L’analisi di regressione analisi di regressione è forse la tecnica statistica più utilizzata per indagare o stimare la relazione tra le variabili dipendenti e un insieme di variabili esplicative indipendenti.
Questo tipo di analisi dei dati è anche usato come termine ombrello per una serie di tecniche di analisi dei dati che vengono utilizzate in un metodo di ricerca qualitativa. metodo di ricerca qualitativa per modellare e analizzare numerose variabili.
Nel metodo della regressione, la variabile dipendente è un elemento predittivo o esplicativo e la variabile dipendente è il risultato o la risposta a una domanda specifica.
Scopriamo le caratteristiche di questa tecnica di analisi.
Che cos’è l’analisi di regressione?
L’analisi di regressione è un metodo statistico che permette di esaminare la relazione tra due o più variabili e di identificare quali variabili hanno il maggiore impatto su un argomento di interesse.
Questo tipo di analisi statistica permette di stilare una classifica matematica attraverso diverse domande come: quali fattori contano di più, quali fattori possono essere ignorati, come interagiscono tra loro questi fattori e infine, quanto ti senti sicuro di tutti questi fattori?
Il processo di regressione ti permette di determinare con sicurezza quali fattori sono più importanti, quali possono essere ignorati e come si influenzano a vicenda. quali fattori sono più importanti, quali possono essere ignorati e come si influenzano a vicenda..
Dichos factores se denominan variables las cuales se clasifican en:
- Variabile/i dipendente/i: Il fattore più importante che si sta cercando di capire o prevedere.
- Variabile/i indipendente/i: Questo è il fattore che ritieni possa avere un impatto sulla variabile dipendente.
Usi dell’analisi di regressione
A studio di mercato è realizzata concentrandosi su tre matrici principali: la soddisfazione del cliente, la fedeltà del cliente e l’advocacy del cliente.
Va notato che, sebbene queste matrici ci parlino dello stato di salute e delle intenzioni dei clienti, non ci dicono come migliorare la loro posizione.
Pertanto, in un sondaggio possiamo chiedere ai consumatori perché sono insoddisfatti: è sicuramente un modo per ottenere informazioni pratiche.
Tuttavia, è stato riscontrato che spesso le persone hanno difficoltà a descrivere la propria motivazione o demotivazione, o a descrivere la propria soddisfazione o insoddisfazione. a descrivere la propria motivazione o demotivazione, o a descrivere la propria soddisfazione o insoddisfazione..
Inoltre, le persone danno sempre un’importanza eccessiva ad alcuni fattori razionali, come il prezzo, l’imballaggio, ecc.
In generale, agisce come strumento di previsione analitica e predittiva nelle ricerche di mercato.
Se utilizzata come strumento di previsione, l’analisi di regressione può servire a determinare i dati di vendita di un’organizzazione tenendo conto dei dati del mercato esterno. Una multinazionale conduce una ricerca di mercato per capire l’impatto di vari fattori come il PIL (Prodotto Interno Lordo), l’IPC (Indice dei Prezzi al Consumo) e altri fattori simili sul suo modello di generazione dei ricavi. Ovviamente, l’analisi di regressione in considerazione degli indicatori di marketing previsti è stata utilizzata per prevedere un fatturato provvisorio che verranno generati nei prossimi trimestri e persino negli anni futuri.
Tuttavia, più si va avanti nel tempo, meno affidabili saranno i dati e maggiore sarà il margine di errore.
EsempioUn’azienda di depuratori d’acqua voleva capire i fattori che favoriscono il marchio.
Un sondaggio era il modo migliore per raggiungere i clienti attuali e potenziali.
Ha pianificato un indagine su larga scala sui consumatori È stata condotta un’indagine su larga scala tra i consumatori ed è stato preparato un questionario discreto utilizzando il miglior strumento di indagine.L’indagine ha posto una serie di domande relative al marchio, al gradimento, alla soddisfazione e alla probabile insoddisfazione. Dopo aver ottenuto le risposte ottimali al sondaggio, è stata utilizzata l’analisi di regressione per restringere i dieci fattori principali responsabili della preferibilità del marchio.
