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UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID
T E S I S
LA INTRUSIÓN VISUAL DEBIDA AL TRAFICO
COMO ASPECTO DE LA DEGRADACIÓN DEL
MEDIO AMBIENTE URBANO
POR
ENRIQUE J. CALDERÓN BALANZATEGUI
ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS
DE CAMINOS, CANALES Y PUERTOS
MADRID, SEPTIEMBRE 1976
Universidad Politécnica de Madrid
TESIS
LA INTRUSIÓN VISUAL DEBIDA AL TRAFICO COMO ASPECTO DE LA
DEGRADACIÓN DEL MEDIO AMBIENTE URBANO.
por
Enrique J. CALDERÓN BALANZATEGUI
Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Caminos,Canales y Puertos.
Madrid, Septiembre de 1976
1.
RESUMEN DEL TRABAJO.
La ciencia medioambiental en su vertiente del tráfico no ha sido, has
ta hoy, en España, aplicada con la intensidad de otros países europeos. Este
hecho, unido a la extraordinaria riqueza artística que las ciudades de tipo
medio poseen en nuestro país, convierte a éstas en sujeto de particular vul
nerabilidad a los efectos visuales debidos a la presencia de los vehículos a
motor en dichos contextos urbanos.
El objeto del trabajo que se propone es la investigación de un método
analítico de cuantificación de los efectos visuales derivados de la presen
cia misma del tráfico automóvil en núcleos urbanos de carácter histórico-ar
tístico. Este objetivo básico puede reformularse en términos de definir un
modelo matemático que permita incorporar los criterios subjetivos que cara£
terisan la intrusión visual debida al tráfico, dentro de las mediciones con
cretas de obstrucción física comportada por dicho tráfico en ciudades coxi
calidad estética.
El esquema del trabajo incorpora,en líneas generales, aquellos concep
tos de la ciencia medioambiental que son de interés práctico para la reali
zación de la investigación. Posteriormente, se plantean las premisas básicas
de los efectos visuales, definiciones, métodos de medida de obstrucción, con
ceptos de factor Posición y factor Hedonico y teorías existentes hasta la fe
cha para encontrar un coeficiente de instrusión. visual.
ii.
A partir de este momento se investiga la posibilidad de susti
tuir la necesidad de utilizar una muestra de testigos privilegiados o
al menos complementar y enriquecer sus opiniones subjetivas mediante un
modelo matemático de regresión múltiple que relacione estas opiniones sub
jetivas con variables cuantificables de tráfico y diseño urbano.
Prácticamente, el trabajo se lleva a cabo en la ciudad de Sego-
via, de probada riqueza artística y cultural. El estudio describe y jus
tifica el método de investigación propuesto analizando la validez de las
hipótesis de partida, y, finalmente plantea las conclusiones obtenidas y
recomienda las líneas de futuras investigaciones sobre el tema.
Como autocrítica a la investigación realizada resulta inexcusa
ble señalar como la carencia de medios económicos ha dificultado la am
pliación del trabajo de campo en cuánto a toma de datos en más lugares o
utilización de una muestra más amplia de personas. En cualquier caso,
se justifica la bondad y suficiencia de los datos estadísticos utiliza
dos.
Otro tanto puede decirse con respecto al tratamiento por ordena
dor de las variables elegidas. Consideramos que las posibles ampliaciones
en cuanto a datos, ecuaciones y números de variables, del estudio que
aquí se propone son ya fácilmente incorporables como mejoras posteriores
al mismo.
La conclusión más sobresaliente de la investigación es la ob
tención de acuerdo con los supuestos de partida, de una expresión mate
mática que explica la apreciación subjetiva de un grupo de personas, re
presentante de la opinión pública de una ciudad, en cuanto a la molestia
subjetiva experimentada por causa de la presencia indiscriminada de ve-
111.
hículos en su medio urbano. El valor numérico del índice encontrado puede
transformar, de acuerdo a los principios conceptuales que se describen,
los valores físicos de obstrucción en cifras de intrusión indicadoras de
la 'capacidad ambiental" de un área urbana de carácter histórico-artístico
para admitir el tráfico automóvil.
iv.
AGRADECIMIENTO.
Considero justo resaltar la participación de las siguientes per
sonas, sin cuya colaboración hubiese resultado punto menos que imposible
abordar con dignidad este trabajo.
- D. Javier Valero Calvete, Director de la Tesis, por su labor
global de supervisión, orientación y certeros consejos en cuan
to a contenido y presentación final.
- Mr. D.H. Crompton, del Imperial College de Londres, por su ina
preciable ayuda en cuanto al enfoque del método de investigación,
colaboración para la confección del cuestionario, y en general,
para todo el diseño de la investigación práctica.
- D. Joaquín Silvio Martínez Vicente, por sus interesantes comen
tarios en materia de análisis estadístico y mecanización de da
tos.
- Mi mujer, María Moreno Alcalde, por su participación en la elec
ción de los emplazamientos en Segovia, la descripción estética y
estilística de los mismos y su valiosa cooperación en la obten
ción de la documentación gráfica.
- Todos aquellos profesionales de Segovia que dedicaron su tiempo
a responder a mis preguntas. En especial, D. Leopoldo Moreno y
Porras-Isla, sin cuya intervención y buenos oficios no hubiese
yo dispuesto de material humano, e incluso cartográfico, en la
ciudad.
V.
- La Cátedra de Urbanismo de la Escuela Técnica Superior de In
genieros de Caminos, Canales y Puertos de Madrid, y a su fren
te, D. José Manuel Herrero Marzal, bajo cuyo auspicio se ha lie
vado a cabo este trabajo.
- A todos aquéllos, mecanógrafas, delineantes y, en general, los
que anónimamente, han puesto su contribución final para que es te trabajo vea la luz.
A todos ellos, muchas gracias.
Segovia, Agosto de 1.976
1.
ÍNDICE
O, Introducción, Descripción del Estudio,
Capítulo 1; Análisis especial de los efectos de obstrucción e intrusión,
visual,
1.1. Conceptos generales.
1.2. Cuantificación de la obstrucción. La teoría existente.
1.2.1. El Factor HedÓnico.
1.3. El uso de técnicas de fotografía en la predicción y cuantificación
de la intrusión.
1.4. Resumen de la situación actual del problema.
Capítulo 2: Aplicación de los modelos teóricos expuestos. Determinación
de la obstrucción. Estudio de caso.
2.1. Introducción.
2.2. La elección de los puntos de observación.
. 2.2.1. Descripción de los emplazamientos elegidos.
2.3. El cuestionario. Detalle de su concepción.
2.4. Datos de tráfico. Descripción técnica y justificación de los mismos.
2.5. Aplicación. Análisis general de los cuestionarios.
2.6. Resultados de las medidas de tráfico.
Capítulo 3: Discusión de resultados. Aplicación a la evaluación ambiental.
3.1. El análisis cualitativo.
3.2. El tratamiento matemático de los datos. Justificación.
. 3.2.1. Análisis de regresión.
3.2.2. Justificación de la validez estadística de los cuestionarios.
Convergencia de las opiniones.
3.2.2.1. El método Delphi. Resultados.
3 .3 . Conclusiones f i n a l e s .
3 . 3 . 1 . Recomendaciones para u l t e r i o r e s i n v e s t i g a c i o n e s .
ANEJOS
A. Bibliografía.
Lista de tablas.
B. Cuest ionar io .
Tablas de r e s u l t a d o s numéricos .
P r i n t s - o u t s .
C. Notas.
Fotograf ías .
3.
O. Introducción, Descripción del Estudio,
El impacto ambiental de la infraestructura del transporte y con
secuentemente el de los vehículos que la utilizan, es hoy en día tan consi
derable que se hace vital el encontrar métodos efectivos para contrarres
tarlo.
La Administración Pública utiliza el análisis de costes y bene
ficios como instrumento de racionalización de decisiones en materia de pro
yectos alternativos de inversión. Resulta por ello de la mayor importancia
el introducir los costes sociales ambientales en ese marco de evaluación.
Esta idea supone una doble necesidad; Por un lado requiere el
desarrollo de técnicas no sólo para predecir la magnitud física del efec
to ambiental en relación con las características de los vehículos y la dis
posición urbana, por otro lado el aquilatar la reacción de los individuos
sometidos al desbeneficio ambiental, y la evaluación socio-económica, en
términos de dinero, de tal desbeneficio.
En síntesis, el esquema global del estudio se realizará con
arreglo al siguiente patrón organizativo:
Capítulo 1, Recoge las bases teóricas existentes en que se apoyará la in
vestigación. Tales bases incluyen tanto los conceptos relevantes en cuan
to a efectos visuales se refiere, como las técnicas de medida que son ex
trapolables a la situación que nos ocupa.
Capítulo 2. Describe el procedimiento seguido para la realización de la
investigación. En concreto justifica:
4.
a) El número y cualidades de los emplazamientos seleccionados para la to
ma de datos de tráfico y diseño urbano.
b) La conveniencia de utilizar una muestra de testigos privilegiados fren
te a la alternativa de una muestra elegida al azar dentro del conjunto
poblacional de Segovia.
c) La obtención de los datos básicos de tráfico.
Analiza igualmente este capítulo los resultados proporcionados
tanto por el cuestionario cano por los datos de tráfico obtenidos.
Capítulo 3. En él se discuten los resultados obtenidos en cuanto a su apli.
cabilidad y grado de consecución de los objetivos del trabajo.
Finalmente, se incorporan, a nivel de anejos, todos los datos
recogidos, más la bibliografía de referencia utilizada, notas y documenta
ción fotográfica.
5.
Capitulo 1.
Análisis especial de los efectos de obstrucción e intrusión visual.
1.1. Conceptos generales»
La creciente importancia concedida al estudio y evaluación de as-
pectos ambientales en los planes y políticas de transporte ha conducido a
notables logros en el campo de la cuantificación de los factores ambienta
les. Al igual que en el caso del ruido, polución del aire y demora peato
nal, los aspectos visuales suponen uno más de estos factores que pueden
verse sujetos a influencias directas derivadas de los diferentes planes de
transporte.
Es un hecho el que, en muchos casos, la pérdida de calidad vi
sual asociada a la incorporación de nuevas infraestructuras viarias, y del
tráfico mismo, en el paisaje urbano puede ser excesiva» La meta de gran can
tidad de trabajos de investigación en la actualidad en curso, es el llegar
a técnicas útiles para la medida y evaluación de los diferentes niveles de
interferencia visual»
Hasta aquí se ha tratado de evitar el dar un nombre a la "inter
ferencia visual". Con el fin de evitar cualquier tipo de confusión, parece
aconsejable antes de proseguir, distinguir entre dos términos con frecuen
cia utilizados, al tratar problemas relacionados con cambios en la calidad
visual de los paisajes.
Estos dos términos son obstrucción e intrusión.
6.
Por obstrucción entenderemos de aquí en adelante la simple pre
sencia física de un objeto en el campo de visión de un espectador. En nues
tro caso concreto, tal presencia se refiere a vehículos y estructuras re
lacionadas con el tráfico urbano. La obstrucción ignora completamente la
calidad del fondo obstruido. En función de esta calidad y la actitud de
los espectadores hacia la obstrucción en cualquier contexto visual, se oj-
tienen diferentes niveles de intrusión.
De pasada, se ha mencionado en párrafos anteriores como el trá
fico mismo puede ser el causante de la obstrucción (e intrusión), pero
también puede ésta deberse a las estructuras con él relacionadas, autopis
tas, pasos a desnivel, aparcamientos elevados, etc. En su gran mayoría,
la investigación llevada a cabo ha estado orientada hacia la evaluación
de la pérdida de calidad debida a estructuras. En esta línea, Bowers, -
Leyland y Hopkinson cuyo trabajo se analizará posteriormente, han
tratado de obtener un índice que pudiese ser utilizado para obtener valo
res de pérdida de calidad visual para situaciones teóricas: concretamente
obstrucción debida a estructuras relacionadas con el tráfico previstas pa
ra solucionar una determinada situación urbana de conflicto viario.
La introducción del llamado "Factor Hedónico", por el cual se
toma en consideración la calidad estética del marco para el cual la es
tructura se propone, es un trabajo posterior, sólo esbozado, y para el
cual no se han obtenido resultados tan favorables como para la pondera
ción de la obstrucción.
(l) Véase refs. 2, 4 y 7 en bibliografía general.
7.
Es claro que en una gran mayoría de los contextos urbanos, la posi.
bilidad de una remodelación masiva del casco no se contempla, tanto por ra
zones estéticas como incluso de escala. Este es el caso de las ciudades con
interés histórico-artístico, cuya herencia del pasado les convierte en suje
tos obvios de conservación.
Sin embargo, por este mismo carácter, tales urbes son particularaen
te sensibles a la presencia misma del tráfico, tanto estacionario como en
movimiento. De hecho, una gran mayoría de estas ciudades no fueron pensadas
para hacer frente a grandes tráficos y su patrón vial está formado por ca
lles tortuosas y estrechas.
Con el creciente nivel de bienestar de la sociedad, el transpor
te de masas juega un papel preponderante -a través del turismo- en las eco
nomías de muchos países. Grandes cantidades de visitantes buscan el placer
de un paseo tranquilo a lo largo de éstas antiguas calles y entonces surge
el conflicto.
El objetivo del presente trabajo se concreta en buscar una rela
ción metodológica que facilite la consideración de la obstrucción vehicu
lar en contextos urbanos con calidad histérico-artística. En otras palabras
y de acuerdo con las definiciones ya expuestas, se trata de investigar la
posibilidad de un método de determinación de intrusión visual.
1.2. Cuantificación de la obstrucción. La teoría existente.
Como introducción al problema de encontrar un índice que pueda
contribuir a predecir los cambios de calidad visual susceptibles de pro
ducirse para un conjunto dado de características urbanas y de tráfico, se
incluye a continuación una lista-resumen de los factores que pueden influen
8.
ciar un tal índice. Esta lista está basada en el trabajo de Mr. D.H. Cromjo
ton del Imperial College de Londres.
Los factores se clasifican como sigue:
a) Objetos asociados con vehículos:
- Suelo para uso prioritario de vehículos: carreteras, interseccio
nes, aparcamientos, bahías para carga y descarga, etc.
- Estructuras y edificios para uso, almacenaje o servicio de pasa
jeros.
-Objetos varios para facilitar el movimiento de vehículos y peatones.
- Vehículos, tanto en movimiento como estacionarios, clasificados
por tamaños, colores, etc.
b) Marco urbano o rural: vulnerabilidad por carácter o uso.
- Marcos naturales, paisajes, ríos, montes, etc.
- Paisajes o edificios con influencia del hombre.
- Patrón de usos: recreo, áreas peatonales, residencias, etc.
c) Puntos de vista.
- Interior de edificios.
- Exterior de edificios.
- Conductores y pasajeros de vehículos.
(l) La lista anterior no pretende carácter dogmático. Se incluye, sin embargo, por considerarla una razonable sistematización que puede contribuir a clarificar la metodología aplicada. Una compilación complementaria se recoge en Ref. 13. Tabla 33.
9.
El índice buscado en los estudios llevados a cabo hasta la fecha
ha tratado de valorar la obstrucción (intrusión) comportada por objetos a),
sobre marcos b), desde puntos de vista c).
Tal obstrucción puede aparecer por:
- Obscurecimiento de la vista.
- Dificultades a la clara percepción.
- Incongruencia con la escena (tamaño, escala, color, intimidación
visual, etc.).
- Confusión de la escena (multiplicidad de signos, etc.).
- Reducción de la luz ó pérdida de privacía.
Los estudios realizados han prestado preferente atención a un índi
ce de obstrucción de estructuras relacionadas con el tráfico sobre marcos,
tanto urbanos como rurales, desde el interior y exterior de los edificios.
Nuestro trabajo se centrará sobre la influencia de vehículos, tanto
fijos como en movimiento, sobre la calidad estética de marcos urbanos de carác
ter histérico-artístico, tal y como dicha influencia es apreciada por un peatón
que transite por la zona urbana considerada.
La revisión de los trabajos llevados a cabo hasta hoy, se considera,
en todo caso,esencial por cuanto, tal y como se indica más adelante (ver grá
fico i, pág. 22. ) es básica la determinación de la obstrucción objetiva como
paso previo a la medida subjetiva de la intrusión.
Los fundamentos teóricos para la cuantificación de la obstrucción
visual fueron establecidos por Mr. Phillip Bowers del antiguo Ministerio de
Transportes Británico. Posteriormente otros dos investigadores, principalmen
te, se han distinguido por sus aportaciones en este campo. Son Mr, D.H.
10.
Leyland y el profesor Ralph Hopkinson del University College de Londres (ver
Bibliografía). En la actualidad son muchos los trabajos realizados o en curso
de realización, sobre todo en Gran Bretaña, que pueden incluir adiciones úti
les.
La sistematización de ellas -debe notarse que casi exclusivamente
analizan obstrucción y no intrusión visual- ha sido llevada a cabo por el
Department of the Environment de aquel país y su documento constituye el
manual de trabajo por excelencia sobre el tema de la medida de la obstruc
ción visual (refs. 3 y 14).
Pero, como apuntábamos antes, existe una base común para todos los
estudios realizados hasta la fecha que tratan de medir obstrucciones. Ya vimos
que dichos estudios, sobre todos los iniciales, se llevaron a cabo sobre es
tructuras, principalmente intersecciones elevadas, desde puntos de observa
ción coincidentes con residencias o sus proximidades.
La base de la fórmula geométrica de predicción de obstrucción, en
situaciones de diseño, está compuesta por:
- Distancia perpendicular desde el punto de vista al agente obs
tructor (ej. autopista elevada).
- Ángulos de visión.
- Altura del punto de vista con respecto a la total del agente
obstructor.
Fig. 1. Escala 1:500
La fórmula de cuantificación que relaciona estos tres factores es
Para la deducción de esta expresión Bowers mide la proporción del
campo de visión del espectador que queda ocupada por la estructura.
12.
Las correcciones para tomar en cuenta la altura debida a los vehícu
los mismos se incorporan con posterioridad.
La fórmula de Bowers, tal y como se expresa en la ecuación anterior,
ha sido objeto de críticas basadas en la, escasa correlación de las magnitudes
objetivas de obstrucción deducidas de la fórmula (l) y las opiniones de suje
tos directamente sometidos a tal obstrucción. Existe una evidente relación
entre la obstrucción subjetiva y la presencia del agente obstructor en el campo
visual del observador; igualmente criterios estéticos de diseño de la estruc
tura y de compatibilidad con el entorno en que ella se encuadra.
D.H. Leyland propone la afectación de la fórmula de Bowers mediante
dos factores que él denomina Modificador Visual (VM) y Modificador Ambien
tal (EM).
Ralph Hopkinson propone igualmente dos índices que él denomina "Fac-
tor Posición" y "Factor Hedónico" respectivamente.
Leyland incorpora este segundo factor dividiéndolo en tres compo
nentes:
a) Estéticos: forma, tipo de material, tamaño.
b) Psico-visuales: dominancia, nivel de actividad.
c) Funcionales: pérdida de privada, reducción de luz.
Los dos primeros envuelven apreciación subjetiva por parte de di
ferentes observadores. Podría buscarse un consenso de opinión entre exper
tos y no-profesionales que permitiese su cuantificación. En cuanto al ter
cero, serla algo más fácil.
13.
Finalmente, el índice de intrusión propuesto tomaría la forma:
VI = VO x VM x EM
El enfoque de Hopkinson difiere del de Leyland principalmente
en el grado de sofisticación alcanzado y la apoyatura técnica empleada.
El Factor Posición fué investigado de acuerdo a las caracterís
ticas propias de la retina del ojo humano. Sus resultados, expresados
en forma de curvas de igual obstrucción, están fundamentadas en una ecua
ción del tipo:
R = k + f (tamaño) + g (dirección, desplazamiento).
en donde k es una constante y f y g , funciones de las cuales f parece
ser logarítmica (ver refs. 2 y 7 para información complementaria).
1.2.1. El Factor Hedónico.
Sin embargo, el más interesante y al tiempo complejo, de los
cuatro factores mencionados es el llamado "Factor Hedónico". Como hemos
apuntado, mediante la incorporación de este coeficiente a la cifra de
obstrucción (corregida, si acaso, por medio del Factor Posición), se pre
tende reflejar más exactamente la impresión subjetiva de molestia que su
pone, para un espectador, la presencia en su campo de visión de un' agente
que obstruye su contemplación de un marco con valor estético. Es decir,
al igual que en Leyland, su índice de intrusión tomaría la forma:
VI = VO x FP x FU
Como es lógico, la dificultad de encontrar tal índice corrector
estriba en sus concomitancias con opiniones subjetivas. Con el fin de
obviar este aspecto, el ya citado Profesor Hopkinson ha ensayado cuatro
14.
tipos de enfoques metodológicos que describiremos a continuación:
- Dogmático.
Supone una norma o criterio general. Su validez actualmente es es
casa al no existir una opinión uniforme, en cuanto a gusto, semejante a
las existentes en otras épocas,
- Matemático,
Basado en fórmulas que relacionen formas, tamaños, etc, con cali-
dez estética. Es evidente su limitación,
- Cibernético,
Se trata de un proceso de refinamientos sucesivos por el cual,
índices que han proporcionado resultados satisfactorios en determinadas
situaciones, proporcionan Factores Hedónicos que se vuelven a refinar. Re
quiere por lo general, grandes cantidades de información,
- Pragmático.
Requiere un consenso de opinión por parte de un grupo de personas,
profesionales independientes, que proporcionen una serie de "coeficientes
hedónicos" a una serie de las estructuras más comunmente usadas en diseño
de autopistas. La utilización práctica de un índice derivado de este enfo
que requiere, naturalmente, una aceptación general de la opinión del grupo
seleccionado. Este grupo podría ser la Dirección General del Patrimonio
Artístico u Organismo similar.
Los valores propuestos por ellos podrían ser sujeto de revisio
nes periódicas para hacer frente a las modas estéticas de las diferentes
épocas.
Está claro que es el último el método de trabajo que se ha consi
derado más conveniente para la realización de este Estudio.
15.
Aún cuando Hopkinson sugiere la existencia de un organismo a nivel
nacional, la carencia de un inventario de monumentos para todo un país, cla
sificados y homologados en función de un criterio uniforme, fuerza a la uti
lización de un grupo de personas y que, a despecho de su falta de refrendo
oficial, preste un matiz independiente a una opinión cualitativa sobre el va
lor de los monumentos seleccionados.
El instrumento empleado para obtener dicha opinión es el cuestio
nario que se describe en la sección, 2.3.
Las conclusiones obtenidas por el Profesor Hopkinson han sido lo
suficientemente aceptables para permitir formular recomendaciones concretas
en materia de diseño. El enfoque pragmático parece ser el abogado por él;
sin entrar en detalle de sus resultados en cuanto a intrusión debida a es
tructuras, diremos que el mencionado enfoque ha sido utilizado en la elabo
ración y manejo de los datos obtenidos en nuestro caso concreto.
No conviene, sin embargo, supervalorar las hipótesis de Hopkinson.
A los propósitos de nuestro estudio su utilidad se limita a proporcionar un
criterio teórico de cualificación del Factor Hedónico. Los trabajos del Pro
fesor Hopkinson en materia de investigación social aportan como conclusión
universalmente aceptada la hipótesis pragmática que apunta hacia la utiliza
ción de un grupo de expertos como agentes cuya opinión refleje el consenso
del público respecto a criterios subjetivos de intrusión. Sus conclusiones
(ref. 7) son el resultado de un trabajo realizado por el Department of the
Environment y su validación es estrictamente práctica.
16.
Los índices ensayados como factores hedónicos obtenidos me
diante los métodos dogmático, matemático o cibernético no mejoraron con
siderablemente la correlación entre resultados objetivos de obstrucción
y opiniones de residentes. Fué todo ello lo que condujo a Hopkinson a in
vestigar, mediante encuesta, la apreciación subjetiva de intrusión.
Tal y como se ha apuntado,el manejo de las respuestas llevado
a cabo por Hopkinson se ajustó al trabajo que motivó su investigación:E1
impacto esperable de la incorporación de una estructura elevada en un pai
saje no urbano.
La alternativa de emplear una muestra elegida al azar no fué
ensayada por Hopkinson. Su justificación se basa en el hecho comunmente
aceptado de que "el hombre no es el mejor juez de su bienestar". Las teo-
rías de investigación social (ver referencias 3, 13, 15 y 18) aconsejan
recurrir a personas cuyo juicio no implique el riesgo de tener que ser
ignorado por llevar a radicalismos inaceptables. Los casos prácticos más
notorios en los últimos años, de aplicación del criterio selectivo en la
elección de la muestra han sido el análisis de alternativas para ubica-
ción del tercer aeropuerto de Londres ( 1 ) y el túnel bajo el canal de la
Mancha.
Volveremos sobre el tema al hablar del cuestionario.
( ) Papers and proceedings. Vol. VII.
17.
1.3. El uso de técnicas de fotografía en la predicción y cuantificación de
la intrusión.
La fórmula de Bowers y las modificaciones de Leyland y Hopkinson cons
tituyen un valioso instrumento de trabajo para la predicción de valores de
intrusión (y obstrucción) en la etapa de diseño. Los planos del proyecto
son el principal acerbo informativo que se requiere.
La formulación del enfoque pragmático su aplicación a la obtención
del Factor Hedónico, nos será de gran utilidad para nuestro trabajo.
Existe, sin embargo, una segunda forma de predecir obstrucción y even
tualmente intrusión -de carácter práctico y aplicación más sencilla (1):
incorporar el uso de técnicas de fotografía, especialmente lentes que per
mitan, por su reducida distancia focal, obtener amplias panorámicas de la
zona en la que se estudia la implantación de una estructura que pueda dar ori
gen a alguno de los efectos visuales degradantes que se han apuntado.
En nuestro trabajo utilizamos una lente de "ojo de pez", de 18 mm. de
distancia focal.
El uso de las técnicas fotográficas permite superponer diagramas a es
cala, de la estructura que se planea, sobre una fotografía de su futuro em
plazamiento. En líneas generales, el procedimiento permite comparar, "a gro
so modo" los diversos niveles de obstrucción relativos que originan, para
una situación concreta, una serie de diseños estructurales.
(l) Las técnicas de fotografía se han utilizado tradicionalmente para cuan
tificación de obstrucción en situaciones reales.
18.
En cierto modo, el impacto subjetivo puede también ser ponderado me
diante encuestas de investigación social, en las cuales se establece la
reacción del público ante un determinado diseño.
La asociación de estas dos potencialidades: Registro objetivo de da
tos y opinión de expertos constituye, como es evidente, la base de nues
tro método.
La ventaja que la lente de "ojo de pez" ofrece sobre la de distancia
focal convencional (aprox. 55 mm. ) es doble: por un lado reproduce el cam
po visual de forma semiesférica; por otro recoge de alguna forma el carác
ter tridimensional de la visión humana.
En puntos siguientes se completa la descripción de los métodos prác
ticos utilizados para el caso concreto de aplicación de trabajo.
1.4. Resumen de la situación actual del problema.
Antes de pasar a la aplicación práctica de las teorías hasta aquí ex
puestas, es conveniente resumir la situación actual del problema de la cuan
tificación de los efectos visuales debidos al tráfico urbano.
Los resultados de los estudios publicados hasta la fecha, y de los
cuales el "Report of the Urban Motorways Project Team to the Urban Motor-
ways Committee" constituye quizás el resumen más compehensivo, permiten
considerar como aceptable el grado de definición de la obstrucción en si
tuaciones de proyecto.
19.
Con respecto a las técnicas empleadas, que han sido objeto de revisión
a lo largo de los puntos anteriores de este mismo capítulo, los investiga
dores son conscientes de la simplicidad del campo teórico cubierto.
Los logros más importantes, al menos en cuanto a la bondad de resulta
dos, se han centrado en el "Factor Posición" como representación de las di
ferentes aptitudes de la retina del ojo humano para percibir tamaños, inten
sidades de color, movimiento, etc.
Puede afirmarse que los factores de ponderación encontrados por los
investigadores reflejan de manera concluyente dichas aptitudes humanas,
incorporando, por otra parte, un considerable incremento en la correlación
entre medidas objetivas y opiniones personales derivadas de encuestas en
tre los residentes de zonas afectadas.
En la actualidad, la investigación -en Gran Bretaña y Alemania Fede
ral principalmente- se concentra sobre los puntos siguientes:
- Influencia del tratamiento estético de las estructuras de carrete
ras sobre la opinión de los residentes.
- Incorporación de características socio-económicas de las personas
afectadas sobre la aceptación de la intrusión, en función del tipo de vía
urbana y su contexto.
- Extensión del marco de la instrusión visual. Hasta ahora los traba
jos se han centrado sobre efectos de vías urbanas y semiurbanas. Los estu
dios en realización abarcan una gama más extensa de situaciones, tanto na
turales como alteradas por el hombre, concediéndose una mayor importancia
a la arquitectura paisajista.
20.
- Relación de los efectos visuales con otros efectos, tanto físicos
como sociales, debidos a la incorporación de nuevas carreteras a la red.
- Obtención en una base común de formulación de efectos visuales que
pueda ser objeto de sanción legal, no sólo en lo que a evaluación económica
a incorporar en proyecto se refiere, sino igualmente con respecto a reco
mendaciones para diseño urbano de redes viales de acuerdo a criterios de Or
denación Ambiental.
- Diferencias cuantitativas en términos de intrusión a que dan lugar
las características peculiares del marco en que se pretende alterar el con
texto visual. En otras palabras, se investiga sobre la bondad del Factor
Hedónico como coeficiente que refleja las particulares condiciones de una
situación dada teniendo en cuenta no sólo calidad estética más o menos sub
jetiva de la misma, sino la valoración personal que los residentes pueden
otorgarle.
Nuestro trabajo está orientado, prácticamente en exclusiva hacia este
último punto.
21.
Capítulo 2.
Aplicación de los modelos teóricos expuestos: Determinación de la obstrucción.
Estudio de caso.
2.1. Introducción.
En el capítulo anterior se ha analizado la situación de partida en cuan
to a definición de conceptos, métodos y técnicas de medida de los efectos vi
suales.
Para los propósitos perseguidos por la investigación que se propone, en
términos de definir el modelo matemático, se utilizó, tal y como se ha apun
tado anteriormente, la ciudad de Segovia.
Las razones que motivaron la elección, al margen de la indudable cali
dad estética de la ciudad,fueron de tres tipos;
- Proximidad geográfica a Madrid, lo cual sin duda facilitaba los des
plazamientos, disminuyendo igualmente los costes debidos a la obtención de
datos, etc.
- La existencia de un grupo de personas en la ciudad con marcada con
ciencia del peligro que la presencia del tráfico rodado puede implicar para
la ciudad. La colaboración prestada por este grupo, en todos los órdenes, ha
sido invaluable.
Además, ellos constituyeron el grupo de "expertos locales" que, de
acuerdo al enfoque pragmático propuesto por Hopkinson y aceptado como recomen
dable para el trabajo, se encargaron de completar el cuestionario destinado
a valorar opiniones subjetivas de intrusión.
22.
