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de su media, de modo que, si están normalmente distribuidos (cosa que asumimos en el análisis de regresión), el 95% de estos residuos se encontrarán en el rango (-1.96, + 1.96), lo cual permite identificar fácilmente casos con residuos grandes” (Pardo y Ruiz 2001, 357). La muestra se considera para los estadísticos sobre los residuos es determinada por el SPSS debido a que el programa mismo discrimina en base a los datos que requiere. Cuadro No. 25 Estadísticos sobre los residuos Mínimo Máximo Media Desviación N típica Valor pronosticado -266.87 10984.44 5486.27 2247.86 16650 Residual -6310.06 19028.52148 .000 3927.20 16650 Valor pronosticado -2.559 2.446 .000 1.000 16650 tip. Residuo típ. -1.606 4.927 .000 1.000 16650 Fuente: Elaboración propia. 5.1.2 Normalidad El supuesto de normalidad se cumple cuando los residuos del total de los valores de las variables independientes se distribuyen normalmente con una media cero. A continuación, se presentan dos figuras donde se puede apreciar claramente el grado en que los residuos tipificados muestran o no una distribución normal. En la figura No. 4 podemos observar como la curva es normal, la cual se compone de una media igual a cero y una desviación típica igual a 1, del mismo modo que los residuos tipificados. La mayoría de los casos estudiados se encuentran dentro de la parte central de la curva normal. 72