Tutti gli attributi, in un modo o nell’altro, hanno evidenziato la loro importanza nell’influenzare l’idoneità di quella specifica marca di depuratori d’acqua.
In che modo l’analisi di regressione fornisce informazioni sui sondaggi
È facile eseguire un’analisi di regressione con Excel o SPSS, ma nel farlo bisogna comprendere l’importanza dei quattro numeri nell’interpretazione dei dati.
I primi due dei quattro numeri sono direttamente collegati al modello di regressione stesso.
- Valore F: Aiuta a misurare la significatività statistica del modello di indagine.
Ricorda che un valore F significativamente inferiore a 0,05 è considerato più significativo.
Un valore F inferiore a 0,05 garantisce che i risultati dell’analisi del sondaggio non siano casuali. - Quadrato RIl valore al quale la variabile indipendente cerca di spiegare la quantità di movimento di una variabile dipendente.
Se il valore R-squared è 0,7, significa che il 70% del movimento della variabile dipendente può essere spiegato da una variabile indipendente testata.
Ciò significa che il risultato dell’analisi del sondaggio che otterremo è di natura altamente predittiva e può essere considerato accurato.
Gli altri due numeri si riferiscono a ciascuna delle variabili indipendenti nell’interpretazione dell’analisi di regressione.
- Valore P: come il valore F, anche il valore P ha una grande importanza statistica.
Inoltre, in questo caso indica quanto sia rilevante e statisticamente significativo l’effetto della variabile indipendente.
Anche in questo caso, cerchiamo un valore inferiore a 0,05. - Il quarto numero si riferisce al coefficiente ottenuto dopo la misurazione dell’impatto delle variabili.
Ad esempio, testiamo più variabili indipendenti per ottenere un coefficiente che ci dice “di quale valore ci si aspetta che la variabile dipendente aumenti quando le variabili indipendenti (che stiamo considerando) aumentano di uno quando tutte le altre variabili indipendenti sono ferme allo stesso valore”.
In alcuni casi, il coefficiente semplice viene sostituito da un coefficiente standardizzato che dimostra il contributo di ogni variabile indipendente nel muovere o causare un cambiamento nella variabile dipendente.
Tipi di analisi di regressione
I diversi tipi di analisi di regressione sono i seguenti:
Modello di regressione lineare semplice
La regressione lineare semplice è la tecnica più utilizzata, un modo per modellare una relazione tra due serie di variabili.
Il risultato è un’equazione che può essere utilizzata per fare proiezioni o stime sui dati.
Questo modello è considerato un predittore x e una variabile dipendente o risposta Y. Immagina che la vera relazione tra Y e x sia una linea retta e che l’osservazione Y ad ogni livello x sia una variabile casuale.
Il modello di regressione lineare semplice è caratterizzato dalla previsione della variabile dipendente attraverso la seguente equazione:
E(Y/x) = 0 + β1 x
Dove l’ordinata rispetto all’origine β0 e la pendenza β1 sono i coefficienti sconosciuti della regressione. Alcuni suggerimenti che puoi tenere in considerazione quando utilizzi il modello di regressione lineare semplice sono:
- Bisogna prestare attenzione alla selezione delle variabili con cui costruire le equazioni di regressione e alla determinazione della forma del modello.
- Le relazioni di regressione sono valide solo per i valori dei regressori che rientrano nell’intervallo dei dati originali.
Modello di regressione lineare multipla
La regressione lineare multipla è una tecnica statistica che analizza situazioni che coinvolgono più di una variabile. Questo metodo permette di individuare quali sono le variabili indipendenti che possono spiegare una variabile indipendente, di verificarne le cause e di prevederne approssimativamente i valori. Il modello di regressione lineare multipla può essere descritto dalla seguente equazione:
Y = 0 + β1X1 + β2X2 + … + βnXn + ε
Dove Y è una variabile dipendente, β rappresenta i loro stimatori e ε rappresenta il residuo o l’errore.
Modello di regressione non lineare
La regressione non lineare è un processo più complicato in cui il numero di parametri può non coincidere con il numero di variabili esplicative.