- Por último, la propia estructura urbana de Segovia. Por sus condicio
nes geográficas, situada en un promontorio natural labrado geológicamente por
la acción de los ríos Eresma y Clamores, al igual que por la existencia de un
trazado viario medieval no excesivamente alterado en su conjunto, constituye
un marco tan vulnerable como idóneo para ser objeto de medidas y recomendacio
nes de Ordenación Ambiental. Este trabajo pretende de manera concreta servir
de base para la realización de un estudio de tráfico que con carácter más prag
mático, si cabe, constribuya a salvar la herencia medieval de la ciudad.
El esquema de trabajo que se propone se ajusta al modelo siguiente:
23.
La implementación práctica de este estudia requirió un considerable
trabajo de campo, cuyo detalle se describe en el punto siguiente.
Seis son las tareas principales:
— Selección de los emplazamientos urbanos susceptibles de ser sujetos
de intrusión en razón a sus características.
— Mapipicación de la topología urbanaa de dichos emplazamientos.
— Conteos manuales y documentación fotográfica. de las características
del tráfico de dichos puntos.
— Estimación "oficial" de las cualidades estéticas de los emplazamien
tos elegidos.
— Encuesta a once expertos locales para obtener valoraciones subjeti
vas.
— Correlación estadística con las opiniones recogidas. Modificación
de los valores de la obstrucción.
El trabajo de base (toma de datos, realización y depuración de encues-
tas, análisis de resultados, fotografías, etc.) se llevó a cabo en la prima
vera de 1.973.
Posteriormente se ha llevado a cabo el trabajo de oficina, manejo es
tadístico de los resultados, obtención de conclusiones y redacción final.
Tal y como se apuntó ya en párrafos anteriores el "trabajo de campo".,
encaminado a la recogida de toda la informacióu necesaria estuvo dividido en
tres partes.
24.
Por la primera de ellas se pretendió obtener una "opinión oficial" en
cuanto a la calidad estética de los puntos previamente elegidos como sujetos
(1) de observación. La inexistencia de una clasificación de monumentos análo
ga a la disponible en otros países, por ejemplo, Gran Bretaña, aconsejó co
mo alternativa más viable el dirigirse personalmente al entonces Subcomisario
del Patrimonio Nacional, D. Alberto García Gil, cuya amabilidad y al tiempo
interés por Segovia, proporcionó la información buscada.
La segunda parte de esta toma previa de datos se centró sobre la reali
zación de un cuestionario entre un número de expertos locales previamente selec-
donados de modo que representasen a un grupo de profesiones con punto de vis
ta a la vez disjuntos y complementarios. Con ello se pretendía -en la línea de
la hipótesis pragmática de Hopkinson- por un lado suprimir la posibilidad de
una opinión de la mayoría de los residentes en Segovia, cuya uniformidad en
cuanto a gustos estéticos podría dar lugar a propuestas inadmisibles. Por otro
disponer, sin embargo, de un cuerpo de opinión lo más universal posible de tal
manera que la voz de cada uno de los expertos tradujese el mayor número posi-
ble de ideas en cuanto a conservación de la calidad visual del entorno urbano.
El análisis detallado del cuestionario se llevará a cabo más adelante.
Su finalidad puede resumirse en la obtención de opiniones de expertos sobre:
- Valor intrínseco de los marcos urbanos elegida en términos de herencia
histórica y arquitectónica dentro del conjunto de Segovia.
- Molestia impuesta a ellos, en su percepción visual, del conjunto urbano
en razón a la presencia del tráfico.
(l) Ver nota 6, anejo C.
25.
La tercera parte de la recogida de información consistió en un con-
teo simultáneo de los vehículos que cruzaban la sección elegida acompañado
de fotografías a intervalos de 15 segundos. La duración total de la observa-
ción fué de 10 minutos y ella se llevó a cabo en un periodo no punta de un
día laboral.
Al hablar del detalle del conteo de vehículos y registro fotográfico
de situaciones se justificará la elección de los intervalos y de duración
total del período de observación.
2.2. La elección de los puntos de observación. Justificación.
La alternativa que se presenta normalmente a la hora de decidir los
lugares que van a ser objeto del trabajo de campo es, bien examinar 2 ó 3
calles exhaustivamente o ó ó 7 lugares aislados considerados individualmente.
En el contexto de Segovia, y dada la inexistencia de 22 ó 33 calles con
entidad suficiente para ser objeto a un estudio exhaustivo, se eligió el se-
gundo enfoque, aún admitiendo que ello sin duda empeoraría la realidad de la
observación, tanto en cuanto a exactitud en las cifras de tráfico, como en
cuanto a bondad, calidad técnica y oportunidad de las fotografías tomadas.
Es un hecho que la parte antigua de Segovia, posee entidad suficiente
en su conjunto como para ser objeto global de un estudio de Ordenación Am-
biental, encaminado a la preservación de sus valores.
Por otra parte existen rincones aislados de indudable interés histórico
aún cuando su carácter unitario y de emplazamiento se ven en la actualidad muy
disminuidos.
26.
La elección final se llevó a cabo en base a los siguientes criterios:
- El número de lugares elegidos sería suficiente para cubrir una am-
plia gama de situaciones en cuanto a importancia, proximidad a áreas de gran
actividad, características de tráfico, movimiento peatonal y uso del suelo.
- Un edificio de interés histórico debería de estar incluido,de modo
que la influencia del tráfico sobre él, pudiese ser medida.
Como ya se ha dicho anteriormente no ha sido publicada por los depar
tamentos competentes una clasificación oficial de monumentos de Segovia. La
idea de obtener una clasificación ordinal en base, digamos, a un interés teó
rico de un edificio en cuestión que alcanzase niveles supranacionales, nacio
nales, regionales, o locales, parece viable.
De hecho, el mantenimiento de los monumentos españoles puede finan
ciarse de esta forma.
Aprovechando esta viabilidad, se asignarían a los lugares selecciona
dos una calificación ordinal en la forma A, B, C y D decreciendo en interés
desde A a D.
Los puntos finalmente seleccionados (ver plano de situación adjunto) fue
ron:
1. La Plaza Mayor, frente a la fachada oriental de la Catedral con una
intersección de tres calles.
2. El lado oeste de esta misma plaza, enfrentado al Ayuntamiento de es
tilo barroco.
28.
3. La Calle Real, en el tramo que incluye la Iglesia y Plazuela de-
San Martín (lado Sur).
4. Puerta de San Andrés, uno de los accesos a la ciudad amurallada
desde el sur.
5. Plaza del Conde de Cheste, con la entrada de más actividad al re
cinto murado, protegida por una antigua casa fuerte del siglo XV.
6. Plaza de la Merced e Iglesia de San Andrés.
7. Plaza del Azoguejo, con el acueducto romano y el nudo principal de
carreteras, al exterior de la muralla.
8. Plaza de San Martín, incorporando el ala norte de la Iglesia.
2.2.1. Descripción de los emplazamientos elegidos.
- La Plaza Mayor es sin duda uno de los lugares más conocidos de la
ciudad. A la sombra de la Catedral, es un punto tradicional de paseo para los
turistas que admiran los ábsides de la Seo, y de habitantes que descansan en
las cafeterías que se abren a su lado occidental.
La sección considerada abarca el lado sur, con la calle del Marqués del
Arco y la Plaza misma, vía principal de entrada y salida de la ciudad al estar
cerrada al tráfico rodado la calle Real.
La citada calle del Marqués del Arco, de doble sentido se orienta hacia
el Oeste y conduce al extremo de la ciudad en que se alza el Alcázar. Por últi
mo, la sección considerada recibe una tercera calle de escasa importancia que
29.
llega pegada a los absidiolos de la Catedral y trae una pequeña proporción
de tráfico desde el sur a lo largo de una serie de pequeñas callejas de di
seño muy tortuoso. Dentro de los límites de la sección considerada, a parte
de la Catedral, pueden verse un grupo de tiendas de recuerdos y una gran cafe
tería con terraza a su entrada.
El número de plazas de aparcamiento asciende a 38, en régimen de zo
na azul. Ello garantiza una elevada rotación de vehículos entre 10 de la mañana
y 8 de la tarde. En cualquier caso, el número de espacios vacantes es muy es
caso.
Físicamente, la plaza es un gran espacio abierto; la distancia entre
el punto de observación y la acera de enfrente es de unos 25 m. como máximo.
El flujo vehicular durante la mayor parte de las horas del día es uniforme,
con vehículos que rotan en busca de aparcamiento o en camino hacia las puer
tas de la ciudad. La velocidad media de los vehículos no es superior a 15
Km/h. El flujo peatonal varía considerablemente durante el día, alcanzando
un máximo a primeras horas de tarde y noche (de 13 a 15 horas y de 18 a 22)
cuando la actividad social es más elevada. Durante la mañana, un considerable
número de turistas entra y sale de la Catedral.
El lugar fué elegido como punto de interés no sólo por la presencia de
la Catedral, sino también por ser parte del circuito principal de entrada y
salida de la ciudad. La clasificación oficial fué A.
- El lado occidental de la Plaza de Franco.
Este punto fué incluido tras un largo período de debate en razón a
diversas causas. Entre éstas:
30.
- Encuadra al Ayuntamiento y a una interesante logia abierta con inten
sa actividad peatonal.
- Está libre de la influencia del tráfico que se incorpora a la seccción
nº 1 procedente de la confluencia de las dos calles descritas.
- Una terminal de servicio público de autobuses da lugar a un constan-
te (y elevado) valor de la obstrucción.
Esta sección cubre la mayor parte de la fachada occidental de la pla-
za, donde la existencia permanente de terrazas de bares y cafeterías .supone
un punto de actividad peatonal.
La mayoría del tráfico que penetra en la ciudad amurallada cruza esta
sección y con seguridad todos aquéllos que se dirigen a la Catedral o al Al-
cázar. Los edificios encuadrados son de propiedad oficial, tiendas de recuer
dos y cafeterías principalmente.
Dentro de la sección, algunas plazas de aparcamiento, en régimen de
zona azul, están disponibles en la parte central de la plaza (en el punto
más próximo al de colocación de la cámara fotográfica). Tales plazas de apar
caimiento se sitúan en ángulo próximo a los 752 con la tangente a la parte
central de la plaza, de perímetro más o menos elíptico.
El lado opuesto muestra señales de prohibición de estacionar así como
una bahía reservada a autobuses. En conjunto, existe espacio para unos. 15
vehículos en el interior de la sección que abarca la fotografía; su grado de
ocupación es muy elevado.
31.
El tramo de vía considerado tiene una sección transversal de 11 m. con
circulación en sentido antihorario y marcas viales. Como en el ejemplo ante
rior, los grupos de vehículos y peatones son uniformes, descontando las pun
tas peatonales mencionadas.
La clasificación oficial fué de C.
- La Calle Real.
Tradicionalmente, la Calle Real ha sido concebida principalmente pa
ra el tráfico peatonal y como zona de compras. Este carácter se recoge en do
cumentos históricos y se conserva, a nivel de planta baja, en toda la longi
tud de la calle. En pisos superiores, los usos son principalmente de tipo re
sidencial. La sección considerada abarca la hermosa Iglesia de San Martín, de
soberbio y bien conservado estilo románico, así como la encantadora plazuela
del mismo nombre, accesible por un tramo de escaleras.
En la actualidad la Calle Real está prácticamente cerrada al tráfi
co rodado excepto para vehículos de aprovisionamiento con segregación tempo
ral hasta las 11 a.m. En la sección considerada se incluye uno de los princi
pales hoteles de la ciudad con acceso vehicular garantizado a todas horas vía
calles distintas a la Calle Real y en régimen de circuito cerrado (sin sali
da hacia el extremo oriental).
En razón única y exclusivamente a la presencia del hotel, un número re
ducido de plazas de aparcamiento para residentes, se ha previsto. Sin embargo,
no existen restricciones formales de uso.
En total pueden acomodarse 15 vehículos ligeros, y ocasionalmente, la pe
queña plaza triangular es utilizada como punto de descenso de viajeros que lle
gan en autobuses de dimensiones reducidas.
(l) Se refiere al año 1973.
32.
La Calle Real está orientada de Oeste a Este con sentido único de circula
ción. Como ya se ha mencionado, es inadecuada para soportar el trafica rodado
y sólo debido al peculiar patrón viario de la ciudad recibe tal uso.
El flujo vehicular es aleatorio; la velocidad media baja. Por otra parte,
existe un flujo constante de peatones que se incrementa actualmente: en razón a las
sucesivas restricciones de segregación vehicular.
El conflicto vehículo-peatón es tan marcado que ha conducido a la clausu-
ra casi total de la Calle Real al tráfico rodado ya que la sección trasversal
es estrecha, llegando a 4,5 m. en algunos tramos, sin previsiones de aceras para
peatones. La sección considerada tiene una anchura de 8 m.
El lugar ha sido elegido por ser probablemente el de más obvio conflicto
entre peatones y vehículos. Muchos de los edificios que flanquean la calle pue
den considerarse como notables.
La sección combina los tres aspectos de mayor interés:
- Vehículos en movimiento durante un cierto período del: día (hoy, casi
inexistente).
- Vehículos permanentemente estacionados.
- Flujo constante de peatones.
- Edificios y conjuntos de indudable interés histórico artístico.
- Puerta de San Andrés.
La elección de este emplazamiento estuvo precedido de grandes discusio
nes. En mi opinión, sin embargo, el lugar, una de las antiguas entradas al recinto
amurallado, constituye una construcción de elevado interés histórico-artístico.
33.
Aún cuando se admite que los volúmenes de tráfico son bajos, la estrecha
arcada es sin duda objeto de intrusión por parte de los vehículos y, dadas sus
reducidas dimensiones/ es vulnerable incluso a vehículos de pequeño y mediano
tamaño (su gálibo no permite la presencia de vehículos pesados).
El punto de vista seleccionado fué el lado exterior de la muralla, miran
do hacia dentro a distancia aproximada de 20 m. Debido a la particular posición
de la ciudad antigua, en lo alto de un acantilado natural excavado por dos ríos,
la vía de acceso es bastante empinada.
Dado que la anchura de la puerta (3 m) sólo permite una corriente de trá
fico, la congestión se hace altamente probable a menos que los flujos permanez
can por debajo de unos máximos.
No existen aparcamientos en la proximidades, pero tampoco una evidente
necesidad de ellos por cuanto la propiedad vehicular no es elevada en esa zo
na y el número de casas habitadas no es alto. No existen industrias ni tiendas
en las calles vecinas a la ronda de circunvalación de la muralla y tanto la to
pografía como el trazado de ésta no invita al tráfico extraño. El flujo peatonal
es bajo: turistas ocasionales o residentes.
La clasificación oficial fué B.
- Plaza del Conde de Cheste.
En este emplazamiento se alzaba una de las más antiguas casas fuertes
que protegieron la entrada a la ciudad amurallada. La gran mayoría de los edi
ficios colindantes mantiene aún el carácter de casas fuertes, ejemplos magnífi
cos de arquitectura civil y militar del siglo XV.
34.
La puerta, como tal, ha desaparecido hoy día, pero la estrecha entrada es
aún utilizada por la mayor parte de los vehículos que acceden a la ciudad al
ta. Se encuentra situada inmediatamente encima del nudo principal de carrete
ras que llegan a Segovia desde el Norte, Sur y Este.
El tráfico, se regula mediante un semáforo que permite a los flujos de
entrada y salida cruzar la muralla alternativamente.
Según las estadísticas del Ministerio de Obras Públicas (Red Arterial
de Segovia 1972), esta puerta es cruzada diariamente por 6.815 vehículos mien
tras que las otras tres alcanzan en conjunto sólo 1.340. Dos líneas de auto
buses públicos utilizan esta entrada.
Como en el resto de los accesos a la ciudad amurallada, la vía que con-
dnce a la puerta es muy pendiente. En consecuencia, la velocidad que los vehícu
los que entran es baja, de unos 10 Km/h. y este hecho, unido a la existencia
de semáforos a unos 30 m. por delante del punto de estación de la cámara, impo
ne a los observadores de la Casas de las Cadenas, hermosa casa fuerte del XV, un
cuasi-permanente grado de interferencia visual.
La distancia entre la cámara y la fachada del edificio opuesto es 12 m. con
dos calzadas para peatones de un metro de anchura. La calle, entonces, se estrecha
hasta 3,5 m. lo cual permite únicamente tráfico en un sentido.
Los usos del suelo predominantes en la zona son residencial (la Casa de
las Cadenas se utiliza como Colegio Mayor) y oficial, con edificaciones perte
necientes a diversos estamentos administrativos.
35.
En lo que respecta a peatones, los flujos no son muy elevados debido
a que hay accesos más cortos a la zona comercial por otros caminos; sin em
bargo, los turistas a menudo descienden hasta esa zona desde donde se divisa
una interesante panorámica del Acueducto. Está prohibido aparcar en la calle.
A la espalda del punto de estación de la cámara existe una pequeña plazuela
que permite acomodar hasta 14 vehículos.
En principio, es para el uso de los residentes de las casa vecinas, pe-
ro al igual que en la Calle Real, no hay prohibición formal de estacionamien
to.
Esta sección fué elegida no sólo como particularmente intensa en cuan
to a presencia vehicular, sino por la existencia del semáforo.
La clasificación oficial concedida fué C.
- Plaza de la Merced.
Es una pequeña plazoleta tras el ábside de la Iglesia de San Andrés.
La callecilla que bordea su lado norte no lleva gran cantidad de vehículos
pero la estrechez de las aceras peatonales, así como la de la calzada misma;
hace la observación de la Iglesia bastante complicada, principalmente cuando
se busca una contemplación detallada de dicha fachada norte.
El punto de enfoque adoptado ha sido la pequeña plaza del lado orien
tal. La razón es doble;
- Debido a la estrechez de la calle, la mayor parte de la gente elige
la plaza como punto de observación.
36.
- Existe aparcamiento próximo al extremo suroriental de la Iglesia. Sin
embargo, se comprobó más tarde que un adecuado tratamiento paisajísti.
co puede suponer que los árboles de la plaza oculten la mayor parte
de los vehículos aparcados detrás.
La disposición del lugar posee las siguientes características:
La plaza central se alza ligeramente por encima del nivel de las cal
zadas que la rodean. Como parte del tratamiento paisajista, este hecho da lu
gar a una vista no obstruida del ábside de la Iglesia, por encima de los vehícu
los estacionados. La distancia entre el punto de observación y la Iglesia es
de 25 m. El aparcamiento a la izquierda de la cámara conduce a un callejón sin
salida, por lo que los vehículos han de salir de nuevo a la callezuela que bor
dea el lado norte de la Iglesia. Esta vía es de un sólo sentido descendiendo
hacia el sur en dirección al Alcázar. Su trazado es rectilíneo por lo que la
presencia de los vehículos se detecta durante mucho tiempo. El uso del suelo
es predominantemente residencial y los flujos de tráfico no son altos. Sólo
los vehículos que se dirigen al Alcázar usan esta vía. Camionetas de abasteci
miento para algunos puestos de refrescos en el patio del Alcázar se ven ocasio
nalmente. El tráfico de peatones es aleatorio, sin embargo, debido a la estre
chez de las aceras su presencia es muy notable, como consecuencia de su alto
grado de vulnerabilidad, al incrementarse, por poco que sea su mismo número. Durante
las horas de visita al Alcázar, cuando se realizaron conteos, se registraron
168 personas en los 10 minutos de la observación.
La existencia de un aparcamiento en el lado sureste del ábside no supone
un grado de obstrucción elevado. Se trata de un aparcamiento no vigilado, que
no suele estar lleno excepto si hay algún espectáculo en la Catedral o el Al
cázar. Como ya se ha mencionado, unos árboles, al borde de la plaza ocultan
la presencia de los vehículos. Sin embargo, tanto los que llegan como los que
37.
lo abandonan cruzan por delante del punto de estación de la cámara. La calle
que bordea la Iglesia tiene señales de prohibición de aparcamiento, pero unos
metros delante del punto de estación, estaban aparcados unos cuantos vehículos,
en las seis plazas disponibles.
La clasificación oficial fué D.
- El Azoguejo.
Aunque este punto se encuentra al exterior del recinto amurallado propia
mente dicho, el Acueducto es algo que debe ser incluido dentro del conjunto ur
bano. Ha proporcionado agua a la ciudad durante más de 18 siglos y volverá a
hacerlo probablemente en un futuro muy próximo.
Es también punto nodal de convergencia de las carreteras principales
de acceso a la ciudad. Es innegable que el carácter de "mercadillo" implícito
tras la barbarización del término árabe de origen se ha visto notablemente al
terado y hoy día muestra un aspecto bien diferente del que aparecía en manus
critos y grabados del siglo XIX.
El diseño urbano de este enclave es abierto y sólo el lado sur del Acue
ducto se ha investigado. Las tres carreteras que confluyen bajo sus arcadas
son:
- Las dos principales que llegan desde Madrid.
- La salida del casco antiguo a través de la Calle Real (hoy práctica-
mento libre de vehículos).
El punto de colocación de la cámara se situó precisamente al extremo
de la Calle Real, controlando todo el tráfico que atraviesa el Acueducto.
La dimensión de la sección transversal es de aproximadamente 70 m. des
de el punto de estación al extremo opuesto. Algunas cafeterías y restaurantes
rodean el amplio espacio abierto y, aparte de éstas, son dignas de mención la
Caja de Ahorros y un par de tiendas de recuerdos.
Los flujos de tráfico son altos. El Ministerio de Obras Públicas (Estu
dio de la Red Arterial de Segovia 1.972) contabiliza 12.000 vehículos en los
dos sentidos. Los transportes pesados (10 T.) no están autorizados a pasar bajo
el Acueducto en previsión de posible daño estructural.
Los flujos peatonales también son elevados más, puesto que el lugar ha
perdido la intimidad y reducidas dimensiones de la primitiva "plazuela del
mercado", su movilidad se ve restringida a las aceras donde, en razón a las
" grandes dimensiones del conjunto, su presencia y consecuente conflictividad
con el vehículo rodado, no es notoria.
El aparcamiento en la zona no está permitido. Existe únicamente un es
pacio para uso de vehículos de servicio público (taxis) , a la izquierda del
punto de estación de la cámara, con capacidad para seis de éstos; la mayor
parte de ellos quedaban fuera de alcance incluso para la lente de "ojo de
pez".
E1. lugar fué elegido con el fin de verificar el grado de compatibilidad
de flujos elevados de vehículos con las grandes dimensiones de un conjunto de
interés, o sea con el fin de calibrar la influencia del tamaño sobre la intru
sión.
La clasificación oficial del lugar fué A.
39.
- Calle Arias Dávila - Plazuela de San Martín.
Una vez más la elección de este emplazamiento fue objeto de considera
ble debate• Se encuentra situado en lo alto del tramo de escaleras que se ini-
cia en la sección descrita con el número 3. Las características del marco son,
sin embargo, totalmente distintas. La topografía de las calles vecinas no ani
ma en absoluto la penetración de vehículos y sólo aquellos que buscan una pla
za de aparcamiento próxima a la Calle Real, se aventuran. Por otra parte, este
pequeño recinto forma sin duda un ente tínico con la parte inferior de la plaza
(sección 3) y cualquier estudio de carácter ambiental ha de considerar el con
junto de ambas.
El trazado de las calles comprendidas es más bien tortuoso y estrecho
(3,5 m). Frente a la sección considerada se abre un espacio que ha sido in
vadido por los vehículos, arruinando así el tranquilo ambiente de la parte
norte de la Iglesia.
Como se apunta más arriba, la situación, en lo que al tráfico se refiere,
es completamente distinta de la de la sección inferior de la plaza. Los flujos
son bajos y puesto que no existen restricciones en cuanto a aparcamiento en es;
ta plazuela alta, tampoco se produce un elevado movimiento de entradas y sali
das. El flujo peatonal puede calificarse como aleatorio, con puntas a primera
y última hora de la tarde y descensos marcados en horas de trabajo.
Fué esta peculiar situación en cuanto a aparcamientos una de las razones
que justifican la elección del lugar. Existe un cierto número de vehículos per
manentemente estacionados en la plazuela alta, que no está pensada como zona de
aparcamiento propiamente dicha y por supuesto no goza de facilidades de maniobra
bilidad ni señalización viaria. Por otra parte, al no existir restricciones for
40.
males en cuanto a tiempo de permanencia, se produce una constante obstrucción
y conflicto con los peatones.
La clasificación oficial fué B.
El resumen de todas las características descritas para los ocho empla
zamientos examinados, se incluye en la Tabla I.
TABLA 1
RESUMEN DE LAS CARACTERÍSTICAS DE LOS EMPLAZAMIENTOS ELEGIDOS
Sección
1
2
3
4
5
6
7
8
Localización
Plaza Mayor: Catedral, facha da Este.
Plaza Mayor: Lado Oeste.
Calle Real
Puerta de San Andrés
Plaza del Conde de Cheste
Pl. de la Merced Iglesia S.Andrés
Azoguejo y Acue-ducto.
Plazuela Alta de San Martín (lado Norte)
Uso del suelo
Rl + S
0 + S
S
R
R + 0
R
S
R
Caracterización urbana y del tráfico
Espacio abierto. Intersección múltiple
Sentido único. Anchura 11 m.
Sentido único. Sin aceras.
Sentido único. Entrada estrecha
Entrada estrecha Señalización (semáforo)
Espacio abierto (25 m.)*
Espacio abierto (70 m.)*
Calles pequeñas y estrechas.
Flujos Flujos peatonales vehiculares
Medio-Alto
Medio-Alto
Alto (continuo)
Bajo
Medio
Medio
Alto
Bajo (alea-torio)
Alto
Alto
Bajo (restringido)
Bajo
Medio
Bajo
Alto
Bajo
Aparcamiento Clasificación (n° plazas) Oficial
(38) Zona azul
(15) Zona azul
(15) Fuera de la calle
————
(14) Fuera de la calle
Sin limitación en proximidades
Prohibido
Vehículos invaden la plazuela.
A
C
B
B
C
D
A
B
Clave de usos del suelo: Rl = Religioso; R = Residencial; O = Edificio Oficial; S = Servicio. * Se refiere a la distancia al edificio del lado opuesto desde el punto de observación.
42.
2.3. El cuestionario. Detalle de su concepción»
La segunda parte importante de lo que podríamos llamar toma de datos es-
tá constituida por la elaboración de un cuestionario que se distribuyó y fué
completado, por un número de personas en Segovia. Tal y como se ha apuntado ya
la utilización de este método se ajusta a la hipótesis pragmática del Profesor
Hopkinson. En efecto, la investigación social indiscriminada, realizada inclu
so entre los mismos habitantes de Segovia, puede dar lugar a opiniones poco re
levantes, y en casos, inaceptables. Parece más conveniente ceder, teóricamente,
en cuanto a representatividad ganando en cuanto a objetividad de la información.
El propósito básico del cuestionario residía en la obtención de respues
tas personales en cuanto a:
— Valoración de la calidad estética de los lugares elegidos en términos
de herencia histórico-artistica dentro del contexto de Segovia.
— Evaluación subjetiva del grado de molestia impuesta a su libre contem
plación de los conjuntos por la presencia vehicular»
El cuestionario se dividió en cuatro partes principales» La primera, de
carácter introductorio, proporcionaba detalles de la persona entrevistada, en
tre ellos su participación en la vida de Segovia y el tiempo de permanencia en
la ciudad. Conviene mencionar que los sujetos hablan sido seleccionados previa
mente con el fin de que se abarcase un amplio aspecto profesional»
La segunda parte investigaba la valoración personal de la importancia de
los conjuntos escogidos, en términos de satisfacción estética experimentada en
su contemplación o simplemente en lo que se refiere a calidad estética del mar
co urbano.
Se pidió a los individuos encuestados que emitiesen sus opiniones en la
misma forma que las del representante de la Dirección General del Patrimonio
Artístico.
La tercera parte trataba de averiguar la pérdida de calidad visual debi
da a la presencia de vehículos automóviles, bien parados o en movimiento, en
las proximidades de las secciones consideradas.
Se solicitó de los encuestados una cuantificación numérica de su molestia
subjetiva, otorgando 100 puntos a la visión no obstruida y 0 puntos a la obstruc
ción máxima. Puede ya hacerse notar aquí que alguno de los entrevistados mostró
juicios altamente extremistas, la validez de los cuales se analizó posteriormen
te a lo largo del estudio.
La cuarta y última parte proporcionó una idea de los factores que pudieran
haber influido en la valoración de la pérdida de calidad. Se sugirieron a los en
trevistados once de estos factores y se daba posibilidad de incluir algún otro.
Apareció conveniente el dejar estas sugerencias para el final del cuestionario,
con objeto de no predisponer al entrevistado en uno u otro sentido. En la mayo
ría de los casos puede estimarse que los resultados son significativos. Más ade-
lente se comentan una a una las respuestas.
La selección de los individuos que iban a ser encuestados supuso un con
siderable trabajo. El proceso se inició por la decisión en cuanto al tamaño ele
la muestra.
44.
Las razones que justifican el número de once personas pueden resumirse en
dos. En primer lugar es un problema de tiempo. El entrevistar un elevado número
de personas que pudiera considerarse como más representativo requeriría dotacio
nes de tiempo y personal encuestador de las que no se disponía. En segundo lugar
y esto ya se ha apuntado, se consideró que si elegía a las personas adecuadas
-en términos principalmente de amplitud del espectro profesional- sus opiniones
podrían ser representativas de las necesidades de la ciudad en cuanto a conserva
ción del carácter ambiental de Segovia. En discusiones previas mantenidas con ex
pertos en el tema se planteó, efectivamente, la disparidad de opiniones en cuan
to a valoración estética,de las personas, así como la imposibilidad:práctica de
dar satisfacción a todo el mundo. Se decidió finalmente que,a pesar de las po
sibles opiniones de la mayoría, la conservación de los valores históricos debe
decidirse por aquellas personas cuya educación les haga sujetos responsables
para decidir. Ello excluyó definitivamente la encuesta masiva.
Se planteaba, entonces, la alternativa entre una encuesta aleatoriamente
elegida o una serie de testigos privilegiados, ios trabajos de Hopkinson, ya
descritos, expresan cómo la Administración Británica excluye la posibilidad de
utilizar las opiniones del hombre de la calle por cuanto sus motivaciones pue
den ser reflejo de criterios estrictamente personales. Ello apunta hacia una
muestra elegida de antemano y en la que se cuenta con funcionarios de la Adminis
tración Local amén de otros con una cierta independencia, en sus juicios.
Abogaba, igualmente, por la muestra previamente seleccionada, el carácter
flotante de la población de Segovia capital. En efecto, la influencia de Madrid
como gran centro de oferta de trabajo unido a la escasa industrialización de la
provincia segoviana convierte a la capital de esta en un centro de paso de traba
jadores a la capital de España desde las áreas rurales.
(1) Ver Tabla II. 1.3. en ref. 9.
Los trabajos de Hopkinson no especifican criterios de selección de la
muestra en cuanto a números mínimos y/c máximos de personas a entrevistar.
En los estudios, tanto teóricos como prácticos, revisados (refs. 4, 5, 13 y
15) tampoco se establecen criterios concretos.
Para la elección de nuestra muestra se tuvieron en cuenta tal y como se
ha apuntado, los siguientes criterios jusitificativos.
- El grupo elegido debería de abarcar una gama amplia de profesionales.
Se eligieron: 3 arquitectos (dos urbanistas y uno paisajista),
2 licenciados en Filosofía y Letras, (un historiador y un
especialista en arte).
