ANÁLISIS DE CORRELACIÓN Y DE REGRESIÓN SIMPLE

Anotações:

•    Los análisis de correlación y de regresión son de uso frecuente entre los investigadores de mercados para estudiar la relación entre dos o más variables.  

1. Análisis de correlación
   1. Técnica estadística usada para medir la cercanía de la relación lineal entre dos o más variables en una escala de intervalo.
2. Análisis de regresión
   1. Técnica estadística usada para derivar una ecuación que relacciona una variable de criterio con una o más variables de predicción; cuando se usa sólo una variable de predicción, es el análisis de regresión simple, y si se utilizan dos o más, es el análisis de regresión múltiple.
3. Error estándar de la estimación
   1. El error estándar se calcula tomando la desviación estándar de la distribución de muestreo para la estadística de prueba
4. Inferencias acerca del coeficiente de pendiente
   1. Regresión lineal
      1. Permite determinar el grado de dependencia de las series de valores X e Y, prediciendo el valor y estimado que se obtendría para un valor x que no esté en la distribución
   2. Coeficiente de correlación
      1. Término usado en el análisis de regresión para designar la fuerza de la relación lineal entre las variables de criterio y predictivo
   3. Coeficiente de determinación
      1. Término usado en el análisis de regresión para denotar la proporción relativa de la variación total en la variable de criterio que puede explicarse mediante la ecuación de regresión ajustada.
5. Análisis de Regresión Múltiple
   1. El análisis de regresión múltiple permite añadir diversas variables, de modo que la ecuación refleje los valores de un cierto número de variables de predicción, no una sola.
   2. Nomenclatura modificada
      1. Es una medida cuantitativa, derivada de un conjunto de datos de una muestra, con el objetivo de estimar o inferir características de una población o modelo estadístico.
   3. Supuesto de multicolinealidad
      1. Condición existente en un análisis de regresión múltiple, que consiste en que las variables de predicción no son independientes unas de otras, como se requiere, sino que están correlacionadas.
6. Coeficientes de correlación múltiple y de determinación múltiple
   1. Coeficiente de determinación múltiple
      1. En el análisis de determinación múltiple, la proporción de variación en la variable de criterio que se explica con la covariación de las variables predictivas.
   2. Coeficiente de correlación múltiple
      1. En el análisis de regresión múltiple, la raíz cuadrada del coeficiente de determinación múltiple.
   3. Coeficiente de determinación parcial
      1. Cantidad que resulta del análisis de regresión múltiple e indica la proporción de variación de la variable de criterio que no se explica con una o más variables previas y sí con la inclusión de una nueva variable a la ecuación de regresión.
   4. Coeficiente de correlación parcial
      1. En el análisis de regresión múltiple, la raíz cuadrada del coeficiente de determinación parcial.
7. Variables binarias
   1. Una a la que se asigna uno de dos valores, 0 o 1, y se usa para representar en forma numérica los atributos o características que no son esencialmente cuantitativos