Análisis de Regresión: Qué es y cómo utilizarlo

El análisis de regresión es una herramienta estadística utilizada en los negocios, las finanzas y otros campos para estudiar la relación entre dos variables. Por ejemplo, puede utilizar este método para evaluar si el aumento del precio de un producto afecta al número de clientes que lo compran o si las ventas de palas aumentan durante las tormentas de nieve. Entender el análisis de regresión puede ayudarle a tomar decisiones comerciales más sólidas y eficaces para su empresa o equipo. En este artículo, exploramos qué es el análisis de regresión y por qué lo utilizan los profesionales y explicamos cómo realizar un estudio de análisis de regresión.

¿Qué es el análisis de regresión?

El análisis de regresión es la correlación medida matemáticamente de un vínculo entre dos variables: la variable independiente X y la variable dependiente Y. El análisis de regresión evalúa el grado de relación entre ambos elementos para ayudarle a elaborar planes, decisiones y previsiones empresariales más sólidos. Por ejemplo, puede ayudarle a comprender mejor la relación entre las variables que afectan a sus ventas o a sus objetivos presupuestarios.

Hay dos tipos de análisis de regresión que se pueden utilizar:

Análisis de regresión simple

Este método se utiliza para estimar la relación entre una variable dependiente y una única variable independiente. Por ejemplo, se puede evaluar la relación entre la cantidad de dinero que gana una persona y su nivel de educación o el número de cosechas comparado con la cantidad de lluvia que cae en una sola temporada.

Análisis de regresión múltiple

En comparación, puede utilizar este método para estimar la relación entre una variable dependiente y dos o más variables independientes. Por ejemplo, puede evaluar la relación entre la cantidad de dinero que gana una persona y su experiencia y educación, o el número de cosechas en comparación con las precipitaciones, los desastres naturales y la ubicación de la granja. Realizar un estudio de análisis de regresión múltiple es más complejo, pero ofrece resultados más realistas y específicos que un simple análisis de regresión.

¿Qué es una fórmula de análisis de regresión?

En una fórmula simple de análisis de regresión, la letra A se refiere a la variable dependiente y al valor de Y cuando x = 0. B se refiere a la pendiente de la correlación, y U es el error residual. La fórmula para predecir cómo pueden ser los datos en el futuro es:

Y = a + b(x) + u

La fórmula sigue siendo la misma para el análisis de regresión múltiple, aunque utiliza más variables independientes y pendientes:

Y = a + b(x1) + c(x2) + d(x3) + u

¿Por qué los profesionales utilizan el análisis de regresión?

Los profesionales de muchos sectores utilizan el análisis de regresión para comprender e interpretar los vínculos entre factores con el fin de tomar decisiones basadas en datos. El análisis de regresión utiliza un conjunto de datos para hacer predicciones y es una gran herramienta para utilizar por una variedad de razones de negocio, como:

  • Predicción de ventas y crecimiento futuros: ¿Cómo serán los beneficios en los próximos seis meses?
  • Explicación de un evento determinado: ¿Por qué aumentaron las llamadas del servicio de atención al cliente el mes pasado?
  • Decidir qué hacer: ¿Debe el equipo iniciar esta promoción de ventas u otra?

El uso del análisis de regresión ayuda a los equipos a averiguar qué factores son más importantes, cuáles son menos prioritarios y cómo se conectan todos ellos.

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Un ejemplo de análisis de regresión

A continuación se presenta un escenario que le ayudará a mostrar cómo aplicar los dos tipos de análisis de regresión a una situación empresarial:

Supongamos que una empresa nacional de alquiler de coches necesita calcular el coste anual estimado del mantenimiento de su flota de vehículos. Con el modelo de análisis de regresión simple, la empresa puede obtener una estimación aproximada de los costes de mantenimiento basando el estudio en el número medio de kilómetros que recorre cada coche en un periodo de 12 meses.

Con el modelo de análisis de regresión múltiple, la empresa puede obtener una perspectiva más precisa de los costes de mantenimiento añadiendo otros factores, como la edad de los coches de la flota, la marca y el modelo de los vehículos, la ubicación de cada oficina de alquiler y el número de accidentes de tráfico registrados.

Añadir más variables complica el modelo, aunque suele ser una de las mayores ventajas de un estudio de regresión. En el ejemplo anterior, es probable que una empresa pueda elaborar un presupuesto de mantenimiento más sólido utilizando las perspectivas del análisis de regresión múltiple.

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Cómo realizar un estudio de análisis de regresión

Los programas de hoja de cálculo como Excel o las calculadoras especializadas suelen ejecutar modelos de análisis de regresión debido a su extrema complejidad. Tanto si es usted responsable de preparar este tipo de estudios como si no, es útil entender el proceso que utilizan los analistas de datos:

  1. Organizar un estudio de análisis de regresión. Determina la necesidad de tu investigación, ya sea para prever las ventas, elaborar un presupuesto o desarrollar una nueva estrategia publicitaria.
  2. Acotar el enfoque. Sea específico sobre lo que el equipo está buscando para conseguir los mejores datos posibles. Por ejemplo, determinar si se venden más paraguas cuando' llueve es más exacto que determinar cuántos se venden cuando hay "mal tiempo&quot»;
  3. Introducir los datos. Añada todos los puntos de trazado de los datos para las variables X e Y con un tamaño de muestra y observaciones suficientemente grandes.
  4. Analice los resultados. Dibuja una línea que pase por el medio de todos los puntos de datos para ver la correlación entre las variables.
  5. Tenga en cuenta el término de error. El análisis de regresión es una estimación más que una predicción perfecta—cuanto mayor sea el término de error, menos segura será la línea de regresión de la correlación.
  6. Crea un informe y una estrategia. Registre sus conclusiones y aplíquelas a su plan de negocio, previsión o presupuesto.

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Cómo interpretar los resultados del análisis de regresión

El análisis de regresión muestra estadísticamente si dos elementos están relacionados, aunque también es importante tener en cuenta la intuición humana junto con los datos. Los directivos cualificados y las empresas inteligentes pueden examinar los resultados del análisis de regresión y compararlos con su sabiduría empresarial, su experiencia y su comprensión de la situación. Si los datos que recibe de su análisis de regresión no le parecen correctos o si los términos de error del estudio están fuera de lugar, pida la opinión de un colega con más experiencia y aprenda cuándo debe fijarse tanto en los resultados del análisis como en los aspectos humanos que afectan a un resultado.

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