1 periodista.
2 abogados, uno de ellos especialista en Historia urbana
de Segovia.
1 ingeniero de Caminos.
1 planificador urbano.
1 economista.
- Todos sus miembros deberían de estar vinculados profundamente a la ciu-
dad. Todas las personas elegidas habían nacido y vivido en Segovia la mayor par
te de sus vidas. La excepción fueron dos técnicos sudamericanos (un arquitecto
paisajista y un planificador urbano) que se aceptaron no sólo por que el ejerci-
ció de su profesión se había centrado preferentemente en Segovia durante un pe
ríodo superior a dos anos, sino porque su condición de "turistas" servía de con
traste al carácter de "residentes" del resto. De éstos, tres ejercían su profe
sión dentro de la Administración y el resto eran profesionales libres.
46.
- Existía una dificultad adicional de tiempo y dinero para la ampliación
del tamaño de la muestra. El concertar algunas de las entrevistas constituyó,
en ocasiones, una tarea difícil; las personas, a entrevistar no disponían de
mucho tiempo libre y hubo de recurrirse a contactos de tipo personal para en
trevistar a algunos de ellos.
Para la selección de estas once personas se realizó una preselección so-
bre una muestra mayor. Los criterios señalados, en cuanto a plurisdisciplina-
ridad, permanencia y vinculación con Segovia, unidos a razonamientos de tipo
económico y de disponibilidad material de tiempo aconsejan el tamaño definiti-
YO de la muestra elegida.
No se consideró operativo el obligar a los entrevistados a trasladarse
materialmente a cada uno de los emplazamientos elegidos.
Al margen de la comodidad, creemos que el amplio conocimiento de la ciu
dad que se suponía a todos y cada uno de los encuestados obviaba la necesidad
del desplazamiento. Por otra parte se consideró que al presentar a una perso
na unas condiciones de tráfico en un momento dado se perdía la espontaneidad
de su opinión formada de la degradación visual existente en dicho lugar. Se
hubiera corrido el riesgo de que el entrevistado calificase una situación de
momento más que una sensación adquirida.
Al tiempo de la realización de la entrevista se mostró a cada persona
el plano de ubicación que se reproduce en el texto indicándoles el punto
de vista que habían de calificar.
Ver punto 2.2,1."Descripción de los emplazamientos elegidos" •
47.
Este punto se eligió de modo que el monumento de interés que definiría el
emplazamiento ocupase una posición centrada, lo cual obviaba la necesidad de apli
car un "factor Posición" (ver capítulo l).
Se indicó, igualmente, a los entrevistados que expresasen sus opiniones
para una situación no punta. Ello no revistió mayor inconveniente por cuanto
el cuestionario pedía explícitamente al entrevistado que opinase sobre la dis-
tribución temporal de las horas punta del tráfico en la ciudad.
Se considera de gran importancia la realización personal de las entre
vistas lo cual contribuyó a formar en mí mismo una idea clara de motivaciones
y justificación a nivel individual de las respuestas de gran valor a la hora
de interpretar los resultados del cuestionario; por otra parte dichas motiva
ciones individuales proporcionaron indicaciones muy precisas de las variables
que el público considera como constituyentes de su degradación percibida.
Por último hay que resaltar que el cuestionario fue diseñado en el Im
perial College de Londres con la colaboración del equipo de especialistas diri
gido por Mr. D.H. Crompton, del Departamento de Transportes, Este equipo ha
preparado cuestionarios similares para la medida de efectos de demora peato
nal en diversos estudios realizados en Gran Bretaña (Edimburgo, Coventry,
Sheffield).
2.4. Datos de trafico. Descripción técnica y justificación de los mismos.
Ya se han validado con anterioridad la utilidad del método fotométrico
para la medida de la obstrucción. En el fondo, la utilización de una lente de
pequeña distancia focal para registrar la presencia física de vehículos de deter
minadas dimensiones presupone que el período de observación estadísticamente sig
nificativo para caracterizar los niveles medios de obstrucción a lo largo del
día.
48.
Hay pues que justificar dos cosas: por un lado la utilización de máqui
na fotográfica en lugar de una toma continua y por otro la duración del perío-
do de observación.
La preferencia de la toma no continua sobre el registro permanente se
justifica en virtud de una mayor facilidad de medición de la superficie ocupa-
da por los vehículos en el instante considerado. Elegido un tiempo conveniente
mente bajo entre cada dos instantáneas y habida cuenta la reducida velocidad
de circulación de los vehículos en todas las secciones observadas- no hay gran
inconveniente en caracterizar la distribución horaria de la obstrucción median
te valores discretos
Con respecto al tamaño de la muestra, la razón condicionante es el ta-
maño de la película. Una vez admitida la conveniencia de la utilización de la
instantánea frente a la película continua, el intervalo mínimc entre cada dos
de aquéllas, se eligió de 15 segundos con el fin de permitir la operación có-
moda de una cámara convencional. La duración total de la observación filé de
unos 10 minutos, utilizando películas de blanco y negra confeccionadas por el
equipo observador para proporcionar 40 instantáneas.
Con el fin de completar y precisar este registre fotográfico se reali-
zaron conteos de los vehículos que cruzaron la sección, clasificándolos en tres
categorías (ligeros, medios y pesados) y se estimó la velocidad media de paso
"por delante del punto de estación". Medidas y conteos: adicionales' sobre mine
ro y régimen de plazas de aparcamiento existentes, anchura media de la sección
y flujos peatonales, fueron paralelamente realizadas.
(l) Para un análisis comparativo de los distintos: métodos de descripción de la
situación, ver Ref. 22 pp. 4 y 5.
49.
La cámara se situó a una altura de 1Ó0 cms. sobre el nivel del suelo. Siem
pre que se pudo se tomó referencia exacta del punto concreto de estación.
Todas las tomas fueron realizadas en períodos no puntas en días labora
bles, dado que, en opinión de los expertos, resultan más representativas.
Las fotografías fueron más tarde reveladas en el laboratorio y proyec
tadas en una pantalla sobre la cual, mediante un planímetro, se superfició el
área obstruida. Con el fin de introducir un criterio de centralidad se utilizó
una malla cuadrada (propiedad del Departamento de Transportes, en el Imperial
College de Londres) en la cual se distinguían dos secciones de 100º y 10º, res-
pectivamente. Proyectando el negativo sobre esta malla se hallaban dos cifras,
una de obstrucción total y otra de obstrucción central.
Con respecto a la reproducción en el laboratorio del período completo
de observación y, a partir de éste, estimación de las variaciones horarias, el
método empleado se basó en el que se utiliza normalmente para las medidas de
ruido urbano debido al tráfico.
Los trabajos del Comité Wilson inglés para la determinación de una base
técnica que permitiese fundamentar una normativa legal en materia de límites re
comendables de ruido para proyectos de diseño urbano concluyeron proponiendo
como índices descriptivos de dicho efecto los L1O, L50 y L90. Estos índices, y
en particular el L1O produjeron los valores más representativos en cuanto a re
producción de la molestia subjetiva percibida por los residentes. Por otra par
te, su descripción en términos variables de tráfico-flujos, porcentaje de pe
sados, velocidad media y anchura de vías, e índice de dispersión- ha permitido
la implementación de programas de ordenador que reproducen las condiciones de
ruido en una zona urbana con gran fidelidad.
(l) Ver en particular el programa CONTOUR del DOS británico y los párrafos 40.53 y 40.56 de la ref. 21.
50.
En razón a esta buena correlación con opiniones subjetivas y facilidad
de reproducción mediante variables de tráfico se decidió la utilización de un
índice paralelo para la investigación de la obstrucción visual.
La consecución práctica de dichos índices requiere el siguiente proce
so:
1. Obtención fotográfica de los valores de obstrucción.
2. Planimetración de la superficie total de mallas (total y centrada)
y cálculo de los porcentajes de superficies obstruidas.
3. Representación en papel milimetrado de aquellos porcentajes -acumula
dos- menores que una cantidad dada.
4. Una vez obtenida la curva se obtienen directamente los valores de lo
índices deciles seleccionados.
En el Anejo C, se definen concretamente estos tres valores los cuales,
a partir de ahora, llamaremos V050, V090 y V010 siguiendo la terminología de
los estudios de ruido.
Durante el análisis de los resultados que se desarrollará en ulteriores
capítulos se trata de encontrar la posible correlación entre estas cifras y los
resultados de los cuestionarios y las calificaciones oficiales. Igualmente com-
pletaremos más completo y detallado de todas sus partes que nos permita extraer
un máximo de consecuencias.
2.5. Aplicación, Análisis general de los cuestionarios.
Tal y como se ha repetido en párrafos anteriores el cuestionario fue en
tregado a 11 personas. En la primera parte (ver anejos) se preguntaron cuestio
nes relevantes al tiempo de permanencia y labor profesional del entrevistado en
Segovia. Excepto uno de ellos, el resto vivían permanentemente en la ciudad, te-
nían empleos permanentes en ella, y, en mayor o menor grado, sus decisiones co
mo profesionales podían repercutir sobre el medio ambiente urbano.
La segunda parte del cuestionario trataba de obtener la opinión de los
entrevistados en cuanto a la calidad estética de los lugares elegidos. Los re
sultados de sus calificaciones se representan en la Tabla III.
Si los valores oficiales asignados a estos mismos emplazamientos (Tabla II)
se comparan con ellos, se aprecian inmediatamente ligeras discrepancias.
TABLA II. CALIFICACIONES OFICIALES DE LOS LUGARES SELECCIONADOS
Lugar n º 1 2 3 4 5 6 7 8
Calificación A C B B C D A B
Aunque en general, las apreciaciones subjetivas se ajustan bastante
bien, en cuanto a que lugares con elevada calificación oficial obtienen igual
mente valores A y B de parte de los encuestados, es de hacer notar, sin embar
go, como los emplazamientos 1 y 2 que obtuvieron A en la clasificación ofi
cial, en el cuestionario alcanzaron menos A´s que el 3, el cual sólo obtuvo una
B por parte de la antigua Dirección General de Bellas Artes.
52.
TABLA III. CALIFICACIONES SUBJETIVAS EN TÉRMINOS DE CALIDAD ESTÉTICA E IMPORTA-
CIA DENTRO DEL CONTEXTO URBANO DE SEGOVIA.
Lugar 1 2 3 4 5 6 7 8
Clasificación A 8 1 10 2 2 2 7 5
Subjetiva B 3 4 1 6 2 3 3 6
(Cuestionarios)C - 4 - 2 4 4 1 -
D - 2 - - 3 2 - -
T O T A L 11 11 11 10 * 11 11 11
* Una persona olvidó marcar este emplazamiento.
De igual modo, el emplazamiento nº 6, que obtuvo una D oficialmente, está
ligeramente mejor clasificado en opinión subjetiva que el nº 5.
Es posible suponer que la explicación de estas discrepancias confirma
el hecho de que la clasificación oficial representa tínicamente el valor im
personal, cualitativo, del monumento o conjunto que enmarca la sección consi
derada. Está por encima de toda duda el que tanto la Catedral como el Acue
ducto (lugares nº 1 y 7) son ejemplos impresionantes por su belleza que, ló
gicamente, han de obtener puntuación elevada. El nº 5, por el contrario, es
menor en tamaño y al formar parte de un área urbana pierde quizás la singulari
dad de los otros dos. La gente tiende a valorar en base a criterios más per
sonales y sus evaluaciones se ven menos sujetas a aspectos económicos o de
tamaño.
Los encuestados fueron interrogados en el sentido de que expresaran su
opinión sobre cambios en las condiciones de tráfico en el interior de la ciu
dad amurallada durante el día y el período "más activo" en su consideración.
53.
La Tabla IV es el resumen de las respuestas.
TABLA IV. VARIACIÓN SUBJETIVA DE LAS CONDICIONES DE TRAFICO.
Período de Sin
más actividad. 9 h-13 h• 13 h-15 h 15 h-19 h 19h-21 h cambios
Respuestas 4 4 1 2
Nota: Se refiere tínicamente a los días laborables.
Admitiendo que el tamaño de la muestra es pequeño, puede deducirse co
mo conclusión que, si existe un período "punta", tiene lugar durante la maña
na y primera hora de la tarde, lo cual es reflejo de:
a) Un flujo de entrada en la ciudad de viajeros procedentes de pueblos
de la provincia.
b) La terminación de la jomada laboral de mañana.
La inclusión de esta pregunta inmediatamente antes de la que se refie
re a la delimitación subjetiva de la intrusión tuvo por objeto concrecionar al
entrevistado de que su respuesta cuantificada a la molestia debida al tráfico
habría de concretarse a períodos no - punta. Dada la actitud de los entrevis
tados, se considera que percibieron la intencionalidad de la formulación y que
realmente trataron de cuantificar molestias en períodos no - punta.
La tercera parte del cuestionario buscaba reflejar opiniones en cuanto
a intrusión; en otras palabras se pidió una cuantificación de la molestia de
bida al tráfico impuesta durante la contemplación (o simple paseo) de las sec-
ciones urbanas consideradas.
Tal y como se explicó anteriormente, se consideró más operativo el " si
tuar" a los entrevistados frente a un plano del lugar antes que tratar de con
seguir su desplazamiento físico al lugar elegido. El punto de vista a enfocar
para conseguir visión centrada resultaba fácilmente identificable por existir
en todos los casos un monumento dentro de la sección que caracterizaba a la
54.
El punto y enfoque eran obtenibles incluso por el simple procedimiento
de observar la situación de los turistas que fotografiaban cada uno de los
monumentos.
La tabla V refleja las respuestas obtenidas. La puntuación otorgable pa
ra obstrucción nula se sugirió fuese 100 puntos mientras que 0 puntos califica,
rían la situación de invasión total de la privada y supresión del placer vi
sual.
TABLA V. EVALUACIÓN NUMÉRICA DE INTRUSIÓN EN LOS EMPLAZAMIENTOS ELEGIDOS.
Lugar n2 12 3 4 5 6 7 8
Puntuación
total. 345 555 300 600 525 585 215 155
Puntuación
media 31 50 27 54 48 53 20 14
Si añadimos a estas puntuaciones numéricas el resumen de los resultados
cualitativos recogidos en la Tabla III se obtiene (Tabla VI) una visión con
junta de tipo cuantitativo y cualitativo que caracteriza ya intrusiones.
Las puntuaciones más altas corresponden a los lugares nºS 4 y 6; las
más bajas al nº 8 y al 7• En un primer análisis de estos resultados se apre
cia que los bajos niveles de intrusión otorgados al lugar nº 4 no pueden acha
carse a escasa calidad estética, puesto que, a despecho de una calificación, 2A
y 6B permiten considerar dicho emplazamiento como de calidad media entre el to
tal considerado.
55.
TABLA VI. CIFRAS DE INTRUSIÓN Y EVALUACIÓN CUALITATIVA DE LOS DESPLAZAMIENTOS
ELEGIDOS.
Lugar nº 1 2 3 4* 5 6 7 8
Valoración 8A 1A 10A 2A 2A 2A 7A 5A
Cualitativa 3B 4B 1B 6B 2B 3B 3B 6B
3C 2C 4C 4C 1C
2D 3D 2D
Cifras de
intrusión 345 555 300 600 525 585 215 155
* Falta un valor cualitativo.
Si pasamos revista a los usos del suelo y peculiaridades del lugar, se
hace evidente que, con la baja densidad de población y situación periférica
respecto al centro urbano, la entrada y la muralla pueden ser contempladas
sin molestias durante la mayor parte de las horas del día. La influencia del
tráfico será tenida en cuenta al examinar el conjunto total de factores que
actúan sobre cada emplazamiento.
La segunda sección que no resulta molestada en su contemplación, lugar
nº 6, posee una puntuación baja en cuanto a calidad estética.
De hecho, su calificación oficial fué D.
56.
En lo que respecta a valores bajos (gran intrusión), el lugar nº 8 mues
tra una calidad estética relativamente alta y otro tanto puede decirse del
nº 7.
La tabla VII muestra la posición de los ocho lugares dispuestos de arri
ba a abajo en función de los valores de intrusión y calidad estética.
Para ésta, el ordenamiento se ha llevado a cabo colocando arriba los lu
gares con el mayor número de A,
TABLA VII. DISPOSICIÓN COMPARATIVA DE LAS SECCIONES DE ACUERDO A VALORES DE IN
TRUSIÓN Y NIVELES DE CALIDAD ESTÉTICA.
Calidad estética Valores de intrusión
Valores
más altos
Valores
más bajos
3
1
7
8
4
6
5
2
8
7
3
1
5
2
6
4
Intrusió
más elevad
Intrusión
más baja
57.
Tal y como se ve en la Tabla, tanto las cuatro posiciones superiores
como las inferiores, aunque en orden distinto, está ocupadas por las mismas
cuatro secciones. La ausencia de una opinión para la sección 4 no supone di
ferencia alguna para su situación en la escala, ya que ocupa el último lugar
en cuanto a intrusión se refiere y por otra parte una A, B ó C más no modifi
ca su posición en el rango de calidades estéticas. Considerando las A y B en
conjunto, sólo la posición de los emplazamientos 8 y 7 se alteraría, sin nin
guna otra influencia en la disposición final.
La última parte del cuestionario estaba orientada a averiguar cuáles eran
los factores tomados en consideración por la gente al asignar cifras de intru
sión. Once factores se sugirieron como posibles con el fin de que ios encuesta
dos hicieran una marca en aquellos que considerasen habían influenciado su valo
ración. Se dejó espacio para añadir otros factores de posible sensibilización.
individual. Las respuestas se resumen a continuación (Tabla VIII).
58.
TABLA VIII. NUMERO DE PERSONAS CUYAS RESPUESTAS FUERON AFECTADAS POR LOS FACTORES
QUE SE INDICAN.
Factores Número de personas % del total entre-afectadas. vistado.
1. Volumen de tráfico. 10 91
2. Vehículos en movimiento. 8 73
3. Vehículos estacionados. 11 100
4. Autobuses y tráfico pesado. 9 82
5. Velocidad de los vehículos. 5 45
6. Color de los vehículos. 5 45
7. Tamaño de los vehículos. 8 73
8. Proximidad de la calzada a los edificios. 8 73
9. Dificultad para identificar personas, tiendas, etc. 3 27
10. Dificultad para observar tranquilamente edificios. 10 91
11. Señales de tráfico en general 6 54
Ocho personas añadieron comentarios por su cuentan
Trabas al desarrollo normal de la actividad y molestia observada en su
libre caminar por la ciudad fueron los aspectos de mayor incidencia; en mi
opinión ambos factores reflejan molestia debida a agentes con repercusión
de tipo psicosocial y no una perturbación a las potencialidades sensoriales,
en particular la vista. Estos factores fueron repetidos por cuatro personas.
59.
La generación de ruidos y humos, como agentes perturbadores de la tran
quila contemplación de detalles, se suscitó tres veces.
Otras dos opiniones se refirieron a inquietud causada, probablemente a
peatones (este punto no venía explicitado), e igualmente la inadecuación del
casco urbano para hacer frente a las demandas del tráfico a motor. Tampoco
se mencionaron razones concretas para justificar esta inadecuación.
Resultó un tanto dudoso elegir, al tiempo de realización de los cuestio
narios, si la gente habla realmente visto sus puntuaciones influenciadas por
estos factores, o, a la vista de ellos, apreciarían su potencial importancia.
En algunos casos yo mismo presenció cómo los individuos encuestados vacilaban
al decidir si habían tenido en cuenta o no un determinado factor.
Lo más probable es que, en efecto, algún tipo de influencia "a posteriori"
haya sido registrada como "a priorística". En cualquier caso, es notable como
el 100% de los encuestados anotó a los vehículos estacionados como fuente de
molestias y 91% se quejaban de los volúmenes de tráfico.
Podrá notarse más tarde, al analizar los tráficos reales, como de hecho
no son excesivamente altos en muchos de los lugares estudiados.
La razón de esta aparente discrepancia es que varios de los encuestados,
al ver esta última parte del cuestionario, preguntaban si los factores habían
de incidir en todas y cada una de las situaciones, o en su conjunto.
Se sugirió señalar un factor siempre que éste hubiera afectado sus pun
tuaciones en una ocasión al menos.
60.
Está claro que ésta fué una dificultad no prevista y que ello
resta significación a esta parte final del cuestionario. Para futuras inves-
tigaciones de este tipo sería conveniente singularizar de algún modo los fa-
tores para cada uno de los emplazamientos concretos.
Un 91% se alcanzó igualmente para "dificultad de observación tranquila de
edificios". Es probable que este elevado porcentaje tenga algo que ver con la
calidad de los edificios obstruidos.
Al otro extremo de la escala, sólo 27% de las personas encuestadas se
consideraron molestas por el tráfico al tratar de visualizar personas o tien
das al otro lado de la calzada.
El 45,5% mencionaron la velocidad. Ello refleja, quizás, la baja veloci
dad de los vehículos a lo largo de las secciones consideradas, como consecuen
cia del diseño tortuoso,sin duda inadecuado para el vehículo a motor, de las
calles de Segovia.
En cuanto al color de los vehículos, un 45% de los encuestados mencionó
este aspecto como desagradable al contemplar fondos con calidad histórico-ar
tística. También conviene hacer notar que la mayoría de los que se quejaron
de molestias de tipo cromático eran esteticistas, arquitectos paisajistas o
personas con titulaciones en Arte. Otros profesionales ignoraron este factor.
Quizás sea posible extraer más conclusiones de esta parte del cuestionario al
llevar a cabo un análisis conjunto de los conteos de tráfico y niveles de obs
trucción para cada uno de los emplazamientos elegidos.
61.
2.6. Resultados de las medidas de tráfico.
Los conteos de tráfico para cada calle proporcionaron dos tipos de datos.
Por una parte, la investigación proporcionó datos de flujos vehiculares a tra
vés de la sección de calle considerada. Por otra parte, las fotografías toma
das con una lente de "ojo de pez" fueron más tarde utilizadas para obtener ni
veles de obstrucción con respecto a dos mallas reticulares, ana de 100º y otra
de 10º. Además de las cifras reales de obstrucción obtenidas como porcentaje
de la malla obstruida, la representación gráfica de estas cifras proporcionó
tres series de datos, para cada calle, concretamente los valores de VO50 V090
y V0l0 (ver párrafo siguiente). Para cada uno de los lugares seleccionados, se
muestran tablas incorporando estos datos. Más adelante,el análisis conjunto de
flujos de tráfico y cifras de obstrucción será contrastado con las opiniones
subjetivas de intrusión que ya se han mencionado antes. Una lista completa de
los resultados del trabajo de campo se presenta en el apéndice, explicando el
uso de V050, V090 y V010.
Con el fin de investigar una posible correlación entre opiniones subje
tivas en cuanto a intrusión y valores observados, el método que se propone,
tal y como se explicó en el punto 2.4., está basado en los niveles de obs- -
trucción caracterizados por V050, V010 y V090, o sea en los valores deciles
medio, superior o inferior.
El significado de estos índices es :
- V050 es el porcentaje medio de malla reticular obstruido por los
vehículos.
- V0l0 representa la obstrucción que sólo se excede el 10% del tiempo.
- V090 obstrucción que se excede el 90% del tiempo.
(l) Para una definición más completa de estos términos remitirse a Anejo C.
62.
Con el fin de calcular estas cifras, la frecuencia de aparición de
cada intervalo de obstrucción se calculó en tantos por cien, los cuales fue
ron más tarde representados frente a dichos intervalos, en forma acumulada.
Se obtuvo así, para cada lugar y tamaño de malla, una representación
visualizada gráficamente de los valores de obstrucción pertinentes. El rango
de intervalos elegidos se hizo depender de la dispersión de las lecturas ob
servadas con el fin de lograr un grado de exactitud paralelo entre los nive
les deciles y la aleatoriedad de la obstrucción vehicular.
Tráfico y niveles de obstrucción nara los ocho emplazamientos.
Tabla IX. PLAZA MAYOR: CATEDRAL. RESULTADOS PRINCIPALES EN CUANTO A VOLÚMENES
DE TRAFICO Y PORCENTAJES MEDIOS DE OBSTRUCCIÓN REGISTRADOS.
Lugar N° 1 : Plaza Mayor : Catedral
Hora del día: 10 a.m.
Flujo vehicular
(veh/hr)
Ligeros
444
Medios
12
Pesados
42
Obstrucción en malla de 100° (% del total)
VO50
7,30
V010
19,00
VO90
3,60
Obstrucción en malla de 10° (% del total)
VO50
13,60
V010
27,00
VO90
12,40
63.
Para u n f l u j o d e veh í cu lo s r e l a t i v a m e n t e a l t o , l a t a b l a muest ra c i
f r a s medias de obs t rucc ión para l a mal la de 100º . Para l a mal la cen t r ada
l o s v a l o r e s l i ge ramen te más a l t o s , pueden da r i dea de l a obs t rucc ión debida
a l o s v e h í c u l o s p e s a d o s .
Conviene también r e c o r d a r que l a s dimensiones to ta les ._de la secc ión son
g randes , como se demost ra rá más t a r d e cuando se l l e v e a cabo un a n á l i s i s com
p a r a t i v o de todos l o s d a t o s . Con secc iones grandes y la cámara próxima a la
c a l zada , e s más probable l a a p a r i c i ó n de o b s t r u c c i o n e s c e n t r a d a s , mien t r a s
que la e x i s t e n c i a de una i n t e r s e c c i ó n m ú l t i p l e pe rmi te a una f r acc ión de l o s
veh í cu lo s c r u z a r usando una zona a l e j a d a .
TABLA X. PLAZA MAYOR. SOPORTALES. RESULTADOS DE VOLÚMENES DE TRÁFICO Y PORCEN
TAJES MEDIOS DE OBSTRUCCIÓN REGISTRADOS.
64.
De nuevo gran cantidad de vehículos ligeros y menos pesados. La elevadí-
sima cifra para V010 en la malla de 10º es debida a la existencia de una para
da de autobuses en el campo visual central. Para la malla completa, la obstruc
ción media, es alta, lo cual puede de nuevo explicarse en razón de los autobu
ses estacionados dentro del campo de la cámara.
Tabla XI. CALLE REAL. RESULTADOS DE LOS VOLÚMENES DE TRAFICO Y PORCENTAJES
MEDIOS DE OBSTRUCCIÓN REGISTRADOS.
Lugar N°3 : C a l l e R e a l
Hora : 1 2 . 4 5 pm
F l u j o s v e h i c u l a r e s
( v e h / h r )
Ligeros
210
Medios
12
Pesados
-
O b s t r u c c i ó n
M a l l a 100°
(%)
VO50
9.50
VO10
28.00
VO90
6.25
Obstrucción Malla 10°
(%)
VO50
10.30
VO10
44 .00
VO90
8.25
La obstrucción porcentual media, V050, para la malla de 100º es relati
vamente elevada. Refleja la estrechez de la sección, lo cual también se tradu
ce en los elevados valores para la malla de 10º. Las cifras de V090 están jus
tificadas por la presencia de vehículos estacionados, permanentemente algunos
de ellos,obscureciendo el área central de la escena. El factor V010 para la
malla de 10º el de más alto valor en toda la muestra, refleja todos los he
chos previamente reseñados más la baja velocidad de los vehículos a través
de la sección y las maniobras de los que entran y salen de las plazas de apar
camiento.
65.
Tabla XII. PUERTA DE SAN ANDRÉS. RESULTADOS DE LOS VOLÚMENES DE TRAFICO Y
PORCENTAJES MEDIOS DE OBSTRUCCIÓN REGISTRADOS.
[Lugar N°4: Puerta de S. Andrés
Hora: 6.05 pm
Flujos vehiculares
(veh./hr.)
[Ligeros
60
Medios
-
Pesados
6
Obstrucción
Malla de 100°
V050
0.05
V010
0.50
V090
0.02
• Obstrucción
Malla de 10°
V050
0.50
V010
4.00
V090
0.08
Obviamente la posición de la cámara enfocando directamente al arco y
los reducidos flujos de tráfico, explican claramente los bajos porcentajes
de obstrucción para la malla de 100º y los ligeramente más elevados para el
área central. La marcada diferencia V010-V090 en la obstrucción centrada re
fleja la presencia de vehículos que esperan por un tiempo el movimiento de
otros que cruzan bajo el arco en sentido contrario.
Tabla XIII. PLAZA DE LA MERCED. RESULTADOS DE VOLÚMENES DE TRAFICO Y PORCEN
TAJES MEDIOS DE OBSTRUCCIONES REGISTRADOS.
tugar N°5 : Plaza de la Merced e Iglesia de S. Andrés ~|
pora ; 12.30 pm
Flujos vehiculares
(veh/hr)
Ligeros
90
Medios
-
Pesados
12
Obstrucción
Malla de 100°%
V050
7.60
V010
13.00
V090
7.15
Obstrucción .
Malla de 10°%
V050
7.80
V010
15.50
V090
5.20
66.
La tabla muestra valores medios de obstrucción para el marco mayor,
con un reducido margen entre las cifras de V010 y V090, lo cual esreflejo
de una situación de poca variación Los flujos no son elevados tampoco y
las cifras medias de obstrucción, muy similares en ambos marcos, muestran
una sección reducida con vehículos estacionados. El hecho de que V010 en
la malla pequeña sea superior al V010 en la grande, incide una vez más so
bre la proximidad de la cámara a la calzada, en la cual hay vehículos apar
cados.
Tabla XIV. PLAZA DEL CONDE BE. CHESTE. RESULTADOS DE VOLÚMENES-DE TRÁFICO Y
PORCENTAJES MEDIOS DE OBSTRUCCIÓN.
Incluso cuando los volúmenes de tráfico son muy altos, el hecho de no
existir aparcamiento sobre la acera hace descender el valor V090 para la
malla pequeña. La existencia de un semáforo de regulación al extremo de la
sección considerada da lugar a: que: los: vehículos,, al ser detenidos en con
siderable número, acrecientan el nivel de V010 para ambos marcos. Este hecho
es más notable para la malla menor, puesto que la sección no es amplia y la
cámara estaba situada al bordillo. Los valores medios de obstrucción reflejan
un flujo constante de vehículos (considerados ambos sentidos).
67.
Tabla XV. EL AZOGUEJO Y EL ACUEDUCTO. RESULTADOS DE VOLÚMENES DE TRAFICO Y
PORCENTAJES MEDIOS DE OBSTRUCCIÓN REGISTRADOS.
Lugar N°7 : Azoquejo y Acueducto
Hora: 6.30 pm
Flujos vehiculares
(veh/hr)
ligeros
840
Medios
48
Pesados
84
Obstrucción 1
Malla de 100°
V050
[4.40
V010
10.40
V090
2.20
Obstrucción
Malla de 10°
V050
6.20
V010
21.60
V090
1.50
La amplitud de las dimensiones de la plaza supone el que los niveles de
V090 sean bajos. El V010 para la malla pequeña crece al haber una parada de
taxis, sólo ligeramente visible desde el punto de estación de la cámara, ios
cuales de vez en cuando, entran o salen de sus posiciones oscureciendo así
el marco central de visión de manera sustancial. Un semáforo, situado en la
distancia, también contribuye, al detener a los vehículos, a incrementar los
niveles medios de obstrucción.
68.
Tabla XVI. PLAZA DE SAN MARTIN. RESULTADOS DE LOS VOLÚMENES DE TRAFICO Y POR
CENTAJES MEDIOS DE OBSTRUCCIÓN REGISTRADOS.
Lugar N°8 : Plazuela de S. Martin, Lado Norte
Hora: 12.05 pm
{Flujos vehiculares
(veh/hr)
[Ligeros
18
Medios
_
Pesados
Obstrucción.
Malla de 100°
V050
8.18
V010
8.20
V090
8.16
Obstrucción
Malla de 10°
V050
3.68
V010
3.70
V090
3.65
Debido a la práctica inexistencia de flujo de vehículos, las cifras
tienden a ser poco fiables. La estrecha banda de resultados (V010-V090) así
como la cifra elevada para V090, sobre todo en la malla de 100º, refleja es
te hecho al igual que la permanente obstrucción causada por un grupo de ve
hículos estacionados, algunos de ellos en posiciones centrales.
69.
Capítulo 3.
Discusión de resultados. Aplicación a la evaluación ambiental,
Esta última parte del trabajo pretende constituir la base que dé lugar
a las conclusiones finales. El capítulo se estructurará de acuerdo a dos as
pectos netamente diferenciados. En primer lugar se analizarán las tablas re
cogidas en los capítulos anteriores dentro del marco de respuestas subjetivas
y figuras de obstrucción obtenidas fotográficamente. Posteriormente, todos los
lugares serán examinados conjuntamente y las cifras de intrusión se tabularán
frente a los valores de V050, V010 y V090. Siempre que se juzgue necesario, se
añadirán las observaciones aclaratorias pertinentes, tomando en consideración
impresiones de calidad estética, flujos peatonales, disponibilidad de aparca
miento y características de uso de suelo y diseño urbano.
En segundo lugar, se han tratado matemáticamente los datos de acuerdo
a los procedimientos que recogen los Informes Técnicos del Comité Británico de
Autopistas Urbanas. Igualmente, se han realizado unos ensayos de correlación
estadística por ordenador con el fín de determinar variables explicativas pa-
ra la opinión subjetiva de los encuestados. El modelo obtenido que se discu
te en detalle, constituye el resultado práctico buscado y cumplimenta el ob
jetivo inicial de la investigación propuesta.
3.1. El análisis cualitativo.
Las relaciones de orden que se ensayan en este punto tienen por objeto,
tal y como ya se ha indicado, establecer el grado de correlación existente en
tre medidas objetivas y apreciación subjetiva. Su justificación se basa en el
escaso número de observaciones realizado, lo cuál, como es lógico, tiene su
origen en la misma concepción de la hipótesis pragmática pero que condiciona
ineludiblemente el tratamiento estadístico a emplear.
70.
Las Tablas I y II recogen una clasificación, en orden decreciente, de
los lugares según sus índices deciles y opiniones subjetivas, la primera de
ellas para malla total (1002) y la segunda para malla de 102.
Tabla I. CLASIFICACIÓN DE LOS LUGARES EN ORDEN DECRECIENTE SEGÚN ÍNDICES DECILES
Y VALORES DE INTRUSIÓN. MALLA DE 1002
VO50
VO10
VO90
Va lo res de i n t r u s i ó n
2
2
2
8
3
3
8
7
CLASIFICACIÓN ORDINAL (se i n d i c a e l n ú m e r o d e l
8 6 5
6 1 5
5 3 1
3 1 5
l uga r )
1
7
6
2
7
8
7
6
4
4
4
4
Tabla II. ÍDEM.MALLA DE 102
VO50
VO10
|vO90
Valores de i n t r u s i ó n
1
2
1
8
3
3
3
7
CLASIFICACIÓN ORDINAL (se i n d i c a e l número d e l l uga r )
2 5 7 8
6 1 7 5
2 5 8 7
3 1 5 2
6
4
6
6
4
8
4
4
De la simple observación de ambas tablas es posible extraer las siguien
tes conclusiones inmediatas.
71.
- Desde un punto de vista estrictamente ordinal la corrección es análoga, en
conjunto, usando cifras de intrusión en malla total o en malla centrada.
- El lugar número 4 presenta el máximo grado de correlación debido probable
mente a las circunstancias extremas que en él concurren.
- Los lugares números 1 y 3 tienden a ocupar posiciones en los cuatro lugares
más altos de la escala; por el contrario, los lugares 4 y 6 están siempre
en el lado inferior de la escala.
- Las discrepancias máximas se dan en los lugares 2 y 8. La clasificación de
aquél es mejor cuando se considera malla total.
El análisis se completa con una medida de la correlación existente en
tre cifras de intrusión y de obstrucción (Tabla III) y entre cifras de intru
sión y cada una de las escalas deciles consideradas (Tabla IV).
Tanto una como otra se han formado otorgando diez puntos cuando un lu
gar ocupa la misma posición en la escala de intrusión y una cualquiera de las
escalas deciles; nueve si el desplazamiento "vertical" es de un lugar; ocho si
dos, etc. Las tablas I y II sirven de base para este cálculo. Obviamente, para
la correlación conjunta, la máxima puntuación obtenible en cada sitio es de 30
puntos, mientras que para correlación con las escalas deciles, el máximo es de
80 puntos.
72.
Tabla III. UNA MEDIDA DE CORRELACIÓN ENTRE CIFRAS DE INTRUSIÓN E ÍNDICES DECI-
* LES PARA CADA UNO DE LOS LUGARES CONSIDERADOS.
Puntuación para
Lugar N°
Malla 100°
Malla 10°
Total
%
1
27
24
51
85
cada
2
15
19
34
57
lugar
3
27
27
54
90
considerado
4 5 6
30 28 22
29 27 26
59 55 48
99 92 80
7
16
20
36
60
8
21
14
35
58
TOTAL
186
186
372
77,5
Está claro que tanto la Tabla III como la IV proporcionan un índice de
correlación muy basto y que las conclusiones únicas que es posible extraer son
de tipo cualitativo y se refieren a la mejor ó peor explicación de cada uno de
los tres índices para ambas mallas.
Tabla IV. UNA MEDIDA DE CORRELACIÓN ENTRE CIFRAS DE INTRUSIÓN Y CADA UNO DE
LOS ÍNDICES DECILES CONSIDERADOS.
VO50
VO10
VO90
TOTAL
PUNTUACIÓN Y PORCENTAJES
Malla 100°
Puntos
62.0
60,0
64,0
186,0
%
77,5
75,0
80,0
77,5
Malla 10°
Puntos
64,0
58,0
64,0
186,0
%
80,0
72,5
80,0
77,5
Las cifras corroboran las conclusiones que fueron apuntadas en párrafos
anteriores. Aún cuando algunas de ellas parezcan elevadas, no debe olvidarse
que, en conjunto, el ordenamiento ha mostrado, tanto para la malla central co
73.
mo para la total, un cierto grado de discrepancia para algunos de los lugares,
en concreto aquellos que aparecen en la Tabla III con las cifras más bajas de
correlación, es decir los números 2, 7 y 8.
Antes de establecer el análisis matemático a que hemos hecho referencia
al principio, conviene comentar con un poco más de detalle algunos de los re
sultados obtenidos que pueden contribuir a explicar las razones que subyacen
tras algunas de estas discrepancias. Igualmente, algunos comentarios adicio
nales, con respecto a los lugares que han alcanzado cifras altas de correla
ción pueden ser útiles en orden a obtener opiniones lo más fiables posibles
sobre la relación entre niveles de obstrucción y percepción por parte de La
gente. Como acabamos de ver los lugares 2, 7 y 8 entran dentro de la primera
clasificación.
La característica más sobresaliente del lugar nº 2, es la existencia
de una parada de autobuses que además constituye cabeza de línea. Su posición
eminentemente central con respecto a la cámara constituye una pantalla perma
nente de obstrucción para los edificios situados a su espalda, Es también no
toria la presencia constante de vehículos estacionados a distancia muy corta
del punto de estación de la cámara. Dichos vehículos son de altura suficien
te para ser recogidos por la cámara pero no para molestar a un observador que
contemple el Ayuntamiento situado tras ellos y que pueda mirar por encima de
ellos sin ser molestado en su contemplación.
La opinión de la gente respecto a la influencia de los autobuses y
vehículos estacionados como agentes perturbadores se evaluó en un 82% y 100%
respectivamente, reflejando el porcentaje de respuestas que incluían a ellos
como causantes de su degradación visual.
74.
El lugar nº 8 tiene una característica muy marcada en sus muy bajos flu
jos vehiculares, de hecho muy por debajo de los que circulan por el resto de
las secciones consideradas. Esto, por supuesto, da lugar a que las cifras sean
menos fiables, por cuanto los porcentajes acumulados caen bruscamente, desde
valores muy altos, a cifras de obstrucción casi permanente (V090).
Consecuentemente, la interpolación resulta muy propicia al error. En. to
do caso, es en este tipo de obstrucción permanente en donde se encuentran las
mayores posibilidades de exactitud. Pero por otra parte, una ligera modifica
ción en la posición de la cámara puede tener gran influencia sobre la notorie
dad de los vehículos estacionados.
Otro factor que habrá de ser tomado en consideración para este lugar en
concreto, es el pequeño tamaño de la plaza. Es muy probable que los vehículos
invasores de una plaza de reducido tamaño sean mucho más obvios a los peatones
que a la cámara. En ese caso, el 100º de respuestas afirmativas en cuanto a in
gerencia de vehículos estacionados resulta mucho más importante. Otro tanto -
puede decirse respecto a la observación más frecuente hecha por los entrevista
dos, la inadecuación del medio urbano de Segovia a los vehículos a motor desde
un punto de vista meramente humano. A modo de resumen puede apuntarse que el
lugar nº 8 es de conflicto entre la exactitud de ingenios mecánicos y las sim
ples impresiones humanas.
El lugar nº 7 supone otro problema interesante que se refiere a las eno£
mes dimensiones del Acueducto las cuales dan lugar a un efecto empequeñecedor
para los vehículos que pasan. Históricamente, el Acueducto no se ha alzado en
solitario, tal y como lo hace hoy en día, sino que, muy al contrario, estaba
totalmente rodeado de edificios los cuales, en cierto modo, han ocultado sus
dimensiones reales hasta épocas recientes.
75.
Varias de las personas entrevistadas personalmente por mí, hicieron notar
que los vehículos, tras la modificación de la plaza del Azoguejo en una inter-
sección múltiple de carreteras, constituían una forma de "humanizar" el tamaño
del Acueducto, En otras palabras, los vehículos ayudaban a llenar la enorme
vaciedad de la plaza. Es lógico pensar que, tomando en consideración este he
cho, la pérdida de calidad visual puede en cierto modo convertirse en ganan
cia. De aquí las bajas cifras de intrusión otorgadas al lugar a pesar de los
elevados valores de calidad asignados. Por otra parte, la distancia entre el
punto de estación de la cámara y la calzada también contribuye a crear un gra
do menor de intrusión, aunque la cámara recoja una presencia vehicular perma
nente .
Con respecto a los lugares que han alcanzado un margen elevado de corre
lación (el nº 4 llega a 99% y el nº 5 a 92%), el nº 4 es un ejemplo claro de
los flujos vehiculares bajos y completa ausencia de vehículos parados. Cual
quier persona que desee contemplar la entrada al recinto amurallado puede ha
cerlo sin apenas molestia. Las cifras de obstrucción son, con mucho, las más
bajas registradas y sólo el V010 para el área central, no ocupa el último lu
gar en la lista: Esto puede ser debido a las elevadas cifras de obstrucción
centrada que se registran cuando dos vehículos tratan de cruzar el arco en sen
tidos opuestos. El segundo puesto en cuanto a grado de correlación lo ocupa el
lugar nº 5 con 92%. Constituye este un ejemplo de mucho mayor interés puesto
que por la sección circula un flujo considerable de vehículos. El tamaño de la
misma es normal en cuanto a dimensiones y la Casa de las Cadenas, impresionan
te casa fuerte del siglo XV, se alza a la derecha del punto de estación de la
cámara: El sitio lógico para observar en detalle el edificio.
En consecuencia, el acuerdo general entre niveles de obstrucción y nive
les de intrusión es satisfactorio puesto que las cifras representan la situa
ción existente. La mayor discrepancia tiene lugar para la escala V090 en la ma
lia total.
Sería quizás interesante apuntar la existencia de un semáforo que acumu
la los vehículos en el carril que se dirige al interior de la ciudad, llegando
en casos a aparecer éstos en el campo visual de la cámara. El de salida queda
tapado por la estreches de la puerta de acceso al recinto.
La situación alternativa puede contribuir a crear una fluctuación itine
rante con repercusiones en los niveles de V090.
3.2. El tratamiento matemático de los datos. Justificación.
El Comité Británico de Autopistas Urbanas (CAU) en sus estudios de com
portamiento social para determinar compensaciones a los receptores de desbene
ficios asociados a la construcción de este tipo de Obras Públicas (ver ref.3)
utiliza precisamente el método de relacionar medidas físicas con respuestas sub
jetivas para determinados efectos ambientales (ruido, vibración, separación
de comunidades, intrusión visual y suciedad). El fin último, naturalmente, es
el de encontrar indicadores que pudiesen ser usados para evaluar impactos am
bientales en fase de planeamiento.
La crítica más obvia que puede hacerse al estudio del CAU es el que se
ha desestimado como instrumento práctico de trabajo. Su carácter general ha
implicado que los resultados obtenidos disten mucho de los logrados, con an
terioridad por el Comité Wilson en materia de ruido.
La autocrítica del estudio del CAU reconoce la limitación de sus objeti
vos. Las cifras de correlación fueron bajas y aunque ha sido posible identifi
car el tipo de cuestiones relevantes a la hora de calibrar la opinión de los
residentes no se ha llegado a obtener indicadores predictivos.
77.
A título de comparación y critica de nuestro trabajo se considera útil
analizar el informe del CAU en lo que a estudios de correlación se refiere
El objetivo final era el encontrar las relaciones posibles entre las variables;
a) Características de estructura y tipo de construcción.
b) índice del efecto.
c) Respuesta social al mismo.
El estudio del CAU midió ruido en decibelios (A) (ver anejos) en los lu
gares donde se llevaron a cabo los cuestionarios y representó estos resultados
frente a la molestia subjetiva acumulada. La debilidad de este cálculo es evi.
dente por cuanto, como ya se ha mencionado, el Comitó Wilson y posteriormente
otros muchos investigadores, han llevado a cabo estudios similares proporcio
nando índices de mayor grado de correlación (ej. LT > L , etc).
En cuanto a la correlación entre características de la estructura y las
encuestas sociales, se utilizó una regresión lineal de la forma:
(l) Ver ref. 3.
78.
Un modelo matemático similar ha sido introducido en el ordenador en -
nuestro trabajo utilizando como variables independientes los valores de VO1O,
V050 y V090 así como los flujos equivalentes en vehículos ligeros (de acuer
do a criterios de planificación ambiental y no estrictamente de tráfico
Los resultados de dicho tratamiento se incluyen a continuación y el listado
completo de ordenador aparece en los anejos.
La utilidad del trabajo del CAU para nuestro estudio es relativa: el
comentar aquí dicho trabajo supone el reconocimiento de la existencia del mismo
y el hecho de utilizar una técnica y una idea -la regresión y el tratar de rela
cionar características físicas y respuestas subjetivas- para diseñar nuestra
propia investigación. El trabajo original que se aporta consiste, precisamente,
en corregir los dos defectos claves del CAU: Un carácter general difícilmente
abarcable por una sola ecuación y el encontrar aquellas características físi
cas y variable subjetiva que proporcionan una aceptable correlación. El prime
ro de estos defectos ha tratado de ser corregido, con éxito en el caso del rui
do, por algunos autores. Desconocemos ni tan siquiera intentos de corregir el
segundo y mucho menos aún en los que al efecto de intrusión visual se refiere.
3.2.1. Análisis de regresión.
Como ya se ha hecho notar, el problema de tratar estadísticamente un te
ma de intrusión visual según la hipótesis pragmática de Hopkinson tropieza in
mediatamente con un primer inconveniente en el tamaño reducido de la muestra.
En nuestro análisis hemos elegido como variable dependiente la media aritméti
ca de las respuestas cuantificadas de intrusión proporcionadas por los indivi
duos encuestados para cada uno de los lugares. Como variables independientes
(l) Se factorizaron los vehículos de tamaño medio por 1.5 y los pesados por 2. No se tomó en consideración el color u otras variables con posible inciden cia visual.
79.
se han elegido los valores deciles de obstrucción para cada uno de los lugares
seleccionados. El hecho de haber escogido únicamente ocho puntos limita consi
derablemente los grados de libertad y nos impide tratar de encontrar una corre
lación mejor ampliando el número de variables explicativas. La solución residi
ría en elegir un mayor número de lugares pero no es posible encontrar muchos
más, con relevancia estética en Segovia y, según la teoría, no resulta conve
niente cambiar de contexto urbano manteniendo inmutable el grupo de expertos.
Por otra parte, la significación de la media como variable dependiente se dis
cute en 3.2.2.
De acuerdo al convencionalismo adoptado -100 puntos para visión no obs
truida y 0 para obstrucción total y teniendo en cuenta las definiciones arbi
tradas para los índices deciles, son excluyentes todas aquellas ecuaciones de
regresión de la forma: y = a + bx
en las que el coeficiente b tome valores positivos en razón a que la recta
de regresión forma un ángulo mayor de 90º con el eje de abscisas.
Este criterio no es tan claro cuando se trata de más de una variable
explicativa, por lo que estudiaremos singularmente estos casos. -
El examen global de todas las relaciones de regresión que se han trata
do, proporciona en general valores bajos para el coeficiente de regresión R.
Utilizaremos la F de Snedecor como test para verificación de la signi
ficación de R (con un límite crítico de ). Para 8 observaciones y una
sola variable explicativa, la V050 en malla total presenta un R = 0.42 con una
t de Student y F de Snedecor bastante bajas.
80.
La utilidad del modelo, a nivel explicativo es pobre y por supuesto
no tiene carácter predictivo.
Un poco mejor explicación lo proporciona la función logarítmica utili
zando la V090(MC) . La ecuación es de la forma
Lg. Y = 3.675 - 0.146 Lg.V090(MC)
R = O.4676
F = 1.679
Utilizando dos variables independientes obtenemos resultados algo me
jores. Por ejemplo, con el empleo conjunto de los dos valores VOlO se obtiene
la ecuación:
Lg. Y = 2.975 + 0.566 Lo. V010(MC) - 0.446S Log. V010(MC)
R - 0.722
F = 2.725
Otra ecuación que proporciona resultados satisfactorios a nivel expli
cativo es la que relaciona las opiniones subjetivas con los valores de V050 en
malla central y los flujos. La expresión resultante es:
Log. Y - 3.077 - 0.418 Log. V050(MC) + 0.318 Lg. Flujo
con R = 0.6301
F = 1.6966
(l) Log. = Logaritmo neperiano.
TABLA V RESUMEN DE DATOS PARA EL ORDENADOR
Lugar
1
2
3
4
5
6
7
8
(1)
Opinión
29.5
47 .5
29.0
64.0
43 .5
58 .0
21 .0
15.0
(2) -
V010 (MC)
27.00
60.00
44.00
4.00
15.50
33.00
21.60
3.70
(3)
V010 (MT)
19.00
38.00
28.00
0.50
13.00
19.20
10.40
8.20
(4)
V050 (MC)
13.60
9.00
10.30
0.50
7.80
2.75
6.20
3 .68
(5)
V050 (MT)
7.30
27.00
9.50
0.05
7.60
8.00
4.40
8.18
(6)
V090 (MC)
12.40
6.00
8.25
0.08
5.20
0.95
1.50
3.65
(7)
V090 CMT)
3.60
20.70
6.25
0.02
7.15
2.30
2 .20
8.18
(8) Flujo
(Eq. l i geros )
546
555
228
72
114
2086
1080
18
82.
Un valor de R ligeramente inferior ( R = 0.5879) se obtiene utilizando
V050(MT), con F = 1.3205 y también para V090(MT) (R= 0.5945) y V090(MT)
(R = 0.5830).
Es notable el que el flujo vehicular, por sí solo, no supone un porcen
taje elevado de la explicación de la variable dependiente. Este hecho, aisla
damente, es razonable, por cuanto hemos visto que el sujeto se ve influencia
do por otro tipo de efectos que anulan o al menos alteran el sentido de la va
riación. Concretamente, el signo del coeficiente de la variable Flujo, de
acuerdo al criterio de variación explicitado más arriba, habría de ser negati.
vo, lo cual no sucede en ninguno de los ejemplos analizados.
En un segundo ensayo con el ordenador hemos introducido tres variables
independientes, reduciendo el número de combinaciones posibles de acuerdo a
las observaciones de los resultados obtenidos en la primera prueba. Así, se
han seleccionado todas las posibles combinaciones de las variables con el - -
flujo vehicular que como ya vimos proporciona los valares de R más Aceptables,
La Tabla VI recoge un resumen que ilustra las variables más representa
tivas, en función de su R y F, que acompañan al flujo.
TABLA VI. SEGUNDO ENSAYO DEL MODELO. RESUMEN DE LOS RESULTADOS
(l) Se consideran como más explicativas las ecuaciones de regresión cuyo coe-ficiente R es igual o mayor a 0.65.
83.
Este segundo ensayo ha producido, como era de esperar, cierto tipo de
mejoras que arrojan algo más de luz sobre la calidad y utilidad del método
propuesto a la hora de valorar situaciones de intrusión visual.
Son fácilmente detectables una serie de detalles por la simple obser
vación de la Tabla VI. En efecto, al margen de la variable Flujo Vehicular,
aparece como significativa en todos los casos (excepto el ensayo 24, de valor
marginal) la variable V010 en malla centrada. Igualmente es notable que los
dos mejores ajustes se obtienen utilizando una tercera variable en malla igual
mente centrada. La ecuación más representativa es la
Lg. Y = 3.212 + 0.605 Lg. V010(MC) - O.567 Lg. V050(MC) - 0.094 Lg. F.
R = 0.808
F = 2.513
La t de Student correspondiente al Flujo sigue sin ser alta (-0.52),
pero las correspondientes a las otras dos variables son algo más elevadas
(1.720 y - 2.509l)lo cual,unido al signo negativo de aquella, hace que poda
mos considerar aceptable el resultado.
En cualquier caso, el punto siguiente proporciona una interpretación
más detallada del conjunto de los dos métodos de análisis propuestos.
3.2.2. Justificación de la validez estadística de los cuestionarios. Convergen-
da de las opiniones.
El examen de los resultados de los cuestionarios revela la existencia
de una cierta discrepancia en cuanto a la cuantificación, por parte de los
entrevistados, de las impresiones subjetivas de intrusión. Este hecho era pre
visible, debido ai carácter subjetivo y opinático de la pregunta. Ante ello
puede ponerse en duda la validez de las correlaciones realizadas sobre un valor
medio de las opiniones que no es representativo.
Tabla VII. APLICACIÓN DEL MÉTODO DELPHI. RESUMEN DE RESULTADOS
CUESTIONARIO Valor Desviación
Lugar n º 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 Medio Típica Mediana
1
2
3
4
5
6
7
8
35
25
45
6o
6o
50
25
15
55
40
50
45
55
60
40
25
35
40
60
35
50
60
25
15
15
25
15
30
35
40
15
5
25
20
15
25
20
100
15
25
50
40
40
50
50
55
30
35
65
65
10
70
70
55
50
25
20
15
50
20
10
55
15
5
30
60
35
6o
6o
6o
10
20
15
10
20
10
30
40
15
15
25
45
20
80
20
60
30
20
33,64
35,00
32,73
44,09
4l,81
57,73
24,55
18,69
15,82
16,92
16,56
21,09
19,23
15,13
11,77
8,55
33,18
39,09
32,27
44,50
42,27
55,90
23,18
. 16,36
85.
La teoría tiene solución para este tipo de problemas. Se trata de toda
una serie de métodos englobados bajo el nombre genérico de "Métodos basados en
la intuición y en la opinión". El punto siguiente describe el método Delphi,el
más comunmente usado y en el que se ha fundamentado la búsqueda de una conver
gencia para las respuestas obtenidas en el cuestionario.
Se consideró que podría suponer un mayor rigor para la investigación el
realizar una prueba de convergencia según el procedimiento apuntado y constatar
la mejora obtenible mediante el ensayo de regresión lineal en el ordenador. Las
variables independientes son las mismas que en los ensayos previos. La Tabla
VII recoge las respuestas finales consideradas aceptables de acuerdo al crite
rio de convergencia seleccionado (ver 3.2.2.1.).
Hay que hacer notar que, presentado el problema como un ensayo de regre
sión lineal, la introducción de nuevas variables dependientes lo único que hace
es mejorar la fiabilidad de las opiniones expresadas por los técnicos; no es
esperable, sin embargo, una mejora de la calidad de la explicación por cuanto
tanto la estructura del modelo como las variables son idénticas.
3.2.2.1. El método Delphi. Resultados.
La intuición y la opinión, considerados durante algún tiempo opuestos
a la reflexión científica, cobran su verdadera importancia y desempeñan un pa
pel decisivo en situaciones de incertidumbre y en aquellas otras en las cuales
la información que se necesita para una parte del estudio de un fenómeno o para
tomar una decisión, es insatisfactoria o incluso inexistente.
(l) Existen multitud de publicaciones que describen las potencialidades del método Delphi como procedimiento para validar las opiniones de un grupo de ex pertos. Nosotros hemos utilizado las que se citan en refs. 24 y 25.
86.
La mayoría de las veces en que se ha de tomar una decisión, el sujeto
cuenta con una mezcla de tres tipos de informaciones:
- Conocimiento.
- Opinión.
- Intuición o especulación.
Parece lógico que el investigador trate de sacar partido de esta situa
ción sistematizando al máximo opiniones e intuiciones que, en algunos casos,
es lo tínico que posee. La existencia de los métodos basados en la intuición y
la opinión obedece a este deseo.
Cronológicamente se ha pasado de la simple reflexión intuitiva, formula
da individualmente o en grupo ("brainstorming"), a la utilización de las opinio
nes de un panel de expertos. Tras numerosos experimentos se ha llegado a la con
clusión de que la opinión tiene más posibilidades de certeza que la simple espe
culacion y de que a un incremento del tamaño del grupo corresponde generalmente
un incremento en el grado de confianza que sus opiniones merecen
Las opiniones del grupo en estos métodos, son tratadas estadísticamente,
a fin de obtener aquélla que sea representativa del conjunto de las emitidas.
Se recomienda utilizar el valor de la mediana de la distribución como opinión
representativa del grupo.
(l) Ver ref. 24, pg. 19, fig. 3. para errores esperables según el tamaño de la muestra.
87.
Este tipo de métodos son especialmente aplicables a problemas tales co
mo el reconocimiento de valores sociales o la formulación de metas u objetivos.
El Delphi es el más conocido de los métodos basados en la opinión y su
difusión se generalizó a partir de las publicaciones de la Rand Corporation of
America en 1969. El método Delphi, como es sabido, tiene por objetivo la obten
ción de un consenso o acuerdo entre las opiniones emitidas sobre un problema
concreto a través de un proceso de preguntas sucesivas en el que se da cabida
a nuevas informaciones y respuestas, corrigiéndose, en su caso, las conclusio
nes que pudieran haberse obtenido en una primera etapa hasta la obtención de
una respuestas representativa del grupo, mediante tratamiento estadístico. El
método Delphi está basado fundamentalmente en la utilización de las opiniones
de un grupo de personas, a ser posible expertos en el tema objeto de investi
gación.
Existen multitud de situaciones en que se impone la utilización del mé
todo Delphi y, entre ellas, la definición de objetivos a niveles sociales, na
cionales, etc., constituye una de las más frecuentes.
Tal y como se apuntaba anteriormente, la mediana junto con los cuarti-
les primero y tercero, constituyen los criterios estadísticos delimitadores
de la opción común del grupo de expertos. Se define la mediana como el valor
del elemento que ocupa el lugar central de una distribución cualquiera, están
do todos sus elementos ordenados en un sentido creciente o decreciente de sus
valores. Los cuartiles primero y tercero dejan a derecha e izquierda, respecti
vamente, el 25% de la muestra.
La publicación citada (ref. 24), describe en detalle las ventajas, incon
venientes y limitaciones que caracterizan el método Delphi. No vamos, pues, a
88.
detenernos más en disquisiciones teóricas y pasaremos a describir a continuación
la implementación práctica del método. Ella requiere:
a) un grupo de expertos elegidos para abarcar un amplio espectro dentro
del área de incidencia del problema.
b) diseño de un cuestionario. Teóricamente el cuestionario ha de ser re
mitido las veces necesarias para lograr la convergencia de opiniones.
Dada la pérdida de tiempo que el proceso de envío postal implicarla,
se optó como más conveniente, por la entrevista directa.
(1) El procedimiento de encuesta o entrevista directa, abogado por Gordon
supone una fase inicial de preguntas individuales y otra posterior en la que,
en mesa redonda, se llega a la convergencia buscada por contrasta de opiniones
al estilo de los "brainstorming" tradicionales.
En nuestro ejemplo se ha utilizado como variable dependiente para el mo
delo de regresión el valor de la mediana cuya desviación respecto a los dos va
lores cuartiles primero y tercero no es mayor de un 5%• Dicha convergencia se
obtuvo tras reunión directa con todos los miembros del panel, en una tercera
ronda de votaciones. Los cálculos se llevaron a cabo con la ayuda de una cal
culadora de bolsillo IIP 25 intercalando tramos rectos entre dos valores consecu
tivos de la serie acumulada de las respuestas obtenidas en cada votación.
(l) Ver ref. 24, pág. 29, para detalles y bibliografía complementaria.
89.
Tabla VIII. TERCER ENSAYO DEL MODELO. RESUMEN DE RESULTADOS (1)
Ensayo
2
8
12 14 18 20
"24
Variables independientes
V010MC, V010MC, F
V010MC, V090MT, F
V010MC, V050MC, F
V010Mc, V050MT´ F
V010MT, V050MT, F
V010MC, V090MC, F
V050MC, V090MC, F
R
0.705
0.713
0.766
0.700
0.659
0.718
0.656
F Observaciones
1.306 Ec. logari-
1.384
0.190
0.128
0.102
0.142
0.101
La Tabla VIII recoge el resumen de los resultados obtenidos en el
tercer ensayo de ordenador. Ellos, aún cuando no difieren mucho de los es-
perables, si aportan aspectos de interés para la investigación. En primer lu
gar hay que resaltar que, al igual que en el segundo ensayo, las variables
independientes con mejor explicación son las V010(MC) y el Flujo Vehicular.
Por otra parte, aparecen siete ecuaciones, todas ellas de tipo logarítmico,
con valores del coeficiente de correlación superiores a O.65O; en el ensayo
anterior solamente se apreciaban cinco de estas ecuaciones. Conviene igual
mente, hacer notar que, en general, la correlación es más homogénea alcanzan
do un valor medio superior al del segundo ensayo. Indudablemente este hecho
está en estrecha relación con el superior grado de convergencia de la varia
ble dependiente.
El punto siguiente comenta más en detalle el conjunto de los resulta,
dos de este tercer ensayo comparándolos con el total de las pruebas realiza
das con el fin de obtener las conclusiones de la investigación y proponer
recomendaciones para, otros trabajos.
(l) Ver nota al pié de tabla VI.
90.
3.3. Conclusiones finales y recomendaciones.
Se pretende en esta sección resumir el capítulo 3 que constituye en sí
la exposición de los resultados de toda la investigación. Aún cuando formal-
mente no se separan las conclusiones que aporta el análisis cualitativo de
las que provienen del tratamiento de ordenador, no es difícil distinguir am
bos cuerpos doctrinales. Esto, por otra parte, contribuye a proporcionar
dos niveles de detalle diferentes y deja abierto el camino a futuros investi
gadores interesados en mejorar una u otra técnica.
De acuerdo a los objetivos iniciales de la investigación, consideramos
que nuestro trabajo ha alcanzado los siguientes resultados concretos:
- Se ha formulado un modelo relacional para los niveles de intrusión
proporcionados por un grupo de expertos y los valores de obstrucción,
objetivamente medidos, creados por los vehículos a motor cuando el
marco urbano sujeto al efecto degradante es de carácter historico-ar-
tístico. El modelo obtenido es lineal en los logaritmos de las varia,
bles.
- Las expresiones de las ecuaciones del modelo destacan la importancia d
la variable V010 en malla centrada para explicar la opinión subjetiva
en materia de intrusión visual. A ella se añade el Flujo Vehicular,
caracterizado mediante un equivalente ambiental en vehículos ligeros.
A los efectos de nuestra investigación puede concluirse la mayor re
levancia de actuaciones en materia de segregación vehículo-peatón so-
bre las estrategias de supresión de plazas de estacionamiento; éstas
inciden, según las definiciones adoptadas para los índices déciles,
sobre los valores de V090 (obstrucción permanente) con menor significa
ción en cuanto a explicación de resultados.
91.
- La investigación aporta, bajo la estructura de un modelo matemático,
un factor cuantificado que puede utilizarse, según las definiciones
explicitadas en el capítulo primero, como Factor Hedónico en las de-
terminaciones de Intrusión Visual al tiempo que el denominado Fac
tor Posición.
3.3.l. Recomendaciones para ulteriores investigaciones.
De la realización práctica de nuestra investigación hemos llegado a una
serie de resultados parciales los cuales nos inducen a formular las siguientes
recomendaciones de probable utilidad para futuros estudios sobre el tema.
- Los bajos niveles de significación observados para la variable Flujo
Vehicular así como su indudable relevancia y la importancia concedi
da por los expertos encuestados a aspectos tales como dimensiones de
la sección, colores de vehículos, velocidad de los mismos, etc., pa
recen sugerir la conveniencia de:
a) Caracterizar de alguna otra manera los flujos vehiculares dando
entrada a los aspectos citados que se mencionaron reiteradamente
en los cuestionarios.
b) Conceder igualmente un puesto en el modelo de regresión a varia
bles explicativas del tipo de diseño urbano en la sección, número
de plazas de aparcamiento, etc.
- La utilización de índices deciles para analizar niveles de obstrucción
visual puede resultar inconveniente si los volúmenes de tráfico en una
sección dada son excesivamente bajos. En tal caso los diagramas acumu
lados pueden incorporar errores cuando crece la separación entre dos
lecturas consecutivas. En consecuencia, se reconienda ensayar métodos
de caracterización del tráfico distintos de la fotografía instantánea.
92.
En situaciones de tráfico escaso puede contemplarse la filmación de to
dos los vehículos que crucen la sección o incluso del total del perio
do de observación. Otra alternativa podía ser la asignar niveles están
dar de obstrucción a determinados tipos de vehículos según sus carac
terísticas físicas y la distancia entre la cámara y la calzada.
- Desde el punto de vista de pureza estadística, nuestro tratamiento no
ha incluido investigaciones sobre posible autocolinealidad entre las
variables, lo que puede justificar la valides de los valores de la t
de Student. En este sentido abundan los valores de correlación entre
las variables (3er ensayo en ordenador) para las ecuaciones seleccio
nadas. La utilización del algoritmo de Cochran-Orcutt llegaría sin du
da a proporcionar valores más altos, 3er fiables, para la t;.
- Dificultades económicas y de tiempo han impedido ensayar otros tipos de
relaciones matemáticas distintos de los lineales y logarítmicas, cuyo
grado de ajuste podría llegar a ser mayor.
- Aún cuando la significación relativa de las variables independientes
parece conceder prioridad a los vehículos en movimiento sobre los es
tacionados, no hay que olvidar que aquéllos incorporan otros efectos
detrimentales para el medio ambiente urbano (ruido, demoras y riesgo de
accidente, etc.) apreciados por los sujetos al tiempo que los estricta-
mente visuales. No se ha investigado la incidencia de este tipo de efec-
tos combinados pero se recomienda hacerlo a la hora de justificar polí-
ticas de segregación peatonal con preferencia sobre actuaciones en ma-
teria de aparcamientos.
93.
- El modelo obtenido explica la opinión subjetiva representada por la me
diana de sus respuestas, del grupo de expertos, mediante los índices
deciles V010, V050 y V090 más el Flujo Vehicular que cruza una sección
dada. El grado de explicación de las variables independientes no es tan
elevado como para conceder al modelo un carácter predictivo. Se consi
dera que determinadas modificaciones en la definición de las variables
así como la introducción de otras que se detallan al formular recomen
daciones pueden contribuir a conceder al modelo estadístico que se pro
pone un carácter predictivo para situaciones de proyecto.
94.
ANEJO A.
- Bibliografía
- Lista de Tablas.
95
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS CITADAS EN EL TEXTO.
General.
1. Traffic in Towns. H.M.S.O., London, 1963.
2. R.G. Hopkinson. The quantitative assessment of visual intrusión. R.T.P.I.
Journal, Dic. 1971.
3. Report of the Urban Motorways Project Team to the Urban Motorways Committee.
H.M.S.O. 1973.
4. D.G. Leyland and D.K. Foster. Visual intrusión of urban motorways. An eva-luative model.
Notes on a publication by and for the Coventry Transportation Study Group.
1971.
5. R. France. Studies in the vulnerability of the environiaent to visual intrusión. (Special Study) Imperial College 1971.
6. Notas sin publicar por D.K. Crompton, Imperial College.
7. Ralph Hopkinson and Newton Watson. Visual Intrusión studies. Notas no publicadas Octubre 1971 y Abril 1972.
8. Arquitectura. Revista del Colegio Oficial de Arquitectos de Madrid. Octubre 1972.
9. Red Arterial de Segovia. Ministerio de Obras Públicas. Madrid 1.0/2.
10. C.D. Buchanan. Traffic in Historie Tovwns. Automovilismo and Architects
Journal. 1968—4 pp. 519-545.
11. M.E. Burt. Roads and the environment. T.R.R.L. Report LR.441 pp. 27.
12. MWAY. A system for predicting and evaluatiating the intrusive effects of motorways.
Applied Research of Cambridge Ltd. in conjunction with Austin-Smith Ltd., Planners. pp. 6-7.
96.
13. Methods of evaluation of the effects of transportation systems on community values. Stanford Research Institute, 1971.
14. Visual Effects: Quantified Intrusion. RUMPT Technical Paper nº A. DOE 1974.
15. Barry Hedges. Attaching monetary values to environmental disturbance. Social and Community Planning Research. Noviembre 1972.
16. E.J. Calderón. Tráfico .Urbano y Medio Ambiente. Un ensayo de Planificación
Conjunta. Ministerio de Planificaci6n del Desarrollo. 1975.
17. Social Surveys. RUMPT Technical Paper nº 2. DOE Octubre 1974.
18. Barry Hedges. Road Traffic and the environment. Social and Community Plan
ning Research. 1973.
19. ECMT lSth Round Table 1972. Studies on the social costs of urban road transport.
20. OECD 1974. Roads and the Urban Environment. Reports I y II.
21. Coventry Transportation Study. City of Coventry 1973.
22. Visual intrusion of Roads and Traffic: a case study in the Lake District.
Linda Huddard. TRRL. Suppelementary Report 186. UC. 1976.
23. Inventario del Patrimonio Artístico y Arqueol6gico de España. Ministerio
de Educación y Ciencia. Direcci6n General de Bellas Artes. 1973.
24. Gonzalo Guzman Castaños. Estudios de previsión de cambios tecnológicos de España. Institute Nacional de Racionalización y Normalización 1974.
25. L. Albertson y T. Cutler. Delphi and the image of the future. Futures. Vol.8 nº 5. Octubre 1976.
97.
LISIA DE TABLAS.
Capítulo 2.
I. Resumen de las características de los emplazamientos elegidos.
II. Calificaciones oficiales de los lugares seleccionados.
III. Calificaciones subjetivas en término de calidad estética e importan cia dentro del contexto urbano de Segovia.
IV. Variación subjetiva de las condiciones de tráfico.
V. Evaluación numérica de intrusión en los emplazamientos elegidos.
VI. Cifras de intrusión y evaluación cualitativa de los emplazamientos elegidos.
VII. Disposición comparativa de las secciones de acuerdo a valores de in trusión y niveles de calidad estética.
VIII. Número de personas cuyas respuestas fueron afectadas por los factores que se indican.
IX. Plaza Mayor: Catedral. Resultados principales en cuanto a volúmenes de tráfico y porcentajes medios de obstrucción registrados.
X. Plaza Mayor: Soportales. ídem.
XI. Calle Real. ídem.
XII. Puerta de San Andrés. ídem.
XIII. Plaza de la Merced. ídem.
XIV. Plaza del Conde de Cheste. ídem.
XV. El Azoguejo y El Acueducto. ídem.
XVI. Plaza de San Martín. ídem.
Capítulo 3.
I. Clasificación de los lugares en orden decreciente según índices deci-les y valores de intrusión. Malla de 100º.
II. ídem. Malla de 10º.
III. Una medida de correlación entre cifras de intrusión e índices deciles para cada uno de los lugares considerados.
IV. Una medida de correlación entre cifras de intrusión y cada uno de los índices deciles considerados.
V. Resumen de datos para el ordenador.
VI. Segundo ensayo del modelo. Resumen de resultados.
VII. Aplicación del método Delphi. Resumen de resultados.
VIII. Tercer ensayo del modelo. Resumen de resultados.
99.
ANEJO B.
- Cuestionario.
- Tablas.
- Print-outs.
100 .
E s t u d i o de Segovia.
Fecha:
Pregunta 1.
¿Vive o trabaja Vd. en Segovia, está Vd. de compras o de turismo?
Residente/trabajo.
Compras.
____ Turista.
Otras.
Por favor, marque sólo un apartado
Pregunta 2.
¿Durante cuánto tiempo ha v i v i d o , t r a b a j a d o , comprado o hecho Vd.
tur ismo en Segovia?
Mas de c u a t r o años .
En t r e uno y c u a t r o años.
Menos de una semana.
Solamente un d í a .
Presunta 3.
Califique los lugares siguientes de acuerdo con su propia opinión
en cuanto a calidad estética e importancia dentro del conjunto de Segovia,
Nota: Utilice las categorías A, B, C, D, dispuestas en orden decrecientej
es decir, A representaría la máxima calidad.
101
Situación, Calificación.
1. Plaza Mayor: Vista de la cabecera de la catedral des
de el centro de la plaza ..................
2. Id. Vista de los soportales en el tramo comprendido
entre la calle Escuderos y la embocadura de la Pla
za del 4 de Agosto ....... . ..........
3. Atrio de la Iglesia de San Martín y escalinata de ac
ceso a la Plaza de San Martín, desde el Hotel Las Si
renas ..... ... ........
4. Puerta de San Andrés (exterior), desde la confluencia
de las calles San Valentín y L. Moreno ....
5. Casa de las Cadenas desde la Plaza del Conde de Ches-
te .
6. Cabecera de la Iglesia de San Andrés y Plaza de la
Merced, desde el centro de la Plaza
7. Plaza del Azoguejo, desde la desembocadura de la ca
lle Cervantes
8. Plaza de San Martín, desde la desembocadura de la Ca
lle Arias Dávila
Pregunta 4.
¿Piensa Vd, que las condiciones de tráfico varían considerablemente a
lo largo del día. en el recinto amurallado de Segovia?
Sí.
No.
102.
Pregunta 5.
Si su respuesta en Sí, indique por favor, cuál es en su opinión el
período de mas tráfico;
De 9h. a l3h. De 13h. a l5h.
De 15h. a 19h. De 10h. a 21h.
Pregunta 6.
¿Cuál es en su opinión el efecto conjunto del tráfico, coches, seña-
Íes, etc., sobre el grado de satisfacción visual que Vd. experimenta en
cada uno de los lugares mencionados en la pregunta tres?
Nota: Marque 100 puntos si el tráfico no le estorba en absoluto el
goce de la panorámica, y 0 si la obstruye totalmente.
Situación.
2
3
4
5
6
7
8
103.
Pregunta 7.
Indique cuáles de los factores siguientes tomo Vd. en consideración
al emitir su puntuación.
Nota: Señale tantos factores como considere afectaron su opinión.
a) Volúmenes de tráfico ....
b) Coches en movimiento ....
c) Coches aparcados ....
d) Autobuses y demás tráfico pesado ...,
e) Velocidad de los vehículos ....
f) Colores de los vehículos ....
g) Tamaño de los vehículos ....
h) Proximidad de la calzada a los edificios ....
i) Dificultad para contemplar edificios u otros detalles de interés
para Vd. sin ser estorbado por vehículos que cruzan delante ....
k) Señales de tráfico, discos y similares ....
1) Otros factores (por favor, indique cuáles)....
Gracias por su colaboración.
•
104.
TABLA B.l
LISTA COMPLETA DE PORCENTAJES DE OBSTRUCCIÓN REGISTRADOS
PARA CADA UNO DE LOS EMPLAZAMIENTOS ELEGIDOS. MALLA DE 100°
Lugar No. 1 2 3 4 5 6 7 8.
LISTA COMPLETA DE PORCENTAJES DE OBSTRUCCIÓN REGISTRADOS
PARA CADA UNO DE LOS EMPLAZAMIENTOS ELEGIDOS. MALLA DE 100°
Lugar No. 1 2 3 4 5 6 7 8.
106
TABLA B.
LISTA COMPLETA DE PORCENTAJES DE OBSTRUCCIÓN REGISTRADOS
PARA CADA UNO DE LOS EMPLAZAMIENTOS ELEGIDOS. MALLA DE 1 0 °
Lugar No. 1 2 3 4 5 6 7 8
'
.
109
o
111
ANEJO C
- Notas.
- Fotografías.
.
112
NOTAS
1.- El oído reconoce mejor múltiplos de intensidad sonora que adiciones de
la misma, y la medida en decibelios toma este hecho en consideración•
Sin embargo, el oído no es igualmente sensible a todas las gamas de fre
cuencia y la escala normalmente usada para solventar el problema se co
noce como dB (A). Ella refleja con bastante exactitud la percepción hu
mana de la distribución de frecuencias que se encuentra en el ruido del
tráfico urbano.
2.- Entendemos por:
L : El nivel sonoro en dB(A) que es excedido el 10% del tiempo,
L50: Lo mismo para el 50% del tiempo; es el nivel sonoro medio.
L : Lo mismo para el 90% del tiempo.
La expresión clima sonoro comprende el rango de intensidades entre L y
L90 para un período dado. La mayor parte de las expresiones del ruido del
tráfico vienen reflejadas por uno sólo (L10 habitualmente) o una combina-
ción de estos tres índices (ver texto).
3.- Ángulo sólido es un concepto de trigonometría esférica equivalente al de
radián en la geometría plana*
El ángulo sólido que abarca una superficie S en un punto P es igual al
área A de la porción de una superficie esférica de radio unidad con cen
tro en P, que interseca sobre ella una superficie cónica con vértice en P
y generada por el perímetro de S.
113
La unidad del ángulo sólido es el estaradián y el ángulo sólido total en
un punto es 4M
4.- Definimos el esteradián como el ángulo abarcado en el centro de una esfe-
ra de radio unidad por la unidad de área de la superficie. En la práctica
se utiliza más frecuentemente el miliesteradián = 0,001 esteradianes.
Cuando el área A es relativamente pequeña en comparación con la distancia
d desde el punto de referencia, el ángulo sólido puede determinarse en pri
mera aproximación por A .
d 2
5.- Entendemos por
V050 el valor medio de la obstrucción a lo largo del período de observación
Coincide con la cifra de obstrucción que es sobrepasada un 50% de las situa
ciones •
V090 es el valor de la obstrucción que se supera un 90% del tiempo. En
otras palabras, representa una obstrucción permanente o quasi-permanente.
V010 es el valor de la obstrucción que sólo se supera un 10% del tiempo, lo
cual sugiere valores puntas de obstrucción.
6.- En el Inventario del Patrimonio Artístico y Arqueológico de España (ref.23)
figuran los siguientes monumentos en Segovia con la calificación de Monu
mento de Carácter Histórico-Artístico:
114.
Acueducto y Azoguejo Orden DO 042M
Iglesia Catedral de Santa María " DO 265M
Todo el interior del recinto amurallado " DO 311M
Iglesia de San Martín " DO 265M
Iglesia de San Millán " DO 265M
Puerta de San Andrés " DO 265M
No hay mención explícita de la Plaza de la Merced, soportales de la
Plaza Mayor y Casa de las Cadenas, aunque implícitamente sí están mencio
nadas por incluirse dentro del recinto amurallado
115
Lugar N°l. Vista de la fachada oriental de la Catedral. Nótense
las tres calles que convergen en la sección, así como las consi
derables dimensiones de ésta. Para ubicación ver pág. 204.
116
Lugar N° 2. Vista de la fachada principal del Ayuntamiento. El
paseo cubierto y los edificios de principios de siglo constitu
yen un armónico conjunto. Para ubicación, ver pág. 204.
117
Lugar N°3. La pequeña plaza con el interesante grupo de edifica
ciones góticas al fondo y la logia románica de la Iglesia de San
Martín. Para ubicación ver pág, 207.
118
Lugar N°4. Puerta de San Andrés. El estrecho paso y la empinada
cuesta de acceso. Nótese la altura de la muralla y su buen esta
do de conservación. Para ubicación ver pág. 209.
119
Lugar n°5. La impresionante Casa de las Cadenas, punto de control
de acceso en el lado oriental del recinto amurallado. Para ubica
ción ver pág. 211.
120
Lugar N° 6, El ábside de la iglesia de San Andrés flanqueado por
la estrecha calle que conduce al Alcázar. Para ubicación ver pág
214.
121
Lugar N°7. La fotografía recoge el impresionante tamaño del Acue
ducto , así como las considerables dimensiones de la sección. Para
ubicación ver pág. 217.
122
Lugar N°8. Lado Norte de la Iglesia de San Martin, con la plazue
la superior permanentemente ocupada por vehículos estacionados.
Para ubicación ver pág. 207.
MULTIPLE REGRESSION...
SELECTION 1
DETER.= 0.10000E 01
VARIABLE MEAN NO,
2 0 .2609999E 02
i 0 .3843750E 02
STANDARD DEVIATION
0 .1942317E 02
0 . 1 7 5 9 4 6 E 0 2
CORRELATION X VS Y
0 .1045666E 00
REGRESSION COEFICIENT
0 . 9 4 7 0 5 4 0 E - 0 1
STD. ERROR OF REG.C3EF. 0 . 3 6 7 7 2 1 1 8 00
COMPUTER
0.2575463
INTERCEPT 0 . 3 5 9 6 5 6 8 E 02
MULTIPLE CORRELATION 0 . 1 0 4 5 6 6 6 E 00
S T D . E R R O R O F E S T I M A T E 0 . 1 8 8 9 6 7 7 E 0 2
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEViATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
1 6 7
SUM OF SQUARESi
0 .23 68 581E 02 0 .2142533E 04 0 .2166219E 04
MEAN SQUARES
0 . 2 3 6 8 1 E 02 0.3570866E 03
F VALUE
0 . 6 6 3 3 0 3 1 E - 0 1
MULTIPLE REGRESSION.....
SELECTION 2
DETER.*
VARIABLE NO. 10
DEPENDENT 9
0 . 10000E 01
MEAN
0.2897377E 01
0.3544630E 01
STANDARD DEVIATION
0.1G42014E 01
0 . 5 0 7 4 3 4 5 6 00
CORRELATION X VS Y
0 . 2 0 1 0 3 2 1 6 00
REGRESSION COEFICIENT 0.9789753E—01
OF REG. COEF 0.1947477E
COMPUTED T VALUE
0.5026889E 00
INTERCEPT'
MULTIPLE CORRELATION.
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .3260983E 01
0 .2010320F 00
0 .5369025E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OP. VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
1 6 7
SUM OF SQUARES
0.7284319E-01 0.1729587E 01 0 .1802429E 01
MEAN SQUARES
0 . 7 2 8 4 3 1 9 E - 0 1 0 .2882644E 00
F VALUE
0 .2526957E 00
MULTIPLE REGRESSION...
S E L E C T I O N . . . . . 3
DETER:=
VARIABLE NO. 3
DEPENDENT I
0, .1OOOOE 01
MEAN
0.1703749E 02
0.3843750E 02
STANDARD DEVIATION
0.1183263E 02
0.1759146E 02
CORRELATION X VS V
-0.6197836E-02
REGRESSION
-0.9214252E-O2
STD. ERROR OF REG.COEF. 0 ,60692728 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0.385944SE 02
0.6197833E-02
0.1900058E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
1 6
SUM OF SQUARES
0.832111RE-01 0.2166135E 04 0.2166219E 04
MEAN SQUARES
O.831118E-01 0.3610225E 03
F VALUE
0.2304876E-03
MULTIPLE REGRESSION
DETER.*
VARIABLE
NO. 11
DEPENDENT 9
0.10000E 01
MEAN
0.2398357E 01
0.3544630E 01
STANDARD DEVIATION
0.1346457E 01
0.5074345E 00
CORRELATION X VS Y
-0.2427192E 00
REGRESSION COEFICIENT
-0 .9147274E-01
STD- ERROR OF REG.COEF. 0.1492543E 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
S T D . E R R O R OF ESTIMATE
0.3764014F 01
0.2427191E 00
0.5317023E 00
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
ANALYSIS OF
DEGREES OF
V
FREEDOM 1 6 7
VARIANCE FOR THE REGRESSION
SUM OF SQUARES
0.1061858E 00 0.1696244E 01
MEAN SQUARES
0.1061858E 0.2827073E
00 00
VALUE
0 .3756032E 00
0 .1802429E 01
MULTIPLE REGRESSION. . . . .
S E L E C T I O N . . . . .
DETER.=
VARIABLE
DEPENDENT i
0 .10000E O1
MEAN
0 .6728745E 01
0 .3843750E 02
STANDARD DEVIATION
0.4317344E 01
0.1759146E 02
CORRELATION X VS Y
-0.4241419E 00
REGRESSION
-0.17282098 01
STD. ERROR Of REG.COEF. 0.1506413E i
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0.5006616E 02
0 .4241418E 00
0 .1720717E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE DF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
1 6 7
SUM OF I SQUARES |
0 .3896946E 03 0*1776524E 04 0 . 2 1 6 6 2 I 9 E 04
MEAN SQUARES
0 .3896946E 03 G.29'60872E 03
F VALUE
0 .1316148E 01
MULTIPLE REGRESSION. . . . .
S E L E C T I O N . . . . . 6
DETER .=
VARIABLE
DEPENDENT
0 .10000E 01
MEAN
0 .3544630E 01
STANDARD CORRELATION DEVIATION X VS V
0.X1059607E 01 - 0 . 4 1 8 5 0 1 0 E 00
0.5074345E 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0.3861273E 01
0.4135010E 00
0.4977862E 00
ANALYSIS OF VAR
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
1 6 7
FDR THE REGRESSION
SUM OF SQUARES
0 .3156331E 00 0.1486747E 01 0.18024295E 01
REGRESSION STD. ERROR COMPUTED COEFICIENT OF REG.COEF. VALUE
-0 .2004157E 00 0 .1775615E 00 - 0 . 1 1 2 8 1 2 8 01
MEAN F VALUE SQUARES
0 .3156831E 00 0 .1273989E 01 0 . 2 4 7 7 9 1 1 E 00
MULTIPLE REGRESSION.. . . .
SELECTION 7
D E T E R . =
VARIABLE
DEPENDENT 1
0.10000E 01
MEAN
0 .9003744E 01
0 .3843750E 02
STANDARD DEVIATION
0 . 7 8 5 6 1 4 3 8 01
0.1759146E 02
CORRELATION X VS Y
0 . 1 8 1 6 9 6 5 E - 0 1
REGRESSION
0 . 4 0 7 3 0 1 7 E - 0 1
STD. ERROR OF REG.COEF. 0 .9139969E 00
COMPUTED T VALUE 0.4456270E-01
INTERCEPT 0 .3807077E 02
MULTIPLE CORRELATION 0 . 1 8 1 8 9 6 3 E - 0 1
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .1899780E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE O F . V A R I A T I O N
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
1 6 7
SUM OF SQUARES
0 .7167212E 00 C.2165 502E 04 0 .2166219E 04
MEAN SQUARES
0.7167212E CO 0.3609170c 03
F VALUE
0.1985834E-C
MULTIPLE R E G R E S S I O N . . . . .
SELECT I O N . . . . . . . 8
DETER.=
VARIABLE NO. 1 3
DEPENDENT 9
0 .10000E 01
MEAN
0 .1528769E 01
0 .3544630E 01
STANDARD DEVIATION
0 . 1 8 9 7 7 2 3 E 0 1
0.5074345E 00
CORRELATION X VS V
-0.3679172E 00
REGRESSION COEFICIENT
-0.9837782E 01
STD. ERROR OF OF REG.COEF. 0.1015052E 00 COMPUTED
T VALUE -0.9691904E 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OP ESTIMATE
0.3695026E 01
0.3679172E 00
0.5096480E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
1 6 7
SUM OF SQUARES
0.2439824E 0.1558447E
00 01
MEAN SQUARES
0.2439824E 0.2597411E
00 00
0.1802429E 01
F VALUE
0.93932906 00
MULTIPLE REGRESSION
SELECTION..... 9
DETER.=- 0.1000E 01
VARIABLE MEAN STANDARD CORRELATION REGRESSION STD. ERROR
NO. DEVIATION X VS Y COEFICIENT OF REG.COEF. 6' 0 .4753746E 01 0.41S0G21E 01 - 0 . 3 8 9 5 1 9 4 E 00 - 0 . 1 6 5 1 1 2 8 E 01 0.159383QE 01
DEPENDENT' 1 0 .3843750E 02 0 .1759146E 02
INTERCEPT 0 .4628653E 02
MULTIPLE CORP ELATION 0 .3895194E 00
STD ERROR OF ESTIMATE 0 .1750023E 0 2 .
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGREES SUM OF MEAN F VALUE OF FREEDOM SQUARES SQUARES
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 0 .3286702E 03 0 .3286702E 03 0 .10731806 01 DEVIATION FROM REGRESSION 0 .1837549E 04 0 .3062581E 03
TOTAL 7 0 .2166219E 04
MULTIPLE REGRESSION.......
SELECTION.......... 10
DETER.=
VARIABLE NO. 14
PEPENDENT 9
0.1000CE 01
MFAN
0 .8989370E 00
0 . 3 5 4 4 6 3 0 E 01
STANDARD DEVIATION
0.1624726E 01
0.5074345E 00
CORRELATION X VS Y
-0.4-676765E 00
REGRESSION COEFICIENT
-0.1460647E 00
STD. ERROR OF REG.COEF. 0 .1127008E 00
COMPUTED T VALUE
- 0 . 1 2 9 6 0 3
INTERCEPT 0 .3675932E 01
MULTIPLE CORRELATION 0 .4676764E 0 0 .
STD. ERROR OF ESTIMATE 0.48,44584E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBULABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
1 6 7
SUM OF SQUARES
0 . 3 9 4 2 2 9 8 E 0. 14082010E 0.1802429F
i
00 01 01
MEAN SQUARES
0 .3942298E 00 0.2347000E 00
F VALUE
0.1679717E 01
MULTIPLE R E G R E S S I O N . . . . .
DETER.= 0 .10000E 01
VARIABLE MEAN STANDARD CORRELATION REGRESSION STD. ERROR COMPUTED NO. DEVIATION X VS V COEFICIENT OFr REG.COEF. T VALUE
7 0 .6299994E 01 0 .6449330E 01 - 0 . 6 5 4 0 7 6 9 E ~ 0 1 - 0 . 1 7 8 4 0 8 7 E 00 0 .1111170E 01 -0.1605592E 00 DEPENDENT
1 0 . 3 8 4 3 7 5 0 E 02 0 .1759146E 02
INTERCEPT 0.3956146E 02
MULTIPLE CORRELATION 0 . 6 5 4 0 7 6 3 F - 0 1
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .1896027E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGREES SUM OF MEAN F VALUE OF FREEDOM SQUARES SQUARES
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION I 0.9267440E 01 0 .9267440E 01 0 . 2 5 7 7 9 2 8 E - 0 1 DEVIATION FROM REGRESSION 6 0.2156951E 04 0 .3594917E 03
TOTAL 7 0.2166219E C4
MULTIPLE REGRESSION.........
SELECTION. . . . . . . 12
DETER.= 0.10000E 01
VARIABLE MEAN STANDARD CORRELATION REGRESSION STD. ERROR NO. DEVIATION X V$ V COEFICIENT OF REG.COEF. 15 0 .9902242E 00 0 .2112623S 01 -0.4330379E 00 - 0 . 1 0 4 0 1 1 8 F 00 0 . 8 8 3 8 6 7 1 E - 0 1
DEPENDENT 9 0.3544630E 01 0.5074345E 00
INTERCEPT 0.3.647625E 01
MULTIPLE CORRELATION 0.4330373E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0.4940369E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGREES SUM OF MEAN F VALUE OF FREEDOM SQUARES SQUARES
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 1 0.3379948E 00 0.3379948E 00 0.1364813E 01 DEVIATION FROM REGRESSION 6 0.1464435E 01 0.2440724E 00
TOTAL 7 0.18G2429E 01
SELECTION..... 13
DETER. 0.10000E 01
VARIABLE MEAN STANDARD CORRELATION REGRESS ION: STD. ERROR NO. DEVIATION X VS Y COEFICIENT OF REG.COEF.
8 0 . 5873750E 03 0 .7004434E 03 0 .2547013E 00 0 .6396756E- 02 0.9914909E-0 DEPENDENT
1 0.3843750E 02 0.1759146E 02
INTERCEPT 0 .3468021E 02
MULTIPLE CORRELATION 0 .2547011E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .1837430E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSIONS
SOURCE OF VARIATION DEGREES SUM OF MEAN F VALUE OF FREEDOM SQUARES SQUARES
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 1 0 .1405284E 03 0 .1405284E 03 0 .4162386E 00 DEVlATION FROM REGRESSION 6 0 .2025690E 04 0 .3376150E 03
TOTAL 7 0 .21662195 04
MULTIPLE REGRESSION
S E L E C T I O N . . . . . . . . . 1 4
DETER.=
VARIABLE NO. 16
DEPENDENT
0.10000E 01
MEAN
0 .557273 IE 01
0 .3544630E 01
STANDARD DEVIATION
0 . 1 5 5 6 7 6 0 E 01
0.5074345E 00
CORRELATION X VS Y
0.3l88507E 00
REGRESSION COEFICIENT
0.1039311E 00
STD. ERROR
0 .1261252E 00 COMPUTED T VALUE 0.8240317E
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0.2 965449E 01
C.3188506E 00
0.5194844E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
1
6 7
SUM oF SQUARES
0 . 1 6 32454E 00 0 .1619184E 01 0 .1802429E 01
MEAN [SQUARES
0 .1832454E 00 0.2698641E 00
F VALUE
0.6790283G 00
MULTIPLE REGRESSION........
