coeficiente de correlación.

C) Coeficiente de No Determinación –CND (1- r2)

Mide la proporción de la variación en “Y” que no es explicada por la variación en “X”.

El coeficiente de no determinación se calcula por medio de 1- r2 . Los coeficiente de determinación y no determinación solo pueden ser positivos y tomar cualquier valor entre 0 y 1.00.

D) Matriz de Correlación Múltiple - MCM

Se construye a partir de relacionar un conjunto de indicadores sociales y económicos, que son asumidos por el modelo neoclásico como efectos del impacto de la Inversión Extranjera Directa; nosotros realizaremos un análisis individual con cada uno de ellos y al final obtendremos un conjunto de valores que nos permita observar con mayor claridad el impacto de la Inversión Extranjera en el Subdesarrollo desde el análisis Socio - Económico, rebatiendo o confirmando los supuestos neoclásicos.