Cómo hacer contabilidad de análisis de regresión

El análisis de regresión es un método para determinar la relación entre dos conjuntos de variables cuando un conjunto depende del otro. En los negocios, el análisis de regresión se puede utilizar para calcular la efectividad de la publicidad en las ventas o cómo la producción se ve afectada por la cantidad de empleados que trabajan en una planta. El análisis de regresión también puede mostrarle si no existe una relación entre las variables. Por ejemplo, podría descubrir que el dinero gastado en anuncios de sitios web aumenta las ventas, pero los anuncios de los periódicos no tienen ningún efecto.

Determine su hipótesis

Selecciona dos variables que creas que estén relacionadas. Una variable necesita depender de la otra. Por ejemplo, es posible que desee determinar si las ventas dependen de la cantidad gastada en publicidad o si la producción semanal se ve afectada los días que trae el desayuno. Aunque cualquier variable individual puede depender de más de un factor, para el análisis de regresión, elija solo dos variables a la vez. Reúna todos los datos relacionados con su hipótesis como sea posible. El seguimiento de la publicidad durante un año dará resultados más precisos que el seguimiento de un solo mes.

Trazar los datos

En algunos casos, un gráfico de líneas básico que utiliza una aplicación de hoja de cálculo le mostrará la correlación entre dos conjuntos de variables. Por ejemplo, la cantidad de empleados de producción que trabajan cada día debería afectar los números de producción de ese día. Si ingresa ambos conjuntos de variables en columnas separadas en una hoja de cálculo, puede crear un gráfico de líneas donde la primera columna es el eje x y la segunda columna es el eje y. Una línea relativamente recta muestra una correlación entre las variables. Debido a que nada es perfecto en el mundo real, una línea perfectamente recta sería rara.

Uso de gráficos de dispersión

Un gráfico de líneas no siempre es útil en un análisis de regresión en el mundo real. Por ejemplo, correlacionar el gasto en publicidad con las ventas rara vez creará una línea recta, porque la publicidad de hoy puede no afectar las ventas en un día, una semana o incluso un mes más tarde. En estos casos, utilizar un gráfico de dispersión le ayudará a ver la relación entre ambos. Los gráficos de dispersión trazan cada rango de variables independientemente del otro, dándole dos patrones de puntos en el gráfico. Si ambos conjuntos de puntos tienen un patrón similar, existe una correlación entre las variables.

Uso de la función PRONÓSTICO

En el pasado, era necesario crear una ecuación para hacer pronósticos a partir del análisis de regresión. Rara vez estas ecuaciones son fáciles de calcular o tan simples como x = y2. Hoy, puede usar la función PRONÓSTICO que se encuentra en la mayoría de los programas de hoja de cálculo para determinar cuál será la variable dependiente cuando ingrese la variable independiente. Simplemente ingrese la función "= PRONÓSTICO" con sus conjuntos de variables en ambas columnas, y la hoja de cálculo calculará el pronóstico para usted. Tenga cuidado de no confiar en esto para pronosticar más allá de su rango de datos. Si determina que vende 1, 000 unidades por cada $ 1, 000 gastados en publicidad, no significa que gastar $ 1 millón en anuncios garantizará 1 millón de unidades vendidas.