SELECTION............ 15
DETER.=
VARIABLE NO. NO.
DEPENDENT1
0 . 6 0 1 5 8 E - 0 1
MEAN
0.2609999E 0 .1703749E
0 .3843750E
02 02
02
STANDARD CORRELATlON REGRESSION STD, ERROR COMPUTED DEVIATION X VS V COEFICIENT OF REG.COEF. T VALUE
0.1942317E 02 0 . 1 0 4 3 6 6 6 E 00 0.1664731E 01 0.1474011E 01 0.1129388E 01 G.11B3263E 02 -0.6197836E-02 - 0 . 2 6 5 8 3 8 3 E 01 0.2419579E 01 -0.1098697E 01
0.1759146E 02
0 .4028021E 02
MULTIPLE CORRELATION 0.4508696E 00 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .1857881E 02
ANALYSIS OFl VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGREES SUM OF MEAN F VALUE OF FREEDOM SQUARES SQUARES
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 2 0 .4403562E 03 0 .2201731E 03 0.63787S7E 00 DEVIATION FROM REGRESSION 5 0 .1725863E 04 0 .34S1724E 03
TOTAL. 7 0 .2166219E 04
MULTIPLE REGRESSION.................
SELECTION..................16
DETER.= 0 .34218E 00
VARIABLE MEAN STANDARD CORRELATION REGRESSION STD. ERROR COMPUTED NO. DEVIATION X VS Y COEFICIENT OF REG.COEF. T VALUE' 10 0 .2897377E 01 0 .1042014E 01 0 . 2 0 1 : 3 2 1 E 00 0.5662532E 00 0.2575110E 00 0.2198947E 01 11 G.2398357E 01 0 .1346457E 01 -0 .2427192E 00 -0.4468944E 00 0.1992862E 00 -0.2242476E 01
DEPENDENT 9 0.3544630E 01 0.5074345E 00
INTERCEPT 0.2975793E 01
MULTIPLE CORRELATION 0.7222049E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0.4152875E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGREES SUM OF MEAN F VALUE OF FREEDOM SQUARES SQUARES
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 2 0.9401113E 00 0.4700556E 00 0.2725533E 01 DEVIATION FROM REGRESSION 5 0.8623138E 00 0.1724637E 00
TOTAL 7 0.1802430E 01
M U L T I P L F R E G R E S S I O N . . . . . . . . .
S E L E C T I O N * * * . , 1 7
DETER.=
V A R I A B L E MO.
5
DEPENDENT 1
0 , 84277E 00
MEAN
0 .6728745E 0 .9003744E
0 .3843750E
01 01
02
STANDARD DEVIATION
0 .4317344E 01 0 .7856143E 01
0 .1759146E 02
CORRELATION X VS Y
-0 .4243419E 00 0 . 1 8 1 8 9 6 5 E - 0 1
REGRESSION COEFICIENT
-0 .2085513E 01 0 . 4 9 5 1 8 9 7 E 0 0
STD. ERROR OF REG.COEF 0 .1751800E 01 0 .9627010E 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0.4801131E 02
0 .4702255E CO
0 .1636975E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF V A R I A T I O N
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
2 5 7
SUM OF SQUARES
0 .4789771E 0 .1687242E 0.2166219E
03 04 04
MEAN
0 .2394885E 03 0 .3374432E 03
F VALUE
0 .7097045E 00
MULTIPLE REGRESSION.............
SELECTION.......................... 18
DETER.= 0 . 2 5 5 4 9 E 0 0
VARIABLE MEAN STANDARD CORRELATION REGRESSION STD. ERROR NO. DEVIATION X VS V COEFICIENT OF REG.COEF. 12 0.1579934E 01 0 .1059607E 0! -0.4185010E 00 -0.1893950E 00 0.3847709E 00 13 0 .1525769E 01 0 .1897723E 01 - 0 . 3 6 7 9 1 7 2 E 00 -0. 7131499E- 02 0.2148396E 00
DEPENDENT 9 0 .3544630E 01 0 .5074345E 00
INTERCEPT 0 .3854764E 01
MULTIPLE CORRELATION 0.4187181E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0.5452372E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGREES SUM OF MEAN F VALUE OF FREEDOM SQUARES SQUARES
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 2 0.3160l08E 00 0. 1580054E 00 0.5314968E 00 DEVIATION FROM REGRESSION 5 0.1486419E 01 0.2972837E 00
TOTAL 7 0.1802429E 01
MULTIPLE REGRESSION............
S E L E C T I O N . . . . . 19
DETER.=
VARIABLE NO.
6 7
DEPENDENT 1
0.91895E 00
MEAN
0 .4753746E 0.4299994E
0.3843750E
01 01
02
STANDARD DEVIATION
0.4150021E 01
0.6449330E 01
0.1759146E 02
CORRELATION X VS Y
-0.3895194E 00 -0.6540769E-0l
REGRESSION COEFICIENT
-0.1710853E 01 0 .1350029E 00
STD. ERROR OF REG.COEF. 0.1818909E 01 0.1170432E 01
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION .
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .4571994E C2
0 .3923981F 00
0 .1914508E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
2 5 7
SUM OF SQUARES
0.3335461E 03 0.1832673E 04 0.2166219E 04
MEAN SQUARE'S
0.1667731E 03 0.3665344E 03
F VALUE
0.4549997E 00
MULTIPLE REGRESSION......
SELECTION...... 20
DETER .=
VARIABLE NO.
15 DEPENDENT
9
0.19765E 00
MEAN
0 .8989370E 0 .9902242E
0 .3544630E
00 00
01
STANDARD CORRELATION REGRESSION STD. ERROR COMPUTED DEVIATION X VS Y COEFICIENT OF REG.COEF. T VALUE
0.1624726E 01 - 0 . 4 6 7 6 7 6 5 E 00 - 0 . 1 2 6 0 7 7 2 E 00 0 .2775171E 00 - 0 . 4 5 4 3 0 4 4 5 00 0 .2112628E 01 - 0 . 4 3 3 0 3 7 9 E 00 - 0 . 1 7 1 6 0 5 6 E - 0 1 0 .2134259E 00 -0 .8040524E-01
0.5074345E 00
INTERCEPT 0.3674958E 01
MULTIPLE CORRELATION G.46R7537E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .5303549E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGREES SUM OF MEAN F VALUE OF FREEDOM SQUARES SQUARES
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 2 0.39604S1E 00 0 .1980240E 00 0 .7040196E 00 DEVIATION FROM REGRESSION 5 0 .1406382E 01 0 .2812763E 00
TOTAL 7 0 .1802429E 01
MULTIPLE REGRESSION..........
SELECTION..... . . . . . . . . 21
DETER.*
VARIABLE NO.
2 8
DEPENDENT 1
0.90263E 00
MEAN
0.260999E 0 .5873750E
0 .3843750E
02 03
02
STANDARD DEVIATION
0.1942317E 02 0 . 7 0 0 4 4 3 4 F 0 3
0 . 1 7 5 9 1 4 6 E 0 2
CORRELATION X VS Y
0.2547013E 00
REGRESS ION
0 . 2 5 1 7 2 5 0 E - 0 1 0 . 6 1 7 8 9 3 4 E - 0 2
STD. ERROR OF REG.COEF. 0 .41211315 CO 0.1142783E-01
COMPUTED T VALUE 0.6108152-0 0.54069198 0
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .3415114E 02
0 .2560663E 00
0 .2012053E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
. TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
2 5 7
SUM OF ; SQUARES
0 .1420 388E 03 0 .2024180E 04 0 ,2166219E 04
MEAN SQUARES
0 .7101941E 02 0 .4048359E 03
F VALUE
0 .1754276E 00
MULTIPLE REGRESSION..............
SELECTION.................22
DETER.=
VARIABLE NO. 10 16
DEPENDENT 9
0 .38615E 00
MEAN
0.2897377E 01 0.5572731E 01
0.3544630E 01
STANDARD DEVIATION
0.1042014E 01 0.1556760E 01
0.5074345E 00
CORRELATION X VS V
0.2010321E 00 0.3188507E 00
REGRESSION COEFICIENT
-0.6151978E-01 0.1361936E 00
STD. ERROR OF REG.COEF. 0.3310294E 00 0.2215741E 00
COMPUTED T VALUE
-0.1858439E 00 0.6146641E 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERPCR OF ESTIMATE
0.2963905E 01
0.3283724E 00
0.5671113E 00
SOURCE OF VARIATION
ANALYSIS 0F VARIANCE FOR THE REGRESSION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
2 5 7
SUM OF SQUARES
0. 1943532E CO 0.1606076E 01 C.1602429E 01
MEAN SQUARES
0.9717661E-01 0.3216152F 00
F VALUE 0.3021517E 00
0.3021517E 00
MULTIPLE REGRESSION.............
SELECTION............ 23
DETER.=
V A R I A B L E NO.
8 DEPENDENT
1
0. 96575E 00
MEAN
0.17Q3749E 0 .5873750E
0 .3843750E
0? 03
02
STANDARD DEVIATION
0.1183263E 02 0.7004434E 03
CORRELATION x v.; y
-0,6197836E-02 0.2547013E 00
REGRESSION
COEFICIENT
-0.8210856E-01
STD. ERROR OF REG.COEF. 0.6532121E 00 0.1103475E-01
T VALUE
0 .1759146E 02
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD.ERROR OF ESTIMATE
0 .3592833E 02
0 .2604197E 00
0.2009631E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
2 5 7
SUM OF SQUARES
0.1469C9SE 03 0 .2019309E 04 0.2166219E 04
MEAN SQUARES
0 .7345474E 02 0.4038618E 03
F VALUE
0.1818808E 00
MULTIPLE REGRESSION
SELECTION......... 24
DETER.=
VARIABLE NO. 11 16
DEPENDENT
0.77767E 0
0.2398357E 01 0.5572731E 01
0.544630E 01
STANDARD DEVIATION
0.1346457E 01 0 .1556760E 01
0 .5074345E 00
CORRELATION X VS Y
-0.2427192E 00 0.3188507E 00
REGRESSION COEFICIENT
0.1816129E 00
STD. ERROR OF REG. COEF. 0.1598637E 00 0.1382676E 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0.2939392E 01
0.5480262E 00
0.5022152E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES Of FREEDOM
2 5 7
SUM OF SQUARES
0.5413288E 00 0 . 1 2 6 1 1 0 1 E 0 1 0 .1802429E 01
MEAN SQUARES
0.2706644E 00 0.2522202E 00
VALUE
0.1073127E 01
MULTIPLE REGRESSION SELECTION........25
DETER.=
VARIABLE NO.
DEPENDENT 1
0.97381E 00
0.6728745E 01 0.5873750E 03
0.3843750E 02
STANDARD DEVIATION
0.4317344E 01 0.7004434E 03
0.1759146E 02
CORRELATION
X VS Y
-0.4241419E 00
0.2547013E 00
REGRESSION COEFICIENT
-0.1602225E 01 0.4798673E-02
STD. ERROR OF. REG. COEF. 0.1635584E 01 0.1008130E-01
COMPUTED T VALUE
-0 .9796045E 00 0.4759975E 00
INTERCEPT 0.4639984E 02
MULTIPLE CORRELATION 0*.641637E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0.1643643E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGREES OF FREEDOM
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 2 DEVIATION FROM REGRESSION 5
TOTAL 7
SUM OF SQUARES
0.4667073E 03 0.1694511IE 04 0 .2166219F 04
MEAN SQUARES
0.2333536E 03 0.3399021E 03
F VALUE
0.6665314E 00
MULTIPLE REGRESSION........
SELECTION......26
DETER.=
VARIABLE NO. 12 16
DEPENDENT
0 .90463E 00
MEAN
0.157S934E 01 0 .5572731E 01
0 , 3 5 4 4 6 3 0 E 01
STANDARD DEVIATION
0.1059607E 01 0 .1556760E 01
0.5074345E 00
CORRELATION X VS Y
-0.4185010F 00 0.3188507E 00
REGRESSION COEFICIENT
-0.2736709E 00 0.1614563E 00
STD. ERROR OF REG. COEF. 0 .17483S8F 00 0 .1190039E 00
COMPUTED T VALUE
-0.1565274E 01 0.1356730E 01
INTERCEPT .
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0.30772596 01
O.6301568E 00
0.4661950E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGRESS OF FREEDOM
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 2 DEVIATION FROM REGRESSION 5
TOTAL 7
SUM OF SQUARES
0.7157407E 00 0.10866396 01 0.1802429E 01
MEAN SQUARES
0.3578703E 00 0.2173378E 00
F VALUE.
0.1646608E 01
MULTIPLE REGRESSION.................
SELECTION................. 27
DETER.=
VARIABLE NO.
5 8
DEPENDENT i
0 0.99889E 00
MEAN
0 .9003744E 0.5873750E
0 .3843750E
01 03
02
STANDARD CORRELATION ' REGRESSION STD. ERROR DEVIATION X VI V COEFICIENT OF REG. COEF.
0 .7856143E 01 0.1818965E-01 0 .2172220E-01 0.9688631E 00 0 .7004434E 03 0.2547013E 00 0.6388616E-02 0 .1086674E-01
0 .1759146E 02
INTERCEPT 0 .3448940E 02
MULTIPLE CORRELATION 0 .2548854E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .2012701E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGREES SUM 0? MEAN F VALUE OF FREEDOM SQUARES SQUARES
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 2 0 .1407318E 03 0 .70365S6E 02 0 . 1 7 3 7 0 1 2 E 00 DEVIATION FROM REGRESSION 5 0.2C25487E 04 0 .4050972E 03
TOTAL 7 0 .2166219E 04
MULTIPLE regression...........
SELECTION................. 26
DETER.= 0.90020E 00
VARIABLE MEAN STANDARD CORRELATION REGRESSION NO. DEVIATION X VS y COEFiCIENT 13 0.1528769E 01 0 .1897723E 01 - 0 . 3 6 7 9 1 7 2 E 00 -0.1392046E 00 16 0 .5572731E 01 0 . 1 5 5 6 7 6 0 E 01 0.3188507E 00 0.1575394E 00
DEPENDENT 9 0 .3544630E 01 0 .5074345E 00
INTERCEPT 0 .2879517E 01
MULTIPLE CORRELATION 0 .5379151E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .4356809E 00
STD. ERROR OF REG. COEF. 0 .1019529E 00 0.1242S27E 00
COMPUTED T VALUE
-0.1365381E 01 0.1267589E 01
ANALYSIS OF VARIANCE FDR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGREES SUM OF MEAN F VALUE OF FREEDOM SQUARES SQUARES
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 2 0 .6229994E 00 0 .3114997E 00 0.1320552E 01 DEVIATION FROM REGRESSION 5 0.1179430E 01 0 . 2 3 5 8 8 6 0 E 00
TOTAL 7 0.1802429E 01
MULTIPLE REGRESSION............ SELECTION..............................29.
DETER.= 0.91041E 00
VARIABLE
DEPENDENT
MEAN
0.4753746E 01 0 .5873750E 03
0.3843750E 02
STANDARD DEVIATION
0.4150021E 01 0.70044345 03
X VS Y -0.3895194E 00
0 . 2 5 4 7 0 1 3 E 00
REGRESSION COEFICIENT
-0.1458651E 01 0.3809968E-02
STD. ERROR OF REG.COEF. 0.1807115E 01 0.1070688E-01
COMPUTED T VALUE
-0.8071710E 00 0.3558428E 00
INTERCEPT 0 .4313367E 02
MULTIPLE CORRELATION 0 . 4 1 5 5 4 4 3 E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .1893230E 02 '
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGREES OF FREEDOM
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 2 DEVIATION FROM REGRESSION 5
TOTAL 7
SUM OF
SQUARES 0 .37 40562E 03 0 .17921636 04 0 .2166219E 04
MEAN SQUARES
0.1S70281E 03 0 .3584324E 03
VALUE
0.5217946E 00
MULTIPLE REGRESSION...........
SELECTION............ 30
DETER.=
VARIABLE 14 16
DEPENDENT 9
0.99012E 00
MEAN
0.8989370E 00 0.5572731E 01
0.3544630E 01
STANDARD DEVIATION
0.l624726E 01 0.1556760E 01
0 .5074345E 00
CORRELATION X VS Y
0. 4676765 E 00 0 .3186507E 00
REGRESSION COEFICIENT
-0.1575193E 00 0 .1202717E 00
STD. ERROR COMPUTED OF REG.COEF. T VALUE 0.1128618E 00 -0.1395683E 01 0.1177893E 00 0.1021075E 01
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .3015937E 01
0 .5945786E 00
0.4827479E 00
ANALYSIS Of VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
2 5 7
SUM OF SQUARES
0 .6372019E 00 0. 1165228E 01 0.1802423E 01
MEAN
0 .3186010E 00 0 .2330456E 00
VALUE
0 .1367118E 01
MULTIPLE REGRESSION..........
SELECTION...........31
DETER.=
VARIABLE NO.
DEPENDENT I
0.95661E 00
MEAN
0.6299994E 01 0.5873750E 03
0.3843750E 02
STANDARD DEVIATION
0.6449330E 01 0.7004434E 03
0.1759146E 02
CORRELATION X VS Y
-0.6540769E-01 0.2547013E 00
REGRESSION COEFICIENT
-0.3521932E-01 0.6329205E-02
STD. ERROR OF REG.COEF.
0.1110389E-01 COMPUTED
T VALUE
-0.2920436E-01
0.5699990E 00 INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0.34O4176E 02
0.2550139F 00
0.20I2631F 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
2 5
SUM OF SQUARES
0.1408738E 03 0.2025345E 04 0.2166219E 04
MEAN SQUARES
0.7043669E 02 0.4050688E 03
F VALUE
0.173S887E 00
MULTIPLE REGRESSION.........
SELECTION...................32
DETER.=
VARIABLE
15
9
0 .97611E 00
MEAN
0.9902242E 00 0.5572731E 01
0 .3544630E 01
STANDARD DEVIATION
0 .2112628E 01 0 .1556760E 01
0 .5074345E 00
CORRELATION X VS Y
-0.4330379E 00 0.3188507E 00
REGRESSION COEFICIENT
-0.1186834E 00 0.1288259E 00
STD. ERRORi
0.3832783E-01 0 . 1 1 9 8 6 6 8 E 00
COMUTED T VALUE -0.1343669E 01 0.1074725E 01
INTEPCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0.2944252E 01
0.583C857E 00
0.4877753E CO
SOURCE OF VARIATION
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
2 5 7
SUM OF SQUARES
0 .6128062E 0 .1189624E
00 01
MEAN SQUARES
0 .3064031E 0 .2379248E
00 00
0.1802429E 01
VALUE
0.1287815E 01
MULTIPLE REGRESSION............
SELECTION 1
DETER.= 0.40508E-01
VARIABLE NO.
c. 3 3
DEPENDENT 1
MEAN
0 .2609999E 0 .1703749E 0 .5873750E
0 .3843750E
02 02 03
02
STANDARD DEVIATION
0 .1942317E 02 0 .1183263E 02 0 .7004434E 03
0 .1759146E 02
CORRELATION X VS Y
0 .1045666E 00 - 0 . 6 1 9 7 8 3 6 E - 0 2 0 .2547013E 00
REGRESSION COEFICIENT
0.1628930E 01 -0 .2606348E 01
0.4502977E-03
OF REG.COEF. 0 .1973356E 01 0.3131599E 01 0 . 1 3 6 5 7 4 1 E - 0 1
COMPUTED T VALUE
0.8254617E 00 -0.8322737E 00
0.3297095E-01
INTERCEPT 0 .4006357E 02
MULTIPLE CORRELATION 0 .4511094E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .2076892E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE 0F VARIATION DEGREES OF FREEDOM
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 3 DEVIATION FROM REGRESSION 4
TOTAL 7
SUM OF SQUARES
0.4408247E 03 0 .1725394E 04 0 .2166219E 04
MEAN SQUARES
0 .1469416E 03 G.4313484E 03
VALUE
0 .3406563E 00
MULTIPLE REGRESSION.. . .
SELECTION 2
DETER.=
VARIABLE NO* 10 11 16
DEPENDENT 9
=
NT
0.10526E 00
MEAN
0 .2697377E 0 .2398357E 0 .5572731E
0 . 3 6 4 4 6 3 0 E
01 01 01
01
STANDARD DEVIATION
0 .1042014E 01 0 .1346457E 01 0 .1556760E 01
0 .5074345E 00
CORRELATION X VS Y
0 .2010321E 00 -0 .2427192E 00 0 . 3 1 8 8 5 0 7 E 0 0
REGRESSION COEFICIENT
0 .6275811E 00 -0 .4662945E 00 - 0 . 3 5 0 2 3 7 7 E - 0 1
STD. ERROR OF REG.COEG. 0 .4560683E 00 0.24S7090E 00 0 .2024947E 00
COMPUTEO T VALUE
0 .1376368E 01 -0.1874959E 01 -0.1729614E 00
INTERCEPT 0 .3039810E 01
MULTIPLE CORRELATION 0 .7246594E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .4625790E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGREES OF FREEDOM
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 3 DEVIATION FROM REGRESSION 4
TOTAL 7
SQUARES 0 .9465125E 00 0 .8S59176E 00 0 .1802430E 01
MEAN SQUARES
0.3155041E 00 0 .2139794E 00
F VALUE
0 .1474460E 01
MULTIPLE REGRESSION..........
SELECTION 3
DETER.=
VARIABLE NO.
4 5 8
0 .81118E 00
MEAN
0 .6728745E 01 0.90034744E 01 0 .5373750E 03
0 . 3 8 4 3 7 5 0 E 02
STANDARD DEVIATION
0.4317344E 01 0.7856143E 01 0 .7004434E 03
0.1759146E 02
CORRELATION X VS Y
0.1818965E-01 0.2547013E 00
REGRESSION COEFICIENT -0.1940872E 01
0.4509001E 00 0 . 4 2 9 2 1 3 0 E - 0 2
STD. ERROR OF REG. COEF. 0 .1958883E 01 0.1062907E 01 0 . 1 1 0 9 0 4 0 E - 0 1
COMPUTED T VALUE
-0.9908054E 00 0.4242140E 00
0.3870132E 00
I NTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .4491624E 02
0 .4992241E 00
0 .2016396E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGREES Of FREEDOM
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 3 DEVIATION FROM REGRESSION 4
TOTAL 7
SUM OF SQUARES
0 .5398752E 03 0 .1626344E 04 0 .2166219E 04
MEAN SQUARES
0 .1799534E 03 0 .4063357E 03
F VALUE
0 .4426088E 00
MULTIPLE REGRESSION
SELECTION............. 4
DETER.=
VARIABLE NO. 12
16 DEPENDENT
9
0.22868E 00
MEAN
0.1579934E 01 0.1528769E 01 0.5572731E 01
0 .3544630E 01
STANDARD DEVIATION
0.1059607E 01 0.1897723E 01
0 . 1 5 5 6 7 6 0 E 01
0.5074345E 00
CORRELATION X VS Y
-0.4185010E 00
0.3188507E 00
REGRESSION COEFICIENT
-0.2234976E 00 -0.331550E-01
0.1636629E 00
STD. ERROR OF REG. COEF. 0.3676898E 00 0.2058068E 00 0.1333290E 00
COMPUTED T VALUE
-0.6078426E 00 -0.1609058E 00 0.1227511E 01
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .3036318E 01
0.6332259E 00
0.5195432E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
3
7
SUM OF SQUARES
0 .7227294E 00 0 .1079700E 01 0 .1302429E 01
MEAN SQUARES
0 .2409098E 00 0 . 2 6 9 9 2 5 1 E 00
F VALUE
0 .3925058E 00
MULTIPLE REGRESSION......................
SELECTION.............. 5
DETER.=
VARIABLE NO.
6 7 3
DEPENDENT 1
0 , 82147E 00
MEAN
0.4753746E 0 .6299994E 0.5873750E
0 .3843750E
01 01 03
02
STANDARD DEVIATION
0.4150021E 01 0.6449330E 01 0.7004434E 03
0 .1759146E 02
CORRELATION X VS Y
-0.3895194E 00 -0.6540769-01 0.2547013E 00
REGRESSION COEFICIENT -0.1532255E 01
0 .1939430E 00 0.4051413E-02
STD, ERROR OF REG. COEF. 0 .2074575E 01 0.1302315E 01 0 . 1 2 0 4 7 2 1 E - 0 1
COMPUTED T VALUE
-0.7385873E 01 0.1489217E 00 0.3362948E 00
INTERCEPT 0 .4211990E 02
MULTIPLE CORRELATION 0.4209971E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .2110854E 02
SOURCE OF
ATTRIBUTABLE TO DEVIATION FROM
TOTAL
VARIATION
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
REGRESSION REGRESSION
DEGREES OF FREEDOM
3 4 7
SUM OF SQUARES
0.383937575 0 .1782281E 0 .2166219E
03 04 04
SQUARES 0 . 1 2 7 9 7 9 2 E 03 0 .4455703E 03
F VALUE
0.2872255E 00
MULTIPLE R E G R E S S I O N . . . . . . . .
S E L E C T I O N . . . . . . . . . 6
VARIABLE NO • 14
DEPENDENT 9
0 .19140E 00
MEAN
0.8989370E 00 0 .9902242E 00 0 .5572731E 01
0.3544630E 01
STANDARD DEVIATION
0.1624726E 01 0.2115618E 01 0 .1556760E 01
0.5074345E 00
CORRELATION X VS Y
-0 .4676765E 00 -0.4330379E 00 0 .3188507E 00
REGRESSION COEFICIENT
-0 .1025037E 00 - 0 . 4 7 5 8 3 8 7 E - 0 1 0.1245448E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0.2818758E 00 0.2183279E 00 o.1323773E 00 1 3 2 3 7 3 E 00
T VALUE -0.3636484E 00 -0.21794648E 00 0.9408318E 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .2989838E 01
0 .6009246E 00
0 .5365522E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
3
7
SUM 0F SQUARES
0 .6508762E 00 0 . 1 1 5 1 5 5 3 E 01 0 .1802429E 01
MEAN SQUARES
0 .2169587E 00 0 .2878883E 00
F VALUE
0.7536211E 00
MULTIPLE REGRESSION.. . . . . . . .
SELECTION. . . . . . . . . 7
NO . 2
DEPENDENT
362965E 00
MEAN
0 .2609999E 02 0 . 6 2 9 9 9 9 4 E 01 0.5873750E 03
0 .3843750E 02
STANDARD DEVIATION
0 .1942317E 02 0.6449330E 01 0 .7004434E 03
0 .1759146E 02
C O R R E L A T I O N
X VS Y 0 .1045666E 00
- 0 . 6 5 4 0 7 6 9 E - 0 1 0 .2547013E 00
REGRESSION COEFICIENT
0 . 3 1 6 8 9 1 8 6 - 0 1 -0 .2171639E 00
0.5273376E-02
STD. ERROR OF REG. COEF. 0 .7096938E 00 0 .2076171E 01 0 . 1 5 4 1 9 1 8 E - 0 1
COMPUTED T VALUE
0.1151048E 00 -0.1045982E 00 0 .3420010E 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .3457610E 02
0 .2609958E 00
0 .2246474E 02
SOURCE OF VARIATION
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION PROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
3 4 7
SUM OF SOUARES
0 .1475602E 0 .2018658E
03 04
0 .2166219E 04
MEAN SQUARES
0 . 4 9 1 8 6 7 4 E 02 0 .5046646E 03
F VALUE
0 . 9 7 4 6 4 2 0 E - 0 1
MULTIPLE REGRESSION....... SELECTION.................8
VARIABLE NO. 10
DEPENDENT
0.18234E 00
MEAN
0 .2897377E 01 0 .9902242E 00 0 .5572731E 01
0 .3544630E 01
STANDARD DEVIATION
0 .1042014E 01 0 .2112628E 01 0 .1556760E 01
0 . 5 0 7 4 3 4 5 E 0 0
CORRELATION x vs Y
0.2010321E 00 -0.4330379E 00
0.3188507E 00
R E G R E S S I O N C O E F I C I E N T
0.4410464E 00 - 0 . 2 1 6 9 9 2 1 E 0 0
STD. ERROR OF REG. C O E F . 0 .4010480E 00 0 .1244159E 00 0 .2246988E 00
COMPUTED T VALUE
0 .1099734E 01 -0.1744085E 01 -0.3642740E 00
INTERCEPT
M U L T I P L E CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .2937763E 01
0 .7022939E 00
0 .4778706E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
3 4 7
S U M OF SQUARES
0 .8889889E 00 0 . 9 1 3 4 4 1 3 E 00 0 .1802430E 01
MEAN SQUARES
0 .29632966 00 0 .2283603E 00
F VALUE
0 .1297640E 01
MULTIPLE REGRESSION
SELECTION...... 9
4 7
DEPENDENT
0.83748E 00
MEAN
0 .6728745E 01 0 .62999946 01 0 .5873750E 03
0 .3843750E 02
STANDARD DEVIATION
0 .4317344E 01 0.6449330E 01 0 .7004434E 03
0.1759146E 02 *
CORRELATION
-0.4241419E 00 - 0 . 6 5 4 0 7 6 9 E - 0 1
0 .2547013E 00
REGRESSION COEFICIENT
- 0 . 1 7 6 3 7 8 4 E 01 0.3433672E 00 0 . 5 0 9 6 1 0 0 E - 0 2
STD. ERROR OF REG.COEF, 0 .191795E 01 0 .1291262E 01 0 . 1 1 3 2 3 4 3 E - 0 1
COMPUTED T VALUE 0.9225804E 00
0 . 2 6 5 9 1 6 0 E 0 0 0 . 4 6 7 5 0 5 4 E 00
INTERCEPT 0 .4503154E 02
M U L T I P L E C O R R E L A T I O N O . 4 7 8 6 1 8 9 E 0 0
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 . 2 0 4 3 2 7 4 E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBULABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
3 4 7
SUN OF SQUARES
0 .4962288E 03 0 .1669990E 04 0 .2166219E 04
MEAN SQUARES
0. 1654096c 03 0 .4174973E 03
F VALUE
0 .3961931E 00
M U L T I P L E R E G R E S S I O N . . . . . . . . .
