¿Cómo se hace un análisis de regresión en Excel?

Vamos a explicarte todo lo que necesitas saber sobre el análisis de regresión. Se trata de información fundamental para jefes de equipo o departamento que buscan mejorar la productividad y la forma de trabajar en la empresa. ¿Te lo vas a perder? Sigue leyendo.

Análisis de regresión en Excel

Esta analítica permite examinar relaciones entre elementos cambiantes, predecir resultados futuros y tomar decisiones basadas en estadísticas de valor. Además, con esta función puedes identificar tendencias, evaluar el impacto de distintos factores y optimizar estrategias. Todo ello brinda una ventaja competitiva muy a tener en cuenta, especialmente en un entorno empresarial en constante cambio.

Existen diferentes tipos de análisis según se relacionen los parámetros, pero vamos a referirnos exclusivamente a Excel. En concreto, al modelo de regresión lineal monovariable, aquel que se representa por una línea recta aproximada que mejor se ajusta a la información recopilada. Matemáticamente se expresa así: y = ax+b.

Qué es un análisis de regresión

Se trata de una técnica utilizada para estudiar la relación entre dos o más variables. Su objetivo principal es comprender cómo una de ellas (llamada variable dependiente) se ve afectada por otra u otras independientes. En esencia, busca modelar y predecir el valor de la variable dependiente en función de las variables independientes.

Para que no parezca un juego de palabras, mejor pongamos un ejemplo. Supongamos que estamos interesados en saber cómo la cantidad de horas de estudio (variable independiente) afecta al rendimiento académico de los estudiantes (variable dependiente). Para ello, reunimos datos de un grupo de alumnos y registramos las horas de aprendizaje y sus calificaciones finales. Luego, el análisis determina si existe una relación recíproca entre estos parámetros.

Si el resultado de la asociación es positivo, significa que, a más horas de estudio, mejores calificaciones. O lