Tema 2.
Regresión múltiple.
1. Concepto y fundamentos.
2. Métodos.
3. Procedimiento.
1. Concepto y fundamentos.
-Predicción de línea base (sin información de nada, solo predecir una
variable, y utilizando la media)
-Información nueva: ajuste de la predicción.
-Averiguar si los nuevos datos afectan o no a la predicción.
Un análisis de regresión es una técnica de dependencia que analiza las
relaciones entre una única variable dependiente o criterio, y varias variables
independientes o predictoras, con el objetivo de hacer la mejor predicción posible
sobre la variable criterio – dependiente. La regresión solo nos permite predecir
una variable independiente.
Si tomamos un solo predictor – VI, es una regresión simple.
Si tomamos más de un predictor – VI es una regresión múltiple.
- Correlación simple: Rxy. Varianza que comparten dos variables, lo
que tienen en común.
- Correlación parcial. Se toman dos variables X. Correlación de una
variable, X, con Y, eliminado lo que aporta X1. Rx1.x1 Se elimina lo
que aporta X1. Es la correlación entre una variable y otra, eliminando
la influencia de otras variables. Las variables que se eliminan se ponen
detrás del ‘.’ En la fórmula.
- Correlación múltiple. Lo que correlaciona conjuntamente X e Y. Lo
que aporta X1 sola, x2 sola. Se representa con ‘R’ Lo que
correlacionan dos variables con una tercera. Lo que aporta cada una
individualmente.