Un esempio di modello non lineare nei parametri è dato dalla seguente funzione esponenziale:
Υ= αΧβ
In molti casi, le variabili originali possono essere trasformate per convertire la funzione non lineare in una lineare e applicare così queste tecniche.
Pertanto, se la non linearità riguarda solo le variabili esplicative ma non i coefficienti, è possibile definire nuove variabili.
Vantaggi dell’utilizzo dell’analisi di regressione in un sondaggio online
Questi sono alcuni dei vantaggi di un’analisi di regressione:
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Hai accesso all’analisi predittiva
Sapevi che utilizzare l’analisi di regressione per comprendere l’esito di un sondaggio equivale ad avere il potere di scoprire opportunità e rischi futuri?
Ad esempio, dopo aver visto un particolare slot pubblicitario in TV, possiamo prevedere il numero esatto di aziende utilizzando quei dati per stimare un’offerta massima per quello slot.
L’intero settore finanziario e assicurativo si affida molto all’analisi di regressione dei dati dei sondaggi per identificare tendenze e opportunità per una pianificazione e un processo decisionale più accurati.
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Migliorare l’efficienza operativa
Sapevi che le aziende utilizzano l’analisi di regressione per ottimizzare i processi aziendali?
Ad esempio, prima di lanciare una nuova linea di prodotti, le aziende conducono indagini sui consumatori per comprendere meglio l’impatto di vari fattori sulla produzione, il confezionamento, la distribuzione e il consumo di quel prodotto.
Le previsioni basate sui dati aiutano a eliminare congetture, ipotesi e politiche interne dal processo decisionale.
Una comprensione più approfondita delle aree che influenzano l’efficienza operativa e i ricavi porta a una migliore ottimizzazione del business.
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Supporto quantitativo al processo decisionale
Oggi gli studi aziendali generano una grande quantità di dati relativi a finanze, ricavi, operazioni, acquisti, ecc. e i proprietari delle aziende fanno molto affidamento su vari modelli di analisi dei dati per prendere decisioni aziendali informate.
Ad esempio, l’analisi di regressione aiuta le aziende a prendere decisioni strategiche sul personale.
Conduzione e interpretazione dei risultati dell’analisi di regressione sondaggi sui dipendenti aumenta la comprensione del rapporto tra i dipendenti e l’azienda. Inoltre, aiuta a farsi un’idea precisa di alcuni aspetti che possono influenzare la cultura del lavoro, l’ambiente di lavoro e la produttività dell’organizzazione. Inoltre, grazie a interpretazioni intelligenti e orientate al business, riduce l’enorme mole di dati grezzi in informazioni utilizzabili per prendere decisioni più consapevoli.
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Eviti gli errori basati sull’intuizione
Sapendo come utilizzare l’analisi di regressione per interpretare i risultati dei sondaggi, puoi facilmente fornire al management un supporto per prendere decisioni informate; ma sapevi che aiuta anche a evitare errori di valutazione?
Ad esempio, il direttore di un centro commerciale ritiene che se l’orario di chiusura del centro commerciale viene prolungato, ci saranno più vendite.
L’analisi di regressione contraddice questa convinzione, prevedendo che l’aumento delle entrate dovuto all’incremento delle vendite non sarà sufficiente a sostenere l’aumento delle spese dovuto all’estensione dell’orario di lavoro.
Importanza dell’analisi di regressione
L’analisi di regressione è utile per un’azienda perché permette di determinare il grado di influenza delle variabili indipendenti sulle variabili dipendenti.
Inoltre, può spiegare un fenomeno e fare previsioni sul futuro, oltre a fornire informazioni commerciali preziose e utili.
Questo metodo fornisce informazioni sull’organizzazione dei costi e su come le funzioni delle variabili possono influenzare il prodotto. L’esecuzione di un’analisi di regressione ti permetterà di prendere decisioni aziendali più informate ed efficienti e di sviluppare strategie per migliorare la qualità dei tuoi prodotti e servizi, a tutto vantaggio dei ricavi della tua organizzazione.
