Repository logo
  • English
  • Čeština
  • Deutsch
  • Español
  • Français
  • Gàidhlig
  • Latviešu
  • Magyar
  • Nederlands
  • Português
  • Português do Brasil
  • Suomi
  • Svenska
  • Türkçe
  • Қазақ
  • বাংলা
  • हिंदी
  • Ελληνικά
  • Log In
    or
    New user? Click here to register.
Repository logo

Repositorio Institucional de la Universidad de Murcia

Repository logoRepository logo
  • Communities & Collections
  • All of DSpace
  • Statistics
  • menu.section.collectors
  • menu.section.acerca
  • English
  • Čeština
  • Deutsch
  • Español
  • Français
  • Gàidhlig
  • Latviešu
  • Magyar
  • Nederlands
  • Português
  • Português do Brasil
  • Suomi
  • Svenska
  • Türkçe
  • Қазақ
  • বাংলা
  • हिंदी
  • Ελληνικά
  • Log In
    or
    New user? Click here to register.
  1. Home
  2. Browse by Subject

Browsing by Subject "Multiple Regression"

Now showing 1 - 1 of 1
Results Per Page
Sort Options
  • Loading...
    Thumbnail Image
    Publication
    Open Access
    Factores del rendimiento académico en los estudios de Arquitectura
    (Universidad de Murcia, 1989) Toca, María Teresa; Tourón Figueroa, Javier
    Hemos realizado un estudio de regresión múltiple con el objeto de llegar a establecer cuáles son algunos de los factores que mayor repercusión tienen en el rendimiento académico de los alumnos que acceden a la carrera de Arquitectura en la Escuela Técnica Superior de la Universidad de Navarra. Las variables que se han manejado en este estudio han recogido información sobre los siguientes aspectos: aptitudes diferenciales de la inteligencia, ASAT (Architectural Scholastic Aptitude Test), Pruebas de Admisión de la ETS de Arquitectura, rendimientos académicos previos y rendimientos académicos en la Universidad. Han sido calculadas dos ecuaciones de regresión múltiple para cada asignatura de primer curso. Los R múltiples han arrojado valores entre 0,39 y 0,83, lo que supone porcentajes de varianza explicadas entre el 15% y eI 68%. Nuestros resultados han confirmado los de numerosas investigaciones, ya que han puesto de manifiesto, una vez más, que el rendimiento previo es el mejor predictor del rendimiento futuro.

DSpace software copyright © 2002-2026 LYRASIS

  • Cookie settings
  • Accessibility
  • Send Feedback