El análisis de regresión es quizá la técnica estadística más utilizada para investigar o estimar la relación entre las variables dependientes y un conjunto de variables explicativas independientes.
Este tipo de análisis de datos también se utiliza como término general para una variedad de técnicas de análisis de datos que se utilizan en un método de investigación cualitativo para modelar y analizar numerosas variables.
En el método de regresión, la variable dependiente es un predictor o un elemento explicativo y la variable dependiente es el resultado o una respuesta a una consulta específica.
Conozcamos más de las características de esta técnica de análisis.
¿Qué es un análisis de regresión?
El análisis de regresión es un método estadístico que permite examinar la relación entre dos o más variables e identificar cuáles son las que tienen mayor impacto en un tema de interés.
Este tipo de análisis estadístico permite clasificar matemáticamente a través de diferentes preguntas como: ¿Qué factores importan más? ¿Qué factores se pueden ignorar? ¿Cómo interactúan estos factores entre sí?, y por último, ¿Qué tan seguro te sientes de todos estos factores?
El proceso de realizar una regresión permite determinar con confianza cuáles son los factores más importantes, cuáles se pueden ignorar y cómo influyen entre sí. Dichos factores se denominan variables las cuales se clasifican en:
- Variable(s) dependiente(s): Es el factor más importante, el cual se está tratando de entender o predecir.
- Variable(s) independiente(s): Es el factor que tú crees que puede impactar en tu variable dependiente.
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Usos del análisis de regresión
Un estudio de mercado se realiza centrándose en tres matrices principales: la satisfacción del cliente, la fidelidad del cliente y la defensa del cliente. Hay que tener en cuenta que, aunque estas matrices nos informan sobre la salud y las intenciones de los clientes, no nos dicen cómo mejorar su posición. Por lo tanto, en una encuesta podemos preguntar a los consumidores el motivo de su insatisfacción es, sin duda, una forma de obtener información práctica.
Sin embargo, se ha comprobado que la gente suele tener dificultades para exponer su motivación o desmotivación o para describir su satisfacción o insatisfacción.
Además, la gente siempre da una importancia indebida a algunos factores racionales, como el precio, el envase, etc. En general, actúa como una herramienta de análisis y previsión predictiva en la investigación de mercados.
Cuando se utiliza como herramienta de previsión, el análisis de regresión puede servir para determinar las cifras de ventas de una organización teniendo en cuenta los datos externos del mercado.
Una empresa multinacional realiza un estudio de mercado para comprender el impacto de diversos factores como el PIB (Producto Interior Bruto), el IPC (Índice de Precios al Consumo) y otros factores similares en su modelo de generación de ingresos.
Obviamente, el análisis de regresión en consideración con los indicadores de marketing previstos se utilizó para predecir un ingreso tentativo que se generará en los próximos trimestres e incluso en los años futuros. Sin embargo, cuanto más se avance en el futuro, los datos serán menos fiables y dejarán un amplio margen de error.
Ejemplo: Una empresa de purificadores de agua quería entender los factores que favorecen la marca. La encuesta era el mejor medio para llegar a los clientes actuales y potenciales. Se planificó una encuesta de consumidores a gran escala y se preparó un cuestionario discreto utilizando la mejor herramienta de encuesta.
En la encuesta se formularon efectivamente varias preguntas relacionadas con la marca, la favorabilidad, la satisfacción y la probable insatisfacción.
Después de obtener respuestas óptimas a la encuesta, se utilizó el análisis de regresión para reducir los diez factores principales responsables de la favorabilidad de la marca.
Todos los atributos derivados de una u otra manera resaltaron su importancia en el impacto de la elegibilidad de esa marca específica de purificadores de agua.
Cómo el análisis de regresión permite obtener información de las encuestas
Es fácil realizar un análisis de regresión con Excel o SPSS, pero al hacerlo hay que comprender la importancia de cuatro números para interpretar los datos.
Los dos primeros números de los cuatro están directamente relacionados con el modelo de regresión en sí.
- Valor F: Ayuda a medir la importancia estadística del modelo de encuesta. Recuerda que un valor F significativamente inferior a 0,05 se considera más significativo. Un valor F inferior a 0,05 garantiza que los resultados del análisis de la encuesta no son al azar.
- R-Cuadrado: Es el valor en el que la variable independiente trata de explicar la cantidad de movimiento de una variable dependiente. Si el valor de R-cuadrado es de 0,7, significa que el 70% del movimiento de la variable dependiente puede ser explicado por una variable independiente probada. Esto significa que el resultado del análisis de la encuesta que obtendremos es de naturaleza altamente predictiva y puede considerarse preciso.
Los otros dos números se refieren a cada una de las variables independientes al interpretar el análisis de regresión.
- Valor P: Al igual que el valor F, también el valor P tiene una gran importancia estadística. Además, aquí indica lo relevante y estadísticamente significativo que es el efecto de la variable independiente. Una vez más, buscamos un valor inferior a 0,05.
- El cuarto número se refiere al coeficiente obtenido tras medir el impacto de las variables. Por ejemplo, probamos múltiples variables independientes para obtener un coeficiente que nos diga «en qué valor se espera que aumente la variable dependiente cuando las variables independientes (que estamos considerando) aumentan en uno cuando todas las demás variables independientes están estancadas en el mismo valor».
En algunos casos, el coeficiente simple se sustituye por un coeficiente estandarizado que demuestra la contribución de cada variable independiente para mover o provocar un cambio en la variable dependiente.
Descubre también cómo utilizar el análisis de regresión para descubrir las aspiraciones de los empleados.
