{"id":66953,"date":"2019-03-22T02:00:04","date_gmt":"2019-03-22T09:00:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=66953"},"modified":"2023-02-25T01:40:29","modified_gmt":"2023-02-25T01:40:29","slug":"analisis-de-regresion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/analisis-de-regresion\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis de regresi\u00f3n: Qu\u00e9 es, tipos y c\u00f3mo realizarlo"},"content":{"rendered":"
El <\/span>an\u00e1lisis de regresi\u00f3n<\/b> es quiz\u00e1 la t\u00e9cnica estad\u00edstica m\u00e1s utilizada para investigar o estimar la relaci\u00f3n entre las variables dependientes y un conjunto de variables explicativas independientes. <\/span><\/p>\n Este tipo de <\/span>an\u00e1lisis de datos<\/span><\/a> tambi\u00e9n se utiliza como t\u00e9rmino general para una variedad de t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis de datos que se utilizan en un <\/span>m\u00e9todo de investigaci\u00f3n cualitativo<\/b> para modelar y analizar numerosas variables. <\/span><\/p>\n En el m\u00e9todo de regresi\u00f3n, la variable dependiente es un predictor o un elemento explicativo y la variable dependiente es el resultado o una respuesta a una consulta espec\u00edfica.<\/span><\/p>\n Conozcamos m\u00e1s de las caracter\u00edsticas de esta t\u00e9cnica de an\u00e1lisis.<\/span><\/p>\n El an\u00e1lisis de regresi\u00f3n es un m\u00e9todo estad\u00edstico que permite examinar la relaci\u00f3n entre dos o m\u00e1s variables e identificar cu\u00e1les son las que tienen mayor impacto en un tema de inter\u00e9s. <\/span><\/p>\n Este tipo de an\u00e1lisis estad\u00edstico<\/a> permite clasificar matem\u00e1ticamente a trav\u00e9s de diferentes preguntas como: \u00bfQu\u00e9 factores importan m\u00e1s? \u00bfQu\u00e9 factores se pueden ignorar? \u00bfC\u00f3mo interact\u00faan estos factores entre s\u00ed?, y por \u00faltimo, \u00bfQu\u00e9 tan seguro te sientes de todos estos factores? <\/span><\/p>\n El proceso de realizar una regresi\u00f3n permite determinar con confianza <\/span>cu\u00e1les son los factores m\u00e1s importantes, cu\u00e1les se pueden ignorar y c\u00f3mo influyen entre s\u00ed<\/b>. Dichos factores se denominan variables las cuales se clasifican en:<\/span><\/p>\n Tal vez te interese leer este art\u00edculo acerca de la <\/span>investigaci\u00f3n de mercados. <\/span><\/a><\/p><\/blockquote>\n <\/p>\n Un <\/span>estudio de mercado<\/span><\/a> se realiza centr\u00e1ndose en tres matrices principales: la satisfacci\u00f3n 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 c\u00f3mo mejorar su posici\u00f3n. Por lo tanto, en una encuesta podemos preguntar a los consumidores el motivo de su insatisfacci\u00f3n es, sin duda, una forma de obtener informaci\u00f3n pr\u00e1ctica.<\/span><\/p>\n Sin embargo, se ha comprobado que la gente suele tener dificultades para <\/span>exponer su motivaci\u00f3n o desmotivaci\u00f3n o para describir su satisfacci\u00f3n o insatisfacci\u00f3n<\/b>. <\/span><\/p>\n Adem\u00e1s, la gente siempre da una importancia indebida a algunos factores racionales, como el precio, el envase, etc. En general, act\u00faa como una herramienta de an\u00e1lisis y previsi\u00f3n predictiva en la investigaci\u00f3n de mercados.<\/span><\/p>\n Cuando se utiliza como herramienta de previsi\u00f3n, el an\u00e1lisis de regresi\u00f3n puede servir para <\/span>determinar las cifras de ventas de una organizaci\u00f3n<\/b> teniendo en cuenta los datos externos del mercado. <\/span><\/p>\n Una empresa multinacional realiza un estudio de mercado para comprender el impacto de diversos factores como el PIB (Producto Interior Bruto), el IPC (\u00cdndice de Precios al Consumo) y otros factores similares en su modelo de generaci\u00f3n de ingresos. <\/span><\/p>\n Obviamente, el an\u00e1lisis de regresi\u00f3n en consideraci\u00f3n con los indicadores de marketing previstos se utiliz\u00f3 para <\/span>predecir un ingreso tentativo<\/b> que se generar\u00e1 en los pr\u00f3ximos trimestres e incluso en los a\u00f1os futuros. Sin embargo, cuanto m\u00e1s se avance en el futuro, los datos ser\u00e1n menos fiables y dejar\u00e1n un amplio margen de error.<\/span><\/p>\n Ejemplo<\/b>: Una empresa de purificadores de agua quer\u00eda entender los factores que favorecen la marca. La encuesta era el mejor medio para llegar a los clientes actuales y potenciales. Se planific\u00f3 una <\/span>encuesta de consumidores<\/span><\/a> a gran escala y se prepar\u00f3 un cuestionario discreto utilizando la mejor herramienta de encuesta. <\/span><\/p>\n En la encuesta se formularon efectivamente varias preguntas relacionadas con la marca, la favorabilidad, la satisfacci\u00f3n y la probable insatisfacci\u00f3n.