SELECTION.. . . . . . . 10
DETER.=
VARIABLE NO. 12 15 16
DEPENDENT
0 . 21755E 00
MEAN
0 .1579934E 0.9902242E 0 .5572731E
01 00 01
0 .3544630E 01
STANDARD DEVIATION
0 .1059607E 01 0 .2112628E 01 0 .1556760E 01
0 .5074345E 00
CORRELATION x vs Y
- 0 . 4 1 8 5 0 1 0 E 00 - 0 . 4 3 3 0 3 7 9 E 00
0 .3188507E 00
R E G R E S S I O N
COEFICIENT -0 .2447020E 00 - 0 . 1 6 1 1 2 4 8 E - 0 1 0.1587464E 00
STD. ERROR OF REG. COEF.. 0 .3934712E 00 0 .1899854E 00 0 .1367170E 00
COMPUTED T VALUE
-0 .6219059E 00 -0 .8480901E-01
0.1161131E 01
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .3062547E 01
0 .6310151E 00
0 .5207537E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
3
7
SUM OF SQUARES
0 .7176917E 0 .1084738E 0 .1802429E
00 01 01
MEAN SQUARES
0 .2392306E 00 0 .2711844E 00
F VALUE
0 .8821692E 00
MULTIPLE REGRESSION.... SELECTION...................11
VARIABLE NO. 2 4 8 DEPENTENT
1
0.53102E 00
MEAN
0 . 2 6 0 9 9 9 9 E 02 0 .6728745E 01 0 .5873730E 03
0 .3843750E 02
STANDARD DEVIATION
0 .1942317E 01 0 .4317344E 01 0 .7004434E 03
0 .1759146E 02
CORRELATION X VS Y
0 .1045666E 00 -0 .4241419E 00 0 .2547013E 00
REGRESSION COEFICIENT
0.4269320E 00 - 0 . 2 7 6 5 7 0 3 E 01 - 0 . 5 6 0 6 2 4 8 E - 0 4
STD. ERROR OF REG.COEF. 0 .4994792E 00 0 .2163399E 01 0 . 1 1 8 1 8 6 0 E - 0 1
COMPUTED T VALUE 0.8547543E 00
-0.1278406E 01 -0.4743580E-02
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .4593719E 02
0 .5801861E 00
0 .1895412E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
3 4 7
SUM OF SQUARES
0 . 7 2 9 1 8 3 8 E 03 0. 14370356 04 0 .2166219E 04
MEAN SQUARES
0 .2430613E 03 0 .3592585E 03
F VALUE
0 . 6 7 6 5 6 3 6 E 00
MULTIPLE REGRESSION......
SELECTION...................12
D E T E R . =
VARIABLE NO. 10 12 16
DEPENDENT
0 .15013E 00
MEAN
0 .2897377E 01
0 .1579934E 01 0 .5572731E 01
0 . 3 5 4 4 6 3 0 E 0 1
STANDARD DEVIATION
0 .1042014E 01 0 .1059607E 01 0 .1556760E 01
0 . 5 0 7 4 3 4 5 E 00
CORRELATION X VS Y
- 0 . 4 1 8 5 0 1 0 E 00 0 .3188507E 00
REGRESSION
0 .6052877E 00 -0.5673423E 00 - 0 . 9 4 2 4 2 0 4 E - 0 1
STD.ERROR OF REG.COEF. 0.3518386E 00 0 .2260559E 00 0.1796262E 00
COMPUTED T VALUE
0 . 1 7 2 0 3 5 6 E 0 1 -0.2509744E 01 -0.5246563E 00
INTERCEPT 0 .3212433E 01
MULTIPLE CORRELATION 0 .8083847E 00
S T D . ERROR OF ESTIMATE 0 . 3 9 5 1 7 8 0 E 00
A N A L Y S I S OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF V A R I A T I O N
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION D E V I A T I O N FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
3 4
SUM OF SQUARES
0 . 1 1 7 7 8 6 2 E 01 0 .6245680E 00 0.1802430E 01
MEAN SQUARES
0 . 3 9 2 6 2 0 7 E 00 0 .1561420E 00
F VALUE
0 .2514510E 01
MULTIPLE REGRESSION.... . . .
S E L E C T I O N . . . . . . . . . . . 1 3
DETER.= 0 .26642E 00
VARIABLE MEAN STANDARD CORRELATIONfW NO. DEVIATION X VS Y
2 0.2609999E 02 0 .1942317E 02 0 .1045666E 00 5 0 . 9 0 0 3 7 4 4 E 01 0 .7856143E 01 0.1818965E 01 8 0 .5873750E 03 0 .7004434E 03 0 .2547013E 00
DEPENDENT I 0 .3843750E 02 0 .1759146E 02
INTERCEPT 0 .3427194E 02
MULTIPLE CORRELATION 0 .2570914E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .2248911E 02
ANALYSIS Of VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGREES SUM OF OF FREEDOM SQUARES
A T T R I B U T A B L E TO REGRESSION 3 0 .1431784E 03 DEVIATION FROM REGRESSION 4 0 .2023040E 04
TOTAL 7 , 0 .2166219E 04
REGRESSION COEF IC IENT
0 . 5 8 9 3 4 2 8 E - 0 1 -0.9453422E-01 0 . 5 9 2 2 1 6 8 E - 0 2
STD. ERROR OF REG.COEF. 0.8473742E 00
0.1991504E 01 0 . 1 3 8 7 1 1 9 E - 0 1
COMPUTED T VALUE
0.6954926E-01 - 0 . 4 7 4 6 8 7 6 E - 0 1 0 .4289403E 00
MEAN SQUARES
0 . 4 7 7 2614E 02 0 .5057600E 03
F V A L U E
0 . 9 4 3 6 5 1 8 E - 0 1
MULTIPLE REGRESSION............
SELECTION.................... 14
DETER.= 0.17908E 00
VARIABLE MEAN STANDARD CORRELATION REGRESSION STD. ERROR COMPUTED . NO. . DEVIATION X VS Y COEFICIENT OF REG.COEF. T VALUE
10 0.2897377E 01 0 „1042014E 01 0.201O321E 00 0.4037696E 00 0.3927546E 00 0.1028045E 01 13 0 .1528769E 01 0.1897723E 01 - 0 . 3 6 7 9 1 7 2 E 00 -0.2403117E 00 0.1412445E 00 -0.1701397E 01 16 0 .5372731E 01 0.1556760E 01 0 .3133507E 00 -0.1527046E-01 0 .2086352E 00 - 0 . 7 3 1 9 2 1 2 E - 0 1
DEPENDENT 9 0 .3544630E 01 0 .5074345E 00
INTERCEPT 0 .2827236E 01
MULTIPLE CORRELATION 0 .6945524E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .4829421E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION •
SOURCE OF VARIATION DEGREES SUM OF MEAN F VALUE OF FREEDOM . SQUARES SQUARES
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 3 0 .8694977E 00 0 .2398325E 00 0.1242673E 01 DEVIATION PROW REGRESSION 4 , 0 .9329325E 00 0 .2332331E 00
TOTAL 7 0 .1802430E 01
MULTIPLE REGRESSION.......... SELECTION....................15
DETER.=
V A R I A B L E
DEPENDENT
0.52141E 00
MEAN
0.1703749E 02 0.6728745E 01 0.5873750E 03
0.3843750E 02
STANDARD DEVIATION
0.1183263E 02 0.4317344E 01 0.7004434E 03
0.1759146E 02
CORRELATION X VS Y
-0.6197836E-02 - 0 . 4 2 4 1 4 1 9 1 0 0 0 .2547013E 00
REGRESSION
0.5586851E 00 -0.2620083E 01 0.2036705E-02
STD. ERROR OF REG.COEF. 0.8553476E 00 0.2334528E 01 0.1151858E-01
COMPUTED T VALUE
0.6531672E 00 -0.1122313E 01 0.1768191E 00
INTERCEPT 0 .4535246E 02
MULTIPLE CORRELATION 0.5395008E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0.1959410E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
SUM OF SQUARES
0.6305020E 03 0 .1535717E 04 C.2166219E 04
MEAN SQUARES
0 .2103673E 03 0 .3839292E 03
F VALUE
0 .5474116E 00
MULTIPLE REGRESSION................
;SELECTION..................16
DETER.=
VARIABLE
DEPENDENT 9
0.14953E 00
MEAN
0.2398357E 01 0.1579934E 01 0 .5572731E 01
0 .3544630E 01
STANDARD DEVIATION
0.1346457E 01 0 .1059607E 01 0.1556760E 01
0.5074345E 00
CORRELATION X VS Y
-0.2427192E 00 -0.4185010E 00
0 . 3 1 8 8 5 0 7 E 0 0
REGRESSION COEFICIENT
0.7360148E-01 -0.3506210E 00
0.1476151E 00
STD. ERROR OF REG. COEF. 0.3579916E 00 0.4217775E 00 0.1484912E 00
COMPUTED T VALUE
0.2055955E 00 -0.8512938E 00 0.9940997E 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .3099446E 01
0 .6351394E 00
0 .5184896E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
3 4 7
SUM OF SQUARES
0 . 7 2 7 1 0 4 l E 0 0 0 .1075326E 01 0 .1802429E 01
MEAN SQUARES
0 .2423680E 00 0 .2688315E 00
F VALUE
0.9015610E 00
MULTIPLE REGRESSION..............
SELECTION.......................... 1 7
DETER.= VARIABLE
NO. 3 5 8
DEPENDENT
0.21148E 00
MEAN
0.1703749E 02 0 .9003744E 01 0 .5873750E 03
0 .3843759E 02
STANDARD DEVIATION
0.1183263E 02 0.7856143E 02 0.7004434E 03
0 .1759146E 02
CORRELATION X VS Y
- 0 . 6 1 9 7 8 3 6 E - 0 2 0.1818965E-01 0 .2547013E 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0.3609671E 02
0 .2880632E 00
0 .2228488E 02
ANALYSTS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
ATTRIBUTABLE TO R E G R E S S I O N
DEVIATION FROM REGRESSION TOTAL
DEGREES OF FREEDOM 3
4 7
SUM OF SQUARES
0.1797538E 03 0. 19864695E 04 0 .2166219E 04
'
0 .
REGRESSION COEFICIENT -0.4336550E 0.5892041E 0.7532053
E E E-
00 00 00 02
STD- ERROR OF REG.COEF. 0.1547037E 01 0.2291111E 01 0.1270445E-01
COMPUTED T VALUE -0.2803133E00 0.2571695E 00
0.5928670E 00 00 00
MEAN SQUARES
0 .5991794E 02 0 .4966162E 03
VALUE
0.1206324E 00
MULTIPLE REGRESSION............ SELECTION........18
VARIABLE NO.
11 13 16
DEPENDENT 9
MEAN
0 .2398357E 01 0.1528769E 01 0 .5572731E 01
0 .3544630E 01
STANDARD DEVIATION
0 .1346457E 01 0.1897723E 01 0 . 1 5 5 6 1 6 0 E 01
0 . 5 0 7 4 3 4 5 E 00
CORRELATION
-0 .2427192E 00 -0.3679172E 00 0.3188507E 00
REGRESSION COEFICIENT
0.4069279E 00 -0.4021160E 00
0.9283584E-01
STD. ERROR OF REG.COEF. 0.8385391E 00 0.5529833E 00 0.189767E 00
COMPUTED T VALUE
0 . 4 8 5 2 3 1 9 5 00 -0.7271756E 00 0 . 4 8 9 2 0 8 0 E 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
0.2666064E 01
0 .6180812E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .5276971E 00
SOURCE OF VARIATION
DEVIATION FROM REGRESSION TOTAL
OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
DEGREES OF FREEDOM
3 4
7
SUMOF SQUARES
0 .6885722E 00 0.1113857E 01 0.1802429E 01
MEAN SQUARES
0 .2295240E 00 0 .2784643E 00
F VALUE
0 . 8 2 4 2 4 9 3 E 00
MULTIPLE REGRESSION..................
SELECTION..............................19
V A R I A B L E MEAN STANDARD CORRELATION REGRESSION STD. ERROR COMPUTED NO. DEVIATION X VS Y COEFICIENT OF REG. COEF. T VALUE
2 0 . 2 6 0 9 9 9 9 E 02 0 . 1 9 4 2 3 1 7 E 02 0.1045666E 00 0.2739394E 00 0.4964713E 00 0.5517728E 00 6 0 . 4 7 5 3 7 4 6 E 00 O.4150021E 01 - 0 . 3 8 9 5 1 9 4 E 00 -0.2147741E 01 0.2313660E 01 -0.9282874E 00 8 0 .5473T50E 03 0 .7004434E 03 0.2547013E 00 0.2175106E-03 0 . 1 3 2 4 9 5 8 E - 0 1 0.1641642E-01
INTERCEPT 0 .4136974E 02
MULTIPLE CORRELATION 0.4808258E 00
S T D . ERROR OF ESTIMATE 0 .2040466E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGREES SUM OF MEAN F VALUE OF FREEDOM SQUARES
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION . 3 0 .5008154E 03 0 .1669385E 03 0 .4009562E 00 DEVIATION FROM REGRESSION 4 0 .1665403E 04 0 .4163508E 03
TOTAL 7 0 .2166219E 04
MULTIPLE REGRESSION............... SELECTION..............20
DETER.=
VARIABLE
16 DEPENDENT
0.15602E 00
MEAN
0 .2897377E 01 0 .8989370E 00
0 .5572731E 01
0.3544630E 01
STANDARD DEVIATION
0.1042014E 01 0.16247261E 01 0 . 1 5 5 6 7 6 0 E 01
0 .5 074345E 00
CORRELATION X VS Y
0.2010321E 00 -0 .4676765E 00 0.3188507E 00
REGRESSION COEFICIENT
0.5907274E 00 -0.3395513E 00 -0.1706366E 00
STD, ERROR Of REG.COEF. 0.3949517E 00 0 .1531875E 00 0 .2212500E 00
T VALUE 0.1495695 E 00
-0.2146511E 01 -0.7712390E
INTERCEPT
ION
0 .3039218E 01
0 .7651139E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .4322296E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR T H E REGRESSION
SOURCE OF VARIATlON
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
3 4 7
SUM OF SQUARES
0. 1055140E 01 0 .7472 897E 00 0.1802430E 01
MEAN SQUARES
0.3517135E 00 0 . 1 8 6 8 2 2 4 E 00
F VALUE
0.1882608E 01
MULTIPLE REGRESSION...................
SELECTION..................21
NO .
8 DEPENDENTl
0.55038E 00
MEAN
0.1703749E 02 0 .4753746E 01 0.5873750E 03
0 . 3 8 4 3 7 5 0 E 02
STANDARD DEVIATION
0.1183263E 02 0.4150021E 01 0.7004434E 03
0 .1759146E 02
CORRELATION X VS Y
- 0 . 6 1 9 7 8 3 6 E - 0 2 -0.3895194E 00 0.2547013E 00
REGRESSION COEFICIENT
0.3541033E 00
-0.2094592E 01 0 .1575064E-02
STD. ERROR
0.8513725E 00 0.25001395E 01 0.1289300E-01
COMPUTED T VALUE 0.4159204E 00 -0.8377901E 00 0.1221642E 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .4143646E 02
0 .4549433E 00
0 .2072359E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE 0F VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
3 4 7
SUM OF SQUARES
0.4483496E 03 0 . 1 7 1 7 8 6 9 E 04 0 . 2 1 6 6 2 1 9 E 04
MEAN SQUARES
0 . 1 4 9 4 4 9 9 E 03 0.42946731E 03
F VALUE
0.3479869E 00
MULTIPLE REGRESSION................ SELECTION.........22
VARIABLE
NO. 11 14 16
DEPENDENT 9
0 .10382E 00
MEAN
0 .2398357E 01 0.8989370E 00 0 .5572731E 01
0 . 3 5 4 4 6 3 0 E 01
STANDART DEVIATION
0 . 1 3 4 6 4 5 7 E 0 1 0 .1624726E 01 0 .1556760E 01
0 .5074345E 00
CORRELATION X VS Y
- 0 . 2 4 2 7 1 9 2 E 00 - 0 . 4 6 7 6 7 6 5 E 00 0.3188507E 00
REGRESSION COEFICIENT 0.6680888E-01
-0.2031600E 00 0.9776056E-01
STD. ERROR OF REG. COEF. 0.4666991E 00 0 . 3 4 2 7 7 0 6 E 00 0 .2048986E 00
COMPUTED T VALUE
0.1431519E 00 -0.5926995E 00
0.4771168E 00
INTERCEPT
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .3022233E 01
0 .5973432E 00
0 .5383512E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM 3
4 7
SUM OF SQUARES
0.6431413E 00 0 . 1 1 5 9 2 8 8 E 01 0 .1802429E 01
MOAN SQUARES
0*2143804E 00 0 .2898221E 00
F VALUE
0 .7396964E 00
MULTIPLE REGRESSION....................
SELECTION...................23
DETER.= 0.94938E-01
VARIABLE MEAN STANDARD CORRELATION REGRESSION STD. ERROR COMPUTED NO. DEVIATION X VS Y COEFICIENT OF REG. COEF. T VALUE
4 0.6728745E 01 0 .4317344E 01 -0.4241419E 00 -0.2999164E 01 0.5539010E 01 -0.5414520E 00 6 0 . 4 7 5 3 7 4 6 E 01 0.4150021E 01 -0.3895194E 00 0.1590592E 01 0.5959618E 01 0.2668950E 00 8 0.5873750E 03 0 .7004434E 03 0 .2547013E 00 0 . 6 2 2 6 1 1 5 E - 0 2 0.1238640E-01 0.5026573E 00
DEPENDENT 0.3643750E 02 0 .1759146E 02
ITERCEPT 0 . 7 3 9 9 7 7 E 0 2
MULTIPLE CORRELATION 0 .4787219E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .2043144E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGREES SUM OF MEAN F VALUE OF FREEDOM SQUARES SQUARES
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 3 0 .4964424E 03 0 .1654808E 03 0 .3964142E 00 DEVIATION FROM REGRESSION 4 0 .1669776E 04 0 .4174441E 03
TOTAL 7 0 .2166219E 04
MULTIPLE REGRESSION..........
S E L E C T I O N . . . . . . 2 4
DETER.= 0 . 3 0 4 5 4 E - 0 1
VARIABLE MEAN STANDARD CORRELATION REGRESSION STD. ERROR COMPUTED NO. D E V I A T I O N X V$ Y COEFICIENT OF REG. COEF.t T VALUE 12 0 . 1 5 7 9 9 3 4 E 01 0 . 1 0 5 9 6 0 7 E 01 -0 . 4 1 8 5 0 1 0 E 00 - 0 . 7 4 4 6 8 6 2 E 00 0 . 1 0 3 2 6 7 8 E 01 - 0 . 7 2 1 1 2 1 6 E 00 14 0 .8989370E 00 0 .1624726E 01 -0.46765E 00 0.2987487E 00 0 .6437554E 00 0.4640717E 00 16 0 .5572731E 01 0 .1556760E 01 0 .3188507E 00 0 .2294721E 00 0 .1956505E 00 0 .1172867E 01
DEPENDENT 9 0 .3544630E 01 0.50743A5E 00
INTERCEPT 0 . 3 1 7 3 8 4 2 E 01
MULTIPLE CORRELATION 0 . 6 5 4 1 3 7 8 E 00
S T D . ERROR OF ESTIMATE 0 . 5 0 7 7 3 4 3 E 00
ANAL YSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF V A R I A T I O N DEGREES SUM Of MEAN F VALUE OF FREEDOM SQUARES SQUARES
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 3 0 . 7 7 1 2 5 3 1 E 00 0 . 2 5 7 0 8 4 4 E 00 0 . 9 9 7 2 4 6 7 E 00 D E V I A T I O N FROM REGRESSION 4 0 .1031177E 01 0 . 2 5 7 7 9 4 1 E 00
TOTAL 7 -0.1802429E 01
MULTIPLE REGRESSION....... SELECTION..........25
VARIABLEi NO. 5 6 8
0 .80328E 00
MEAN
0 . 9 0 0 3 7 4 4 E 01 0 .4753746E 01 0.5873750E 03
0 .3843750E 02
STANDARD DEVIATION
0 . 7 8 5 6 1 4 3 E 01 0 .4150021E 01
0 .7004434E 03
0 .1759146E 02
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .4163210E 02
0 .435002E 00
0 .2095082E 02
CORRELATION X VS Y 0.1818965E-01 -0.1667992E 00 0.3323039E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
3 4 7
SUM OF SQUARES
0 .4104685E 03 0.1755750E 04 0 .2166219E 04
REGRESSION COEFICIENT
0 .3090646E 00 -0.1667992E 01 0 . 3 3 2 3 0 3 9 E - 0 2
MEAN SQUARES
0 .1368228E 03 0 .4389375E 03
STD.ERROR OF R E G . COEF. 0 .1073065E 01 0.2127773E 01 0 . 1 1 9 6 8 4 3 E - 0 1
F VALUE
0 .3117136E 00
T VALUE 0.2880204E 00
-0.7839141E 00 0.2776504E 00
MULTIPLE REGRESSION.............. SELECTION.............26
DETER.=
VARIABLE
DEPENDENT 9
0 .18690E 00
MEAN
0.1528769E 01 0.8989370E 00 0.5572731E 01
0 .3544630E 01
STANDARD DEVIATION
0.1897723E 01 0.1624726E 01 0.1536760E 01
0 . 5 0 7 4 3 4 5 E 00
CORRELATION X VS Y
-0.3679172E 00 -0 .4676765E 00
0 .3168507E 00
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .2955927E 01
0.6036705E 00
0 .5331616E 00
ANALYSTS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION D E V I A T I O N F R O M R E G R E S S I O N
TOTAL
DECREES OF FREEDOM
3 4 7
SUM OF SQUARES
0 .6568381E 00 0.1145592E 01
0 .1802429E 01
REGRESSION COEFICIENT
-0.6423825E-01 -0 .9391719E-01 0.1384121E 00
STD. ERROR OF REG. COEF. 0.2453249E 00 0.2732244E 00 0 .1478179E 00
COMPUTED T VALUE
-0.2618497E 00 -0.3437364E 00
0.9363691E 00
MEAN SQUARES
0 .2189460E 00 0 .2863979E 00
F VALUE
0 .7644819E 00
DATOS
0 . 3 1 8 0 E 0 . 2 9 4 4 E
0.39090E 0.36376E
0 .32270E 0 .33322E
0.44500E -0.69315E
0 .422 70F 0 . 2 5 6 4 9 E
0.55900E 0.29549E
0.23180E 0 .23418E
0.16360E 0.21041E
02 01
02 01
02 01
0? 00
0? 01
02 01
0? 01
02 01
0. 27000E 0.26101E
0.60000E 0.21972E
0.44000E 0.23321E
0.40000E - 0 . 6 9 3 1 5 E
0.15500E 0.20541F
0.33000E 0. 10116E
0.21600E 0.18245E
0.37000E 0. 13029E
0? 01
0? 01
0? 01
0 ! 00
0? 01
02 01
02 01
01 01
0.19000E 0.19879E
0 .38000E 0.32958E
0.28000E 0.22513E
0.50000E -0.29957E
0.13000E 0 .20281F
0 . 1 9 2 0 0 E 0 .20794F
0 .10400E 0.14816E
0 .82000E 0 .21017F
02 01
02 01
02 01
00 01
02 0 !
02 01
02 01
01 01
0 .13600E 0.251775
0.90000E 0.17918E
0.10300E 0.21102F
0.50000F -0.25257E
0.78000E 0 .16487E
0 .27500E - 0 . 5 1 2 9 3 E
0 .62000E 0.40547E
0 .36800E 0.12947F
0? 01
01 0 !
02 01
00 01
01 01
01 -01
01 00
01 01
0 .71000E 0 .12809E
0 .27000F C.30301E
0 .95000F 0 .1 8326E
0.E0000E - 0 . 3 9 1 2 0 E
0 . 7 6 0 0 0 E 0.19671E
0.80000E 0.83291E
0 .44000F 0 .78846E
0.81800F: 0 .21017E
01 01
02 01
01 01
-01 01
01 01
01 00
01 00
01 01
0 .12400F 02 0 .63026E 01
0 .60000F 01 0.63190E 01
0 .82500E 01 0.54293E 01
0 . 8 0 0 0 0 E - 0 1 0 .42767E 01
0 .52000E 01 0.47362E 01
0 .95000E 00 0.76430E 01
0.15000E 01 0.698475E 01
0 .36500F 01 0 .28904E 01
0 .36000E 01
0 .20700F 02
0.625005E 01
0 . 2 0 0 0 0 E - 0 1
0 .71500E 01
0 .23000E 01
0 .22000E 01
0 . 8 1 8 0 0 E 01
0 . 5 4 6 0 0 E 03
0.55500E 03
0 .22800E 03
0 .72000E 02
0 .11400E 03
0 .20860E 04
0 .10800E 04
0.18000E 02
C.35019F 01
0.36659E 01
0 .34741E 01
0.37441E 01
0.37441E 01
0 . 4 0 2 3 6 E 01
0 .31433E 01
0 .27948E 01
0.32958E 01
0 . 4 0 9 4 3 E 01
0.37842E 01
0 .13863E 01
0 .27408E 01
0 .34965E 01
0 .30727E 01
0 .13083E 01
MULTIPLE REGRESSION...........
SELECTION....1
DETER.=
VARIABLE NO.
2 3 8
DEPENDENT 1
0.40508E-01
MEAN
0 . 2 6 0 9 9 9 9 E 0.1703749E 0 .5873750E
0.3584372E
02 02 03
02
STANDARD DEVIATION
0 .1942317E 02 0.1183263E 02 0 .7004434E 03
0 .1247210E 02
CORRELATION X VS Y
0.2453627E 00 0.1492298E 00 0 .4692911E 00
REGRESSION COEFICIENT
0.6129147E 00 -0.8817160E 00 0 .5809281E-02
S T D . E R R O R
OF REG. COEF. 0 .1346287E 01 0.2136477E 01 0.9317521E-02
COMPUTED T VALUE
0 .4552631E -0.4126961E
0 .6234792E
00 00 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .3145665E 02
0.5123256E 00
0 .1416923E 02
SOURCE OF VARIATION
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE
ATTRTBUTABLE DEVIATION
TOTAL
TO REGRESSION N REGRESSION
DEGREES OF FREEDOM
3 4 7
THE REGRESSION
SUM OF
SQUARES 0.2358044E 03 0 .8030684E 03 0 .1088873E 04
MEAN SQUARES
0.952681l4E 02 0 .2007671E 03
F VALUE
0 .4745207E 00
MULTIPLE REGRESSION......
SELECTION...... 2
DETER.= 0.10526E 00
VARIABLE MEAN STANDARD CORRELATION REGRESSION STD. ERROR COMPUTED NO. DEVIATION X VS Y COEFICIENT OF REG. COEF. T VALUE 10 0 .2897377E 01 0 .1042014E 01 0 .3726751E 00 0.4311993E 00 0 .3626050E 00 0 .1189171E 01 11 0 .2398357E 01 0 .1346457E 01 -0.4647478E-01 -0.2900712E 00 0 .1977404E 00 - 0 . 1 4 6 6 9 2 9 E 01 16 0 .5572731E 01 0 .1556760E 0! 0 .4723477E 00 0. 1085423E-01 0 .1609970E 00 0 .6741881E-01
DEPENDENT 9 0.3517899E 01 0.3911744E 00
INTERCEPT 0.2903758E 01
MULTIPLE CORRELATION 0 .7034724E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .3677815E 00
ANALYSIS Of VARIANCF FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION • DEGREES SUM OF OF FREEDOM ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 3 C. 5300703E 00 0.1766901E 00 0.1
DEVIATION FROM REGRESSION 4 TOTAL 7
SUM OF SQUARES
0.5300703E 0 .5410528E 0 .1071123E
00 00 01
V
MULTIPLE REGRESSION......
SELECTION 3
DETER.= 0.801118E 00
VARIABLE NO.
4 5 8
DEPENDENT
MEAN
0.6728745E 0.9003744E 0 .5873750E
01 01 03
STANDARD DEVIATION
0 .4317344E 01 0 .7856143E 01 O.7004414E 03
1 0 .3534372E 02 0 .1247210E 02
INTERCEPT 0 .3359906E 02
MULTIPLE CORRELATION 0 .5019402E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 . 1 4 2 7 0 0 5 5 02
CORRELATION REGRESSION X vs Y COEFICIENT
- 0 . 2 2 3 9 9 2 6 E 00 - 0 . 5 6 4 5 1 4 2 E 00 0 .4210291E-01 0 .1668544E 00 0 .4692911E 00 0 .7730674E-02
SOURCE OF
A T T R I B U T A B L E T DEVIATI0N FROM
TOTAL
STD. ERROR OF REG. COEF. 0.1386303E 01 0 .7522205E 00 0.7848684E-02
COMPUTED T VALUE
- 0 . 4 0 7 2 0 8 3 E 0.2218158E 0 .9849644E
00 00 00
A N A L Y S I S O F V A R I A N C E
VARIATION DEGREES OF FREEDOM
REGRESSION 3 REGRESSION 4
7
FOR THE REGRESSION
SUM OF SQUARES
0.2743350E 03 0.8145378E 03 0 . 1 0 8 8 8 3 E 04
MEAN SQUARES
0. 9144498E 0 .2036345E
02 03
F VALUE
0.4400643E 00
MULTIPLE REGRESSION.........
SELECTION 4
DETER.=
VARIABLE NO. 12 13 16
DEPENDENT 9
0.22868E 00
MEAN
0.1579934E 0 .1528769E 0.5572731E
0.3517899E
01 01 01
01
STANDARD
DEVIATION 0.1059607E 01 0.1897723E 01 0 . 1 5 5 6 7 6 0 E 01
0 .3911744E 00
CORRELATION X VS Y
-0.2276327E 00 -0.1998724E 00
0 . 4 7 3 4 7 7 E 00
REGRESSION C O E F F I C I E N T
- 0 , 1 1 1 5 0 3 7 E 00 - 0 . 2 7 0 0 7 3 2 E - 0 1
0 .1525275E 00
S T D . E R R O R OF REG.COEF. 0.2879797E 00 0 .1611907E 00 0 .1044251E 00
COMPUTED T VALUE
- 0 . 3 8 7 1 9 2 7 E 00 -0.1675488E 00
0 .1460619E 01
INTERCEPT 0 .2885360E 01
MULTIPLE CORRELATIOM 0 .6177894E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .4069134E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR T H E R E G R E S S I O N
SOURCE OF VARIATION DEGREES SUM OF MEAN F VALUE OF FREEDOM SQUARES SQUARES
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 3 0 .4088088E 00 0 .1362696E 00 0 .8229905E 00 DEVIATION FROM REGRESSION 4 0 .6623143E 00 0 .1655785F 00
TOTAL 7 0 .1071123E 01
MULTIPLE REGRESSION. . . . . . .
S E L E C T I O N . . . . . 5
DETER.=
VARIABLE NO.
6 7 8
DEPENDENT 1
0. .82147E 00
MEAN
0 .4753746E 0 . 2 9 9 9 9 4 E 0.5873750E
0.3584372E
01 01 03
02
STANDARD D E V I A T I O N
0 .4150021E 01 0 .6449330E 01 0 .7004434E 03
0 .1247210E 02
CORRELATION X VS Y
- 0 . 2 2 0 7 6 1 2 E 00 -0.1060555E 00 0 .4692911E 00
REGRESSION COEFICIENT
-0 .2742540E 00 0 . 2 4 2 4 0 0 7 E - 0 1 0 .7916320E-02
STD. ERROR OF REG.COEF. 0 .1425249E 01 0 .8947007F 00 0 . 8 2 7 6 5 2 6 E - 0 2
COMPUTEDO T VALUE
-0 .1924253E 00 0 0 . 2 7 0 9 2 9 4 E - 0 1 0 .9564786E 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .3234488E 02
0 . 4 7 6 9 2 4 8 E 00
0 .1450173E 02
SOURCE OF
ATTRIBUTABLE DEVIATION FROM
TOTAL
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
VARIATION DEGREES SUM OF OF FREEDOM SQUARES
0 REGRESSION 3 0 .2476720F 03 REGRESSION 4 0.8412007E 03
7 0 .1088873E 04
MEAN SQUARES
0.8255734E 02 0 .2103002E 03
F V A L U E
0.3925691E 00
MULTIPLE REGRESSION. . . . . .
