Definición: ¿Qué significa Regresión múltiple?
La regresión múltiple es una herramienta estadística que se utiliza para derivar el valor de un criterio de varias otras variables independientes o predictoras. Es la combinación simultánea de múltiples factores para evaluar cómo y en qué medida afectan un determinado resultado.
Esta técnica se estropea cuando la naturaleza de los factores en sí es de naturaleza inconmensurable o pura casualidad.
Techinfo explica la regresión múltiple
Los casos de regresión múltiple abundan en la vida real. Por ejemplo, un planificador zonal quiere saber cómo el valor de las casas se ve afectado por factores como el ingreso familiar promedio en el área, los pies cuadrados de la casa, la superficie de la tierra de la casa y el año en que se construyó. Después de graficar todo esto en un sistema que puede realizar regresiones múltiples, descubre que los factores que más afectan el precio de venta de una casa son los pies cuadrados y el ingreso promedio en el área. La regresión múltiple puede incluso ir más allá y mostrarle que las casas de alto precio se ven afectadas por los mismos dos factores en un grado mucho mayor que las casas de precio medio y bajo.
Otro ejemplo es una empresa de contratación que intenta determinar una compensación adecuada. Encuentra que las variables predictoras para el salario son el salario actual, la cantidad de personas que ha supervisado un empleado y la cantidad de responsabilidad que se le asigna. La empresa puede usar la regresión múltiple para descubrir que el salario actual de un empleado potencial es el determinante más importante del salario que esa persona estará dispuesta a aceptar en un nuevo trabajo.
Sin embargo, la regresión múltiple no es confiable en casos en los que existe una alta probabilidad de que los resultados se vean afectados por factores no medibles o por pura casualidad. Por ejemplo, no podemos usar la regresión con precisión para calcular en qué medida varios factores (estado de la economía, inflación, ingreso disponible promedio, pronósticos de ganancias de las empresas, etc.) influirán en el índice bursátil en exactamente 20 años. Simplemente, hay demasiadas incógnitas en la mecánica de estos factores externos.