Regresión Múltiple (I)

Resulta que los fenómenos que analizamos no son tan sencillos, y en muchas ocasiones una regresión simple no explica del todo el problema investigado. Entonces, la regresión múltiple es la generalización de la regresión simple, para el caso en que contemos con más de una variable explicativa.

 

La naturaleza de los fenómenos investigados es “compleja”, y se hace necesaria más de una variable independiente para poder analizar dicho fenómeno. Con el uso de más variables independientes, podremos explicar mejor el comportamiento y los cambios que se dan en la variable dependiente.

 

El modelo esquemático de una regresión lineal múltiple puede representarse de la siguiente manera:

 

Y = aX + bZ + c + e

 

Donde:

Y= variable dependiente

X, Z= variables independientes

a, b= coeficientes que acompañan a las variables independientes

c= constante del modelo

e= error del modelo.

 

Como su propio nombre lo dice, Regresión Múltiple, implica el que se tengan muchas variables independientes en el modelo. En el caso planteado anteriormente, solo se muestran dos variables independientes (X, Z) pero esto no quita que puedan incorporarse más variables independientes (V. I.) a nuestro modelo. En este sentido, el SPSS es bastante amigable, así que permite incorporar cuántas variables nosotros deseemos ingresar al modelo que explique el fenómeno estudiado.

 

spss

 

 

Para realizar el análisis de regresión múltiple utilizaremos la base de datos que se observa en la figura 22, en donde se incluyen tres variables: la edad de los niños y adolescentes, estatura de ellos y la estatura promedio de los padres de cada uno de los jóvenes.

 

Si observan, entones la hipótesis que vamos a comprobar se puede redactar de la siguiente manera:

 

“La estatura de los niños y jóvenes, depende de su edad así como de la estatura de sus padres”.

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