¿Qué es el 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 método 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 siente 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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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.

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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.

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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.

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