Cómo interpretar una Regresión

Muchos artículos de revistas tienen sus raíces en el análisis econométrico e implican la interpretación de una línea de regresión. A primera vista pueden ser extremadamente aterrador y parecen imposibles de dar sentido a - hay letras griegas y palabras en una ecuación matemática. Sin embargo, con un poco de práctica se puede entender sin experiencia en econometría. Instrucciones Matemáticas 1

Entender el concepto de una regresión. Una regresión es una fórmula matemática para tratar de predecir algo con sede fuera de la relación con otros factores. Esto se hace a menudo para tratar de explicar lo que causa, o es probable que cause algo más suceda. Por ejemplo , es posible que desee para tratar de predecir un GPA de la universidad sobre la base de la bebida o los hábitos de sueño .
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Comprender la variable independiente , también conocido como la variable y la variable o en el lado izquierdo del signo igual . Esto normalmente se escribe con palabras . Sería algo así como resultados de exámenes, los puntos anotados en el juego , la altura ... Estas son las cosas que se midieron en el estudio. Lo que la regresión es el objetivo de hacer es predecir esta variable.
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Mira las variables dependientes , también conocido como la variable x , o la variable en el lado derecho del signo igual. Puede haber una variable en el más simple de los modelos , y puede haber varias variables en las regresiones más complejas . También se midieron estas variables en el estudio y los investigadores están utilizando estas variables para tratar de predecir la variable independiente. Algunas de estas variables son números y otros son variables de tipo sí /no , así que asegúrese de que entiende cómo se mide cada una. El documento explicará esto.
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Identificar los coeficientes. Estos serán muy probablemente aparecerán en una tabla donde se enumeran verticalmente las variables dependientes y hay varios combinación de modelos en los que existe un coeficiente que figura en las columnas . Si hay un número que aparece en la columna, entonces esa variable se incluyó en el modelo.
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Interpretar los coeficientes. Cada número en el coeficiente significa que si hay un aumento de una unidad en la variable dependiente , no es que mucho cambio en la variable independiente . Por ejemplo , si el modelo era los resultados del SAT = hombre + GPA y los coeficientes fueron 100 para hombres y 300 para las GPA , entonces la puntuación SAT de sexo masculino sería 100 puntos más alto , en promedio, que las hembras. Del mismo modo, un aumento de 1 punto en el GPA (de un 3,0 a 4,0 ) que habría un aumento de 300 puntos en la puntuación SAT de una persona.
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Interpretar la intersección. Algunos documentos se dan a la intersección de la modelo , y esta es la única manera de que en realidad se puede predecir el valor de las calificaciones de las personas . Por ejemplo , si el modelo era : SAT = 1000 + 100 + 300 GPA macho , una hembra con un GPA de 3.5 tendría una puntuación de 2050
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Busque las estrellas en cada una de . los coeficientes . Estrellas indican si un modelo es estadísticamente significativa . Incluso si usted no entiende bien lo que eso significa , saber que se necesitan estrellas para interpretar el modelo. Si un modelo no tiene estrellas , por lo general, no es un buen modelo.
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Piense en el cuadro grande. ¿Tiene sentido utilizar este modelo ? ¿Hay otras variables que pudieran faltar ? ¿Ha observado algunos errores en la metodología. No se espera que sea un experto , pero asegúrese de pensar realmente si el modelo tiene sentido y en un buen ajuste.