SELECTION. . . . . . . . 6
DETER.=
VARIABLE NO. 14 15. 16
DEPENDENT
0.19140E 00
MEAN
0.8989370E 0.9902242E 0 .5572731E
00 00 01
STANDARD CORRELATION REGRESSION STD. ERROR COMPUTED DEVIATION X VS Y COEFICIENT OF REG.COEF. T VALUE
0 .1624726E 01 - 0 . 2 9 4 3 7 2 4 E 00 - 0 . 1 5 2 6 6 6 5 E - 0 1 00.2174617E 00 - 0 . 7 0 2 0 3 8 4 E - 0 1 0 . 2 1 1 2 6 2 8 E 01 - 0 . 2 9 1 6 4 9 4 E 00 - 0 . 5 8 5 8 2 0 4 E - 0 1 0 .1684356E 00 -0.3478007E 00 0 .1556760E 01 0 .4723477E 00 0 .1325597E 00 0 .1021265E 00 0 .1297095E 01
9 0.3517899E 01 0 . 3 9 1 1 7 4 4 E 00
INTERCEPT 0 .2850911E 01
MULTIPLE CORRELATION 0.6001052E 00
STD. ERROR OF E S T I M A T E 0.4139395E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR
SOURCE OF VARIATION DEGREES OF FREEDOM
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 3 0 . 3 8 5 7 3 9 5 E 0.128598E 0 .7504107E DEVIATION FROM REGRESSION 4
TOTAL 7
THE REGRESSION
SUM OF SQUARES
0.3857395E 0 . 6 8 5 3 8 3 6 E 0 . 1 0 7 I 1 2 3 F
0 0 00 01
MULTIPLE REGRESSION. . . . .
S E L E C T I O N . . . . . . . 7
DETER.=
VARIABLE NO.
2 7 8
DEPENDENT
0.36296E 00
MEAN
0 . 2 6 0 9 9 9 9 E 0 .6299994E 0 .5873750E
0? 0 ! 03
STANDARD CORRELATION REGRESSION STD. ERROR COMPUTED DEVIATION X V S Y C O E F I C I E N T O F REG. C O E F . T VALUE
0 .1942317E 02 0 .2453627E 00 0 .1777982E 00 0 .4515790E 00 0 .3937254E 00 0.6449330E 01 - 0 . 1 0 6 0 5 5 5 E 00 - 0 . 4 1 2 7 8 2 8 E 00 0 .1321070E 01 - 0 . 3 1 2 4 6 1 0 E 00
0 . 7 0 0 4 4 3 4 E 0 3 0 .4692911E 0 0 0 .6025981E-02 0 . 9 8 1 1 2 4 5 E - 0 2 0.6141912E 0 0
1 0 .3584372E 02 0 .1247210F 02
INTERCEPT 0 .3026421E 02
MULTIPLE CORRELATION 0.4993952E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .1429434E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGREES SUM OF MEAN F VALUE OF FREEDOM SQUARES SQUARES
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 3 0 .2715601E 03 0.9052002E 02 0 ,4430128E 00 DEVIATION FROM REGRESSION 4 0.8173127E 03 0 .2043282E 03
TOTAL 7 0.10688873E 04
MULTIPLE REGRESSION. . . . .
S E L E C T I O N . . . . . . . . . . . 8
DETER.= 0 .18234E 00
VARIABLE MEANl STANDARD CORRELATION REGRESSION STD. ERROR COMPUTED NO. DEVIATION X VS Y COEFICIENT OF REG.COEF. T VALUE 10 0 .2897377E 01 0 .1042014E 01 0 .3726751E 00 0.3363904E 00 0 .3042069E 00 0 .1105794E 01
1 5 0 . 9 9 0 2 2 4 2 E 0 0 0 . 2 1 1 2 6 2 8 E 0 1 - 0 . 2 9 1 6 4 9 4 E 0 0 - 0 . 1 4 4 1 5 2 6 E 0 0 0 . 9 4 3 7 3 1 7 E - 0 1 - 0 . 1 5 2 7 4 7 3 0 1 16 0 .5572731E 01 0.1556760E 01 0 .4723477E 0 0 - 0 . 2 7 4 3 7 4 8 E - 0 l 0 .1704408E 00 -0.1612729E 00
DEPENDENT 0 .3517899E 01 0 . 3 9 1 1 7 4 4 E 00
I N T E R C E P T 0.2839172E 0 1
M U L T I P L E C O R R E L A T I O N 0 . 7 1 3 6 7 5 8 E 0 0
STD. ERROR OF ESTIMATE 0.3624792E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGREES SUM OF MEAN F VALUE OF FREEDOM SQUARES SQUARES
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 3 0. 5455585E 00 0 .1818528E 00 0 .1384056E 01 DEVIATION FROM REGRESSION 4 0 .5255647E 00 0 .1313912E 00
TOTAL 7 0 .1071123E 01
M U L T I P L E REGRESSION..........
SELECTION 9
DETER.=
VARIABLE NO.
4 7 8
DEPENDENT 1
0 .83748E 00
MEAN
0.6728745E 0.6299994E 0 .5873750E
0 .3584372E
01 01 03
02
STANDARD DEVIATION
0 .4317344E 01 0 .6449330E 01 0 .7004434E 03
0 .1247210E 02
CORRELATION X VS Y
-0.2239926E 00 - 0 . 1 0 6 0 5 5 5 E 00
0 .4692911E 00
REGRESSION COEFIC IENT
- 0 . 4 7 9 7 5 6 7 E 00 0 . 8 6 1 9 9 5 8 E - 0 1 0 . 8 0 4 3 0 0 2 E - 0 2
INTERCEPT 00 .338455E 02
MULTIPLE CORRELATION 0 .4944202E 00
STD, ERROR Of ESTIMATE 0 .1434134E 02
STD. ERROR COMPUTEDO OF REG.COEF. T VALUE 0 .1341850E 01 - 0 . 3 5 7 5 3 3 6 E 00 0 .9063113E 00 0 . 9 5 1 1 0 3 0 E - 0 1 0 . 7 9 5 1 1 9 6 E - 0 2 0 .1011546E 01
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGREES SUM OF MEAN F VALUE OF FREEDOM SQUARES SQUARES
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 3 0 . 2 6 6 1 7 6 3 E 03 0 .8872542E 02 0.43133R3F 00 DEVIATION FROM REGRESSION 4 0. 8226965E 03 0.2056741E 03
TOTALl 7 0 .1088873E 04
MULTIPLE REGRESSION. . . . . . . . .
SELECTION 10
DETER.=
VARIABLE
12 15 16
DEPENDENT 9
0.21755E 00 0.21755E 00
MEAN
0.1579934E 0.9902242E 0 .5572731E
0.3517399E
01 00 01
01
STANDARD DEVIATION
0 . 1 0 5 9 6 0 E 01 0 .2112628E 01 0.1556760E 01
0 . 3 9 1 1 7 4 4 E 00
CORRELATION X VS Y
-0 .2276327E 00 -0 .2916494E 00 0 .4723477E 00
REGRESSION COEFICIENT
-0 .1138834E 00 -0 .2143505E 01 0 .1471229E 00
STD. ERROR OF REG.COEF. 0.3077333E 00 0 .1485873E 00 0 .1069262E 00
COMPUTED T VALUE
- 0 . 3 7 0 0 7 1 8 E 00 - 0 . 1 4 4 2 5 8 9 E 00
0 . 1 3 7 5 9 2 9 E 01
I N T E R C E P T
M U L T I P L E C O R R E L A T I O N
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .2899176E 01
0.6168845E- 00
0 .4072809E 00
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
ANALYSIS OF VARIANCE FOR
DEGREES OF FREEDOM
3 4 7
THE REGRESSION
SUM OF SQUARES
0 . 4 0 7 6 1 2 2 E 0.6635109E
0 .6635109E 0 . 0.1071123E
00 00 01
MEAN SQUARES
0 .1358707E 00 0 .1658777E 00
F VALUE
0.8191016E 00
MULTIPLE REGRESSION.....
SELECTION 11
v
DETER.=
VARIABLE NO.
? 4 8
DEPENDENT i
0 .53102E 00
MEAN
0 .2609999E 0 .6728745E 0.5873750E
0 .3584372E
02 01 03
02
STANDARD DEVIATION
0 .1942317E 02 0 .4317344E 01 0 .7004434E 03
0 .1247210E 02
CORRELATION X VS Y
0 .2453627E 00 -0 .2239926E 00 0 .4692911E 00
REGRESSION COEFICIENT
0 .2220934E 00 - 0 1 0 4 4 4 4 9 E 0 1 0 . 5 3 9 2 6 5 6 E - 0 2
STD. ERROR OF REG.COEF. 0 .3616872E 00 0 . 1 5 6 6 5 7 9 E 01 0 . 8 5 5 3 1 8 4 E - 0 2
COMPUTED T VALUE
0 . 6 1 4 0 8 3 E - 0 . 6 6 6 7 0 6 8 6
0 .6301168E
00 00 00
I N T E R C E P T
M U L T I P L E C O R R E L A T I O N
S T D . ERROR O F E S T I M A T E
0.3390739E 02
0 .5549555E 00
0 .1372522E 02
SOURCE OF
ATTRIBUTABLE TO DEVIATION FROM
TOTAL
VARIATION
REGRESSION REGRESSION
ANALYSIS OF VARIANCE
DEGREES OF FREEDOM
3 4 7
FOR THE REGRESSION
SUM OF SQUARES
0 .3353462E 03 0 .7535266E 03 0 .1088873E 04
MEAN SQUARES
0 .1117821E 0 .1683817E
03 03
F VALUE
0 .5933808E 00
MULTIPLE REGRESSION.........
S E L E C T I O N . . . . . 12
DETER.=
VARIABLE NO. 10 12 1 6
DEPENDENT 9
0.15013E 00
MEAN
0.2897377E 0 .1579934E 0 .5572731E
0.3517899E
01 01 01
01
STANDARD DEVIATION
0 .1042014E 01 0 .1059607E 01 0 .1556760E 01
0 .3911744E 00
CORRELATION X VS V
0 . 3 7 2 6 7 5 E 00 -0 .2276327E 00 0 .4723477E 00
REGRESSION COEFICIENT
0 .4227220E 00 -0 .3575172E 00 - 0 . 2 7 8 4 6 6 9 E - 0 1
STD. ERROR OF REG.COEF. 0.2958369E 00 0 .1900748E 00 0 .1510353E 00
COMPUTED T VALUE
0 .1428902E 01 -0 .1880928E 01 -0 ,1843721E 00
iNTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR 0F ESTIMATE
0 .3013149F 01
0 .7666502E 00
0 .3322527E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
3 4 7
SUM OF SQUARES
0 . 2 6 2 9 5 5 5 3 E 0.44155678E
00 00
MEAN SQUARES
0 .2098517E 0 .1103919E
00 00
F VALUE
0.1900970E 01
0.1071123E 01
MULTIPLE REGRESSION. . . .
S E L E C T I O N . . . . . 13
DETER.=
VARIABLE NO.
2 5 8
DEPENDENT 1
0 . 2 6 6 4 2 E 00
MEAN
0.2609999E 02 0 . 9 0 0 3 7 4 4 E 01 0 . 5 8 7 3 7 5 0 E 03
0 .3584372F 02
STANDARD DEVIATION
0 .1942117E 02 0.7856143E 01 0 .7004434E 03
0 .1247210E 02
CORRELATION X VS Y
0 .2453627E 00 0 . 4 2 1 0 2 9 1 E - 0 1 0 .4692911E 00
REGRESSION COEFICIENT
0 .1873574E 00 - 0 . 3 2 7 5 6 3 E 00 0 . 6 8 5 7 5 7 0 E - 0 2
STD. ERROR OF REG.COEF. 0.54066118E 00 0 .1270666E 01 0 . 8 8 5 0 4 2 2 E - 0 2
COMPUTED T VALUE
0 .3465664E - 0 . 2 5 7 7 8 9 1 E
0 .7748297E
00 00 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STO. ERROR OF ESTIMATE
0 .2987503E 02
0 .4935997E 00
0 .1434903E 02
SOURCE OF
ATTRIBUTABLE T DEVIATION FROM
TOTAL
VARIATION
0 REGRESSION REGRESSION
ANALYSIS OF VARIANCE
DEGREES OF FREEDOM
3 4 7
FOR THE REGRESSION
SUM OF SQUARES
0.2652937E 03 0 .8235791E 03 0 .1088873E 04
MEAN SQUARES
0 .8843123E 0. 2058948E
02 03
F VALUE
0.4294972E 00
MULTIPLE REGRESSION.. . . . . .
S E L E C T I O N . . . . . 1 4
DETER.=
VARIABLE NO. 10 13 16
DEPENDENT 9
0.17908E 00
0 .2897377E 01 0 .1578769E 01 0 .5572731E 01
0 .3517899E 01
STANDARD
0 .1042014E 01 0.1897723E 01 0 .1556760E 01
0 . 3 9 1 1 4 4 E 00
CORRELATION X VSl Y
0.3726751E 00 - 0 . 1 9 9 8 7 2 4 E 00 0 .4723477E 00
REGRESSION
0 . 3 0 5 3 3 2 5 E 00 -0 .1563933E 00 0 . 1 8 7 9 3 3 1 E - 0 1
STD. ERROR
0.3005129E 00 0 .1080720E 00 0.1596354E 00
COMPUTED T VALUE
0 .1016038E - 0 . 1 4 4 7 1 2 1 E
0 .1177264E
01 01 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .2767593E 01
0.7000635E 00
0 .3695191E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION'
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO R E G R E S S I O N
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
3 4 7
SUM OF SQUARES
0.5249456E 0 . 5 4 6 1 7 7 5 E 0 . 1 0 7 1 1 2 3 E
00 00 01
MEAN SQUARES
0 .1749818E 00 0 .1365443E 00
F VALUE
0 .1281502E 01
MULTIPLE REGRESSION. . . . . . .
SELECTION 15
D E T E R . = 0 . 5 2 1 4 1 E 0 0
VARIABLE MEAN STANDARD CORRELATION REGRESSION STD. ERROR COMPUTED NO. DEVIATION X VS Y COEFICIENT OF REG.COEE. T VALUE
3 0 .1703749E 02 0 .1183263E 02 0 .1492298E 00 0 .3165307E 00 0 .6064430E 00 0 .5219463E 00 4 0 .6728745E 01 0 .4317344E 01 - 0 . 2 2 3 9 9 2 6 E 00 - 0 . 1 0 1 5 8 8 0 E 01 0 .1655191E 01 - 0 . 6 1 3 7 5 3 6 E 00 8 0 .5873750E 03 0 .7004434E 03 0 .4692911E 00 0 . 6 3 5 3 2 9 3 E - 0 2 0 . 8 1 6 6 6 9 3 E - 0 2 0 .7779517E 00
DEPENDENT 1 0 .3584372E 02 0 .1247210E 02
INTERCEPT 0 .3355466E 02
MULTIPLE CORRELATION 0 .5394706E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .1389226E 02
ANALYSIS OF VARIANCE
DEGREES OF FREEDOM
3 4 7
FOR THE REGRESSION
SUM OF SQUARES
0.3168931E 03 0 .7710797E 03 0 .1088873E 04
MEAN SQUARES
0 .1056310E 03 0. 1929949E 03
F VALUE
0 .5473253E
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 3 0.3168931E 03 0 .1056310E 03 0 .5473253E 00 DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
MULTIPLE REGRESSION.......
S E L E C T I O N . . . . . . 16
DETER . =
VARIABLE NO. 11 12 16
DEPENDENT 9
0 .14953E 00
MEAN
0.2398357E 01 0 .1579934E 01 0.5572731E 01
0 .3517899E 01
STANDARD D E V I A T I O N
0.1346457E 01 0 .1059607E 01 0.1556760E 01
0 .3911744E 00
C O R R E L A T I O N X VS Y
-0.4647478E-01 - 0 . 2 2 7 6 3 2 7 E 00
0 .4723477E 00
REGRESSION COEFICIENT
0 . 6 6 9 8 4 8 3 E - 0 1 -0.2224554E 00 0 .1381309E 00
STD. ERROR OF REG.COEF. 0.2799414E 00 0 .3298206E 00 0 .1161168E 00
COMPUTED T VALUE
0.0.2392815E 00 -0.6744739E 00 0 .1189585E 01
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD ERROR OF ESTIMATE
0 .2938343E 01
0 .6213787E 00
0 .4054473E 00
ANALYSTS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES
3 A 7
SUM OF
SQUARES 0 .4135728E 00 0 .6575503E 00 0 . 1 0 7 1 1 2 3 E 01
MEAN SQUARES
0 . 1 3 7 8 5 7 6 E 0 0 0 .1643875E 00
F VALUE
0.8386136E 00
MULTIPLE REGRESSION..... |
SELECTION 17
DETER.=
VAPIA6LE NO.
3 5 8
DEPENDENT 1
0 .21143E 00
MEAN
0.1703749E 02 0.9003744E 01 0 .5873750E 03
0 .3584372E 02
STANDARD DEVIATION
0 .1183263E 02 0 .7856143E 01 0 .7004434E 03
0 .1247210E 02
CORRELATION X VS Y
0 .1492298E 00 0 .4210291E-01 0 .469 2911E 00
REGRESSION COEFICIENT
0.1961560E 00 -0.2146649E 00
0 . 7 8 2 3 2 4 7 E - 0 2
INTERCEPT 0 .2983931E 02
MULTIPLE CORRELATION 0 .4777721F 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .1449413E 02
STD. ERROR OF REG.COEF. 0.1006196E 01 0 .1490143E 01 0 . 3 2 6 3 0 0 3 E - 0 2
COMPUTED T VALUE
0 .1949481E - 0 . 1 4 4 0 5 6 6 E
0 .9467801E
00 00 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION DEGREES SUM OF MEAN F VALUE OF FREEDOM SQUARES SQUARES
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 3 0.2485529E 03 0.8285095E 02 0 .3943782E 00 DEVIATION FROM REGRESSION 4 0. 8403198E 03 0 .2100800E 03
TOTAL 7 0 .1088873E 04
MULTIPLE REGRESSION.....
SELECTION 18
DETER.=
VARIABLE NO. 11 13 16
DEPENDENT 9
0 . 2 8 0 9 0 2 E - 0 1
MEAN
0.2398357E 0 .1528769E 0 .5572731E
0 .3517899E
01 01 01
0 1
STANDARD DEVIATION
0 .1346457E 01 0 .1897723E 01 0.1556760E 01
0 .3911744E 00
CORRELATION X VS Y
- 0 . 4 4 4 7 4 7 8 E - 0 1 - 0 . 1 9 9 8 7 2 4 E 00
0 .4723477E 00
REGRESSION COEFICIENT
0 .4533434E 00 -0 .3728405E 00 0 . 7 7 3 8 7 6 9 E - 0 1
STD. ERROR OF REG.COEF. 0.6183772E 00 0 .4077953E 00 0.1399434E 00
COMPUTED T VALUE
0 .7331259E 00 -0 .9142835E 00 0 .5529929E 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .2569333E 01
0 .6591485E 00
0 .3691481E 00
VARIATION
TO REGRESSION REGRESSION
ANALYSIS OF VARIANCE
DEGREES OF FREEDOM
3 4 7
FOR THE REGRESSION
SUM OF SQUARES
0 .4653780E 00 0 .6057451E 00 0 .1071123E 01
MEAN SQUARES
0. 1551260E 00 0 .1514363E 00
F VALUE
0 .1024364E 01
MULTIPLE REGRESSION SELECTION........19
VARIABLE NO.
2 6 8
DEPENDENT 1
0.58233E 00
•MEAN
0.26609999E 02 0 .4753746E 01 0 .5873750E 03
0 .3584372E 02
STANDARD DEVIATION
0.1942317E 02 0 .4150021E 01 0 .7004434E 03
0 .1247210E 02
CORRELATION X VS Y
0.2453627E 00 - 0 . 2 2 0 7 6 1 2 E 00
0 .4692911E 00
REGRESSION COEFICIENT
0.1426288E 00 - 0 . 6 2 3 8 3 5 9 E 00
0 . 6 0 1 5 6 9 9 E - 0 2
STD. ERROR OF REG.COEF. 0 .3455964E 00 0 .1610551E 01 0 .9223104E-02
COMPUTED T VALUE
0.4127035E - 0 . 3 8 7 3 4 3 1 E
0 .6522424E
00 00 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0.31553195E 02
0 .5087962F 00
0 .1420381E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
SUM OF SQUARES
0.2818804E 0.8069924E 0.1088873E
03 03 04
MEAN SQUARES
0.9396011E 02 0 .2017481E 03
F VALUE
0 .4657298E
MULTIPLE REGRESSION.....
SELECTION 20
0.15602E 00
V
D
DTER.=
VARIABLE NO. 10 14 16
DEPENDENT 9
MEAN STANDARD CORRELATION REGRESSION STD. ERROR COMPUTED DEVIATION X VS Y COEFICIENT OF REG.COEF. T VALUE
0.2897377E 01 0 .1042014E 01 0.3724751E 00 0.3O68807E 00 0 .3286524E 00 0 .1207600E 01 0 .8939370E 00 0 .1624726E 0! -0.2943724E 00 -0.2052968E 00 0 .1316331E 00 - 0 . 1 5 5 9 6 1 3 E 01 0 .5572731E 01 0 .1556760E 01 0 .4723477E 00 - 0 . 6 8 1 4 7 9 0 E - 0 1 0 .1841095E 00 - 0 . 3 7 0 1 4 8 7 E 00
0 .3517899E 01 0 .3911744E 00
INTERCEPT 0 .2932304E 01
MULTIPLE CORRELATION 0 .7189587E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .3596727E 00
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 3 0.5536A52E 00 0 .1845551E 00 0 .1426628E 01 DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL 7 0. 1071123E 01
MULTIPLE REGRESSION......... SELECTION......21
DETER.=
VARIABLE NO.
3 6 8
DEPENDENT i
0 .55038E 00
MEAN
0.1703749E 0.4753746E 0 .5873750E
0 .3584372E
02 01 03
02
STANDARD D E V I A T I O N
0.1183263F 02 0 .4150021E 01 0 .7004434E 03
0 .1247210E 02
CORRELATION X VS Y
0 .1492298E 00 -0 .2207612E 00 0.4692911E 00
REGRESSION COEFICIENT
0 .1969309E 00 -0 .6187272E 00 0 .6643217E-02
STD. ERROR OF REG.COEF. 0 .5876264E 00 0 .1725622E 01 0 .8898888E-02
COMPUTED T VALUE
0 .3351294E 00 - 0 . 3 5 8 5 5 3 1 E 00
0 .7465221E 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .3152771E 02
0 .4984157E 00
0 .1430364E 02
SOURCE OF
ATTRIBUTABLE TO DEVIATION FROM
TOTAL
VARIATION
REGRESSION REGRESSION
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
DEGREES SUM OF OF FREEDOM SQUARES
3 0 .2704053E 03 4 0 .8183770E 03 7 0 .1088873E 04
MEAN SQUARES
0.9016528E 02 0 .2045942E 03
F VALUE
0.4407029E 00
MULTIPLE REGRESSION....... . . .
SELECTION.. . . . . . . 22
DETER.=
VARIABLE NO, 11 14 16
DEPENDENT 9
0.10382E 00
MEAN
0 .2398357E 0 .89893 70E 0 .5572731E
0 .3517899E
01 00 01
01
STANDARD DEVIATION
0 .1346457E 01 0 .1624726E 01 0 .1556760E 01
0 . 3 9 1 1 7 4 4 E 00
CORRELATION X VS Y
- 0 . 4 6 4 7 4 7 8 E - 0 1 - 0 . 2 9 4 3 7 2 4 E 00
0 .4723477E 00
REGRESSION COEFIC IENT
0 . 3 3 7 2 4 3 6 E - 0 1 -0 .1060365E 00
0.1159353E 00
STD. ERROR OF REG.COEF. 0.3638411E 00 0 .2672258E 00 0 .1597400E 00
COMPUTED T VALUE
0 .9268975E-01 - 0 . 3 9 6 8 0 4 8 E 00
07257746E 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .2886259E 01
0 .5849683E 00
0 .4197016E 00
ANALYSIS OF VARIANCE
VARIATION DEGREES OF FREEDOM
REGRESSION 3 REGRESSION 4
7
FOR THE REGRESSION
SUM OF SQUARES
0.3665254E 00 0 .7045978E 00 0 .1071123E 01
MEAN SQUARES
0 .1221751E 00 0 .1761494E 00
F VALUE
0 .6935878E 00
MULTIPLE REGRESSION .
S E L E C T I O N . . . . . 23
DETER.=
VARIABLE N O .
4 6 8
DEPENDENT 1
0 . 9 4 9 3 8 E - 0 1
MEAN
0.6728745E 0 . 4 7 5 3 746E 0 .5873750E
0 .3584372E
01 01 03
02
STANDARD DEVIATION
0.4317344E 01 0 .4150021E 01 0 .7004434E 03
0 .1247210E 02
CORRELATION X VS Y
- 0 . 2 2 3 9 9 2 6 E 00 - 0 . 2 2 0 7 6 1 2 E 00
0 .4692911E 00
REGRESSION COEFICIENT
-0 .1927579E 01 0 . 1 6 9 4 7 0 9 E 01 0 . 9 4 3 9 0 1 0 E - 0 2
STD. ERROR OF REG.COEF. 0 .3811857E 01 0 . 4 1 0 1 3 1 1 E 01 0 .8524120E-02
COMPUTED T VALUE
- 0 . 5 0 5 6 7 9 7 E 00 0 .4132115E 00 0 .1107329E 01
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .3521344E 02
0 .5232050E 00
0 .1406059E 02
ANALYSIS OP VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
3 4 7
SUM OF SQUARES
0.2980718E 0.7908010E 0 . I 0 8 8 8 7 3 E
C3 03 04
MEAN SQUARES
0.9935725E 02 0 .1977003E 03
F VALUE
0 .5025651E 00
MULTIPLE R E G R E S S I O N . . . . . . . . . .
S E L E C T I O N . . . . . 24
D E T E R . = 0 . 3 0 4 5 4 8 E - 0 1
VARIABLE MEAN STANDARD CORRELATION REGRESSION STD. ERROR COMPUTED NO. DEVIATION X VS Y COEFICIENT OF REG.COEF. T VALUE 12 0 .1579934E 01 0 .1059607E 01 - 0 . 2 2 7 6 3 2 7 E 00 - 0 . 6 3 4 2 4 0 8 E 00 0 .7935234E 00 - 0 . 7 9 9 2 8 3 0 E 00 14 0 .8989370E 00 0 .1624726E 01 - 0 . 2 9 4 3 7 2 4 E 00 0.3056050E: 00 0 .4946702E 00 0 . 6 1 7 7 9 5 5 E 00 16 0 .5572731E 01 0 . 1 5 5 6 7 6 0 E 01 0 .4723477E 00 0 .2203048F 00 0 .1503404E 00 0 .1465373E 01
OEPENDENT 0.3517899E 01 0 .3911744F 00
INTERCEPT 0 .3017551E 01
M U L T I P L E C O R R E L A T I O N O . 6 5 6 9 3 3 4 E 0 0
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .3901498E 00
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE Off VARIATION DEGREES SUM OF MEAN F VALUE OF FREEDOM SQUARES SQUARES
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 3 0 .4622556E 00 0. 1540852E 00 0 .1012274E 01 DEVIATION FROM REGRESSION 4 0.6088675E 00 0 .1522169E 00
TOTAL 7 0 .1071123E 01
MULTIPLE REGRESSION.........
S E L E C T I O N . . . . . . 25
DETER.=
VARIABLE NO.
5 6 8
DEPENDENT 1
0.80328E 00
MEAN
0.9003744E 0.4753746E 0 .5873750E
0.3584372E
01 01 03
02
STANDARD DEVIATION
0.7866143E 01 0 .4150021E 01 0.7004434E 03
0 .1247210E 02
CORRELATION X VS Y
0 .421 0 2 9 1 E - 0 1 -0 .2207612E 00
0 .4692911E 00
REGRESSION COEFICIENT
0 . 9 9 2 6 9 2 7 E - 0 1 -0 .3322942E 00 0 .7729739E-02
STD. ERROR OF REG.COEF. 0 .7411612E 00 0.1469644E 01 0 . 8 2 6 6 5 3 8 E - 0 2
COMPUTED T VALUE
0 .1339375E - 0 . 2 2 6 1 0 5 3 E
0 .9350635E
00 00 00
INTERCEPT
MULTIPLE CORRELATION
STD. ERROR OF ESTIMATE
0 .3198930F 02
0 .4803803E 00
0 .1447065E 02
ANALYSIS OF VARIANCE FOR THE REGRESSION
SOURCE OF VARIATION
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION DEVIATION FROM REGRESSION
TOTAL
DEGREES OF FREEDOM
3 4 7
SUM OF SQUARES
0.2512740E 03 0 .8375986E 03 0.1088873E 04
MEAN SQUARES
0 .8375801E 02 0 .2093997E 03
F VALUE
0 .3999911E 00
MULTIPLE R E G R E S S I O N . . . . .
SELECTION 26
D E T E R . = 0 . 1 8 6 9 0 E 0 0
VARIABLE MEAN STANDARD CORRELATION REGRESSION STD. ERROR COMPUTED NO. DEVIATION X VS Y COEFICIENT OF REG.COEF T VALUE 13 0.1528769E 01 0 .1897726E 01 - 0 . 1 9 9 8 7 2 4 E 00 - 0 . 6 5 2 6 3 9 E - 0 1 0 .1898185E 00 - 0 . 3 4 3 8 2 3 1 E 00 14 0 . 8 9 8 3 7 0 E 00 0 .1624726E 01 - 0 . 2 9 4 3 7 2 4 E 00 - 0 . 1 8 3 8 0 4 6 E - 0 1 0 .2114056E 00 -0.8694404E - 0 1 16 0 .5572731E 01 0 .1556760E 01 0 .4723477E 00 0 .1457290E 00 0 .1143731E 00 0 .1274155E 01
DEPENDENT 9 0 .3517899E 01 0 .3911744F 00
INTERCEPT 0 .2822086E 01
MULTIPLE CORRELATION 0 .5997488E 00
STD. ERROR OF ESTIMATE 0 .4140770E 00
ANALYSIS OF VARIANCE
SOURCEOF VARIATION DECREES OF FREEDOM
ATTRIBUTABLE TO REGRESSION 3 DEVIATION FROM REGRESSION 4
FOR THE REGRESSION
SUM OF
SQUARES 0.3852815E 00 0 .6858416E 00
MEAN SQUARES
0 .1284271E 0 . I 7 1 4 6 0 4 E
00 00
F VALUE
0.7490193E 00
TOTAL 7 0.1071123E 01
![Cultura basura, cerebros privilegiados - Steven Johnson [segunda parte]](https://img.pdfslide.es/doc/110x75/5532c26655034626518b46cb/cultura-basura-cerebros-privilegiados-steven-johnson-segunda-parte.jpg)
