Ventajas de la herramienta Regresión general de Minitab

¿Se pregunta si su próximo vuelo saldrá a tiempo? Podría utilizar información como el nombre de la aerolínea que utiliza, su hora de salida programada y el nivel de precipitaciones promedio para predecir por cuánto tiempo su vuelo podría retrasarse. En estadística, denominamos a este tipo de análisis “regresión”.

La herramienta Regresión general de Minitab facilita investigar relaciones entre una variable de respuesta mesurable (como la duración del retraso de un vuelo) y variables predictoras que sean tanto continuas (mediciones tales como hora de salida y nivel de precipitaciones promedio) como categóricas (tal como la aerolínea que usted utiliza).

La herramienta Regresión general en Minitab Statistical Software hace más fácil que nunca realizar análisis de regresión y entender sus resultados, y además permite:

  • Incluir variables tanto continuas como categóricas.
  • Especificar términos de interacción y polinomiales
  • Transformar la respuesta utilizando la transformación de Box-Cox.

La herramienta Regresión general de Minitab puede ayudarle a responder una amplia gama de preguntas que los profesionales comúnmente confrontan en casi todas las áreas. Puede determinar cuáles variables están relacionadas a una respuesta y en qué medida. Los modelos de regresión fuertes pueden incluso utilizarse para calcular valores esperados y pronosticar el impacto de cambios futuros.

(Pero recuerde: ¡una relación entre una variable predictora y una respuesta no significa que la variable cause la respuesta! Por ejemplo, una regresión puede hallar una relación positiva entre el peso de individuos y el tiempo que pasan escuchando música, ¡pero esa relación no prueba que escuchar música le haga aumentar de peso! A esto nos referimos cuando decimos que “correlación no implica causalidad”.)

Incluir variables continuas y categóricas

Como cualquier herramienta de regresión, Regresión general de Minitab puede ayudar a determinar cómo factores continuos afectan una variable de su interés, pero usted también puede utilizarla para investigar fácilmente sus factores categóricos.

Por ejemplo, unos ingenieros de una compañía de vehículos utilizan la herramienta Regresión general para determinar cómo diversos factores afectan la distancia que se necesita para detener un auto. Algunos de estos factores se pueden medir en una escala, tales como el ancho de los neumáticos y presión de los neumáticos. ¿Pero qué ocurre si los ingenieros necesitan incluir un factor como la marca de los neumáticos, que es categórica?

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¡No hay problema! En el cuadro de diálogo Regresión general, los ingenieros simplemente incluyen sus datos de ‘Marca de neumáticos’ en el modelo, los agregan a “Predictores categóricos”, y ¡Minitab hace el resto!

Especificar términos de interacción y polinomiales

Las relaciones entre una respuesta y sus predictores comúnmente se pueden representar con una línea recta. Pero algunas veces la verdadera relación es una curva, y no una línea recta. La herramienta Regresión general de Minitab también puede modelar estas relaciones.

Por ejemplo, un médico estudia cómo la dosificación de antibióticos influye en el número de bacterias en un cultivo de la garganta. Los datos muestran que existe una fuerte relación, pero no puede obtener un ajuste adecuado con regresión lineal simple. Sin embargo, la herramienta Regresión general de Minitab le permite incluir fácilmente términos cuadráticos, cúbicos u otros términos polinomiales para hallar un modelo que se ajuste a sus datos y explique mejor las relaciones entre la dosificación de antibióticos y el número de bacterias.

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Regresión general también se puede utilizar para explorar interacciones entre factores. Las interacciones ocurren cuando el efecto de un factor depende del nivel de otro factor. Por ejemplo, un panadero que perfecciona la receta de un pastel necesita incluir datos sobre temperatura del horno, tiempo de horneado y nivel de azúcar. Pero también necesita dar cuenta de la interacción entre tiempo y temperatura—el efecto del tiempo de cocción en el pastel dependerá de cuán caliente esté el horno y vice versa.

Minitab automáticamente calculará por usted los efectos de la interacción entre variables. Para observar la interacción entre dos factores—Tiempo y Temperatura, por ejemplo—sólo agréguelos al modelo con un * entre ellos, como se muestra abajo:

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Transformar la respuesta utilizando la transformación de Box-Cox.

Cuando realizamos un análisis de regresión, suponemos que los residuos siguen una distribución normal y que la varianza es constante. Si estos supuestos no se satisfacen, no podemos confiar en los resultados del análisis, pero transformar nuestros datos de respuesta puede darnos mejores resultados.

Cuando necesita transformar una variable de respuesta porque los residuos no siguen una distribución normal o porque exhiben varianza no constante, la herramienta Regresión general de Minitab puede ayudarle al transformar sus datos utilizando la transformación de Box-Cox.

Por ejemplo, para mejorar la satisfacción del cliente, el gerente de un centro de llamadas desea calcular el tiempo que los clientes pasan en espera. Utiliza la hora del día y el número de operadores como predictores. Sin embargo, los residuos son extremadamente asimétricos. Utilizando la herramienta Regresión general, Minitab puede hallar la transformación de Box-Cox más adecuada para la respuesta, y el gerente puede encontrar un modelo acertado para predecir el tiempo en espera.

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Minitab lo hace fácil

La regresión no es nueva, pero al hacer fácil incluir variables continuas y categóricas, especificar términos de interacción y polinomiales, y transformar datos de respuesta con la transformación de Box-Cox, la herramienta Regresión general de Minitab hace que los beneficios de esta poderosa técnica estadística sean más sencillos para todos.

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