Tipos de análisis de regresión
Los diferentes tipos de análisis de regresión son lo siguientes:
Modelo de regresión lineal simple
La regresión lineal simple es la técnica más utilizada, es una forma que permite modelar una relación entre dos conjuntos de variables. El resultado es una ecuación que se puede utilizar para hacer proyecciones o estimaciones sobre los datos.
Este modelo se considera un predictor x y una variable dependiente o respuesta Y. Imagina que la verdadera relación entre Y y x es una línea recta y que la observación Y en cada nivel x es una variable aleatoria.
El modelo de regresión lineal simple se caracteriza por predecir la variable dependiente a través de la siguiente ecuación:
E(Y/x) = 0 + β1 x
Donde la ordenada al origen β0 y la pendiente β1 son coeficientes desconocidos de la regresión.
Algunos consejos que puedes tomar en cuenta al utilizar el modelo de regresión lineal simple son:
- Debes tener cuidado al seleccionar las variables con las que se construyen las ecuaciones de regresión y determinar la forma del modelo.
- Las relaciones de regresión sólo son válidas para los valores del regresor que están dentro del rango de los datos originales.
Mejora el análisis de datos en tu investigación de mercados con estos consejos que tenemos para ti.
Modelo de regresión lineal múltiple
La regresión lineal múltiple es una técnica estadística que se encarga de analizar situaciones que involucran más de una variable.
Este método permite identificar cuáles son las variables independientes son las que pueden explicar una variable independiente, comprobar las causas y predecir de forma aproximada los valores
El modelo de regresión lineal múltiple puede ser descrito a partir de la siguiente ecuación:
Y = 0 + β1X1 + β2X2 + … + βnXn + ε
Donde Y es una variable dependiente, β representa sus estimadores y la ε representa el residuo o error.
Modelo de regresión no lineal
La regresión no lineal es un proceso más complicado donde puede ocurrir que en el número de parámetros no coincida con el de variables explicativas.
Un ejemplo de un modelo no lineal en los parámetros sería el dado por la siguiente función exponencial:
Υ= αΧβ
En muchas ocasiones se pueden transformar las variables originales para convertir la función no lineal en una lineal y así, aplicar dichas técnicas. Por lo tanto, si la no linealidad afecta solamente a las variables explicativas pero no a los coeficientes, se pueden definir nuevas variables.
Te recomiendo leer este artículo sobre el análisis de datos para el crecimiento de tu negocio.
Ventajas de utilizar el análisis de regresión en una encuesta online
Estos son algunos de los beneficios de realizar un análisis de regresión:
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Obtienes acceso al análisis predictivo
¿Sabe que utilizar el análisis de regresión para entender el resultado de una encuesta es como tener el poder de descubrir futuras oportunidades y riesgos?
Por ejemplo, después de ver una determinada franja publicitaria en televisión, podemos predecir el número exacto de empresas utilizando esos datos para estimar una oferta máxima para esa franja.
El sector de las finanzas y los seguros en su conjunto depende en gran medida del análisis de regresión de los datos de las encuestas para identificar tendencias y oportunidades que permitan una planificación y una toma de decisiones más precisas.
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Mejora la eficiencia operativa
¿Sabe que las empresas utilizan el análisis de regresión para optimizar sus procesos empresariales?
Por ejemplo, antes de lanzar una nueva línea de productos, las empresas realizan encuestas a los consumidores con el objetivo de comprender mejor el impacto de diversos factores en la producción, el envasado, la distribución y el consumo de ese producto.
Una previsión basada en datos ayuda a eliminar las conjeturas, las hipótesis y la política interna de la toma de decisiones. Un conocimiento más profundo de las áreas que afectan a la eficiencia operativa y a los ingresos conduce a una mejor optimización del negocio.
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Apoyo cuantitativo para la toma de decisiones
Los estudios empresariales generan hoy en día una gran cantidad de datos relacionados con las finanzas, los ingresos, el funcionamiento, las compras, etc., y los propietarios de las empresas dependen en gran medida de varios modelos de análisis de datos para tomar decisiones empresariales informadas.
Por ejemplo, el análisis de regresión ayuda a las empresas a tomar decisiones estratégicas de personal. La realización e interpretación de los resultados de las encuestas para empleados, aumenta la comprensión de la relación entre los empleados y la empresa.
También ayuda a hacerse una idea justa de ciertas cuestiones que pueden afectar a la cultura de trabajo, al entorno laboral y a la productividad de la organización.
Además, a través de interpretaciones inteligentes orientadas al negocio, se reduce la enorme pila de datos en bruto en información procesable para tomar una decisión más informada.
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Evitas errores basados en intuiciones
Al saber cómo utilizar el análisis de regresión para interpretar los resultados de las encuestas, se puede proporcionar fácilmente un apoyo a la dirección para tomar decisiones informadas; pero, ¿sabes que también ayuda a evitar los fallos de juicio?
Por ejemplo, el director de un centro comercial cree que si se amplía la hora de cierre del centro comercial, habrá más ventas.
El análisis de regresión contradice esta creencia al predecir que el aumento de los ingresos debido al incremento de las ventas no será suficiente para soportar el aumento de los gastos derivados de la ampliación del horario de trabajo.
Importancia del análisis de regresión
El análisis de regresión es útil para una organización, ya que permite determinar el grado en que las variables independientes influyen en las variables dependientes. Además, permite explicar un fenómeno y predecir cosas acerca del futuro, además de obtener información empresarial valiosa y accionable.
Este método ofrece información sobre la organización de los costos y cómo las funciones de las variables pueden afectar al producto.
Realizar un análisis de regresión te permitirá tomar decisiones empresariales más informadas y eficientes y desarrollar estrategias para mejorar la calidad de tus productos y servicios, lo que posteriormente beneficiará los ingresos en tu organización.
Por último, aprende más sobre el análisis estratégico es este artículo que tenemos para ti.
