Tabla de contenido
¿Cómo analizar una regresión multiple?
Regresión lineal múltiple
- identificar que variables independientes (causas) explican una variable dependiente (resultado)
- comparar y comprobar modelos explicativos.
- predecir valores de una variable, es decir, a partir de unas características predecir de forma aproximada un comportamiento o estado.
¿Cómo aplicar una ANOVA?
El Anova requiere el cumplimiento los siguientes supuestos:
- Las poblaciones (distribuciones de probabilidad de la variable dependiente correspondiente a cada factor) son normales.
- Las K muestras sobre las que se aplican los tratamientos son independientes.
- Las poblaciones tienen todas igual varianza (homoscedasticidad).
¿Cómo interpretar un análisis de regresión lineal multiple?
¿Cómo Interpretar los Valores P en el Análisis de Regresión Lineal? El valor p de cada término evalúa la hipótesis nula de que el coeficiente es igual a cero (no hay efecto). Un valor p bajo (< 0,05) indica que se puede rechazar la hipótesis nula.
¿Cómo saber si el modelo de regresión es adecuado?
Usted debería examinar las gráficas de residuos y otros estadísticos de diagnóstico para determinar si el modelo es adecuado y si se cumplen los supuestos de la regresión. Si el modelo no es adecuado, representará incorrectamente los datos. Por ejemplo:
¿Cómo se calcula la ANOVA de un factor?
Al aplicar ANOVA de un factor se calcula un estadístico o test denominado F y su significación. El estadístico F o F-test (se llama F en honor al estadístico Ronald Fisher) se obtiene al estimar la variación de las medias entre los grupos de la variable independiente y dividirla por la estimación de la variación de las medias dentro de los grupos.
¿Qué es la prueba ANOVA?
Recuerda que la prueba ANOVA nos indica si existen diferencias entre los grupos, pero no nos dice qué grupos específicos son diferentes, para ello debemos realizar pruebas post hoc o a posteriori.