<\/span><\/p>\n Despu\u00e9s de obtener respuestas \u00f3ptimas a la encuesta, se utiliz\u00f3 el an\u00e1lisis de regresi\u00f3n para reducir los diez factores principales responsables de la favorabilidad de la marca.<\/p>\n Todos los atributos derivados de una u otra manera resaltaron su importancia en el impacto de la elegibilidad de esa marca espec\u00edfica de purificadores de agua.<\/p>\n Es f\u00e1cil realizar un an\u00e1lisis de regresi\u00f3n con Excel o SPSS, pero al hacerlo hay que comprender la importancia de cuatro n\u00fameros para interpretar los datos.<\/span><\/p>\n Los dos primeros n\u00fameros de los cuatro est\u00e1n directamente relacionados con el modelo de regresi\u00f3n en s\u00ed.<\/span><\/p>\n Los otros dos n\u00fameros se refieren a cada una de las variables independientes al interpretar el an\u00e1lisis de regresi\u00f3n.<\/b><\/p>\n En algunos casos, el coeficiente simple se sustituye por un coeficiente estandarizado que demuestra la contribuci\u00f3n de cada variable independiente para mover o provocar un cambio en la variable dependiente.<\/span><\/p>\n Descubre tambi\u00e9n<\/span> c\u00f3mo utilizar el an\u00e1lisis de regresi\u00f3n<\/span><\/a> para descubrir las aspiraciones de los empleados.<\/span><\/p><\/blockquote>\n <\/p>\n Los diferentes tipos de an\u00e1lisis de regresi\u00f3n son lo siguientes: <\/span><\/p>\n La regresi\u00f3n lineal simple es la t\u00e9cnica m\u00e1s utilizada, es una forma que permite modelar una relaci\u00f3n entre dos conjuntos de variables. El resultado es una ecuaci\u00f3n que se puede utilizar para hacer proyecciones o estimaciones sobre los datos. <\/span><\/p>\n Este modelo se considera un predictor <\/span>x <\/span><\/i>y una variable dependiente o respuesta <\/span>Y. <\/span><\/i>Imagina que la verdadera relaci\u00f3n entre Y y x es una l\u00ednea recta y que la observaci\u00f3n Y en cada nivel x es una variable aleatoria. <\/span><\/p>\n El modelo de regresi\u00f3n lineal simple se caracteriza por predecir la variable dependiente a trav\u00e9s de la siguiente ecuaci\u00f3n:<\/span><\/p>\n E(Y\/x) = <\/span><\/i> <\/span>0<\/span> + \u03b2<\/span>1 x<\/span><\/p>\n Donde la ordenada al origen \u03b2<\/span>0<\/span> y la pendiente \u03b2<\/span>1 <\/span>son coeficientes desconocidos de la regresi\u00f3n. <\/span><\/p>\n Algunos consejos que puedes tomar en cuenta al utilizar el modelo de regresi\u00f3n lineal simple son: <\/span><\/p>\n Mejora el an\u00e1lisis de datos en tu investigaci\u00f3n de mercados<\/span><\/a> con estos consejos que tenemos para ti.<\/span><\/p><\/blockquote>\n <\/p>\n La regresi\u00f3n lineal m\u00faltiple es una t\u00e9cnica estad\u00edstica que se encarga de analizar situaciones que involucran m\u00e1s de una variable. <\/span><\/p>\n Este m\u00e9todo permite identificar cu\u00e1les son las variables independientes son las que pueden explicar una variable independiente, comprobar las causas y predecir de forma aproximada los valores <\/span><\/p>\n El modelo de regresi\u00f3n lineal m\u00faltiple puede ser descrito a partir de la siguiente ecuaci\u00f3n:<\/span><\/p>\n Y<\/span><\/i> = <\/span><\/i> <\/span>0<\/span> + \u03b2<\/span>1<\/span>X<\/span>1 +<\/span> \u03b2<\/span>2<\/span>X<\/span>2 + \u2026 + <\/span>\u03b2<\/span>n<\/span>X<\/span>n + <\/span>\u03b5<\/span><\/p>\n Donde <\/span>Y<\/span><\/i> es una variable dependiente, <\/span>\u03b2 <\/span>representa sus estimadores y la \u03b5 representa el residuo o error. <\/span><\/p>\n La regresi\u00f3n no lineal es un proceso m\u00e1s complicado donde puede ocurrir que en el n\u00famero de par\u00e1metros no coincida con el de variables explicativas. <\/span><\/p>\n Un ejemplo de un modelo no lineal en los par\u00e1metros ser\u00eda el dado por la siguiente funci\u00f3n exponencial:<\/span><\/p>\n \u03a5= \u03b1<\/span>\u03a7\u03b2<\/span><\/p>\n En muchas ocasiones se pueden transformar las variables originales para convertir la funci\u00f3n no lineal en una lineal y as\u00ed, aplicar dichas t\u00e9cnicas. Por lo tanto, si la no linealidad afecta solamente a las variables explicativas pero no a los coeficientes, se pueden definir nuevas variables. <\/span><\/p>\n\u00bfQu\u00e9 es un an\u00e1lisis de regresi\u00f3n?<\/span><\/h2>\n
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Usos del an\u00e1lisis de regresi\u00f3n<\/span><\/h2>\n
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C\u00f3mo el an\u00e1lisis de regresi\u00f3n permite obtener informaci\u00f3n de las encuestas<\/span><\/h3>\n
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Tipos de an\u00e1lisis de regresi\u00f3n<\/span><\/h2>\n
Modelo de regresi\u00f3n lineal simple<\/span><\/h3>\n
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Modelo de regresi\u00f3n lineal m\u00faltiple<\/span><\/h3>\n
Modelo de regresi\u00f3n no lineal <\/span><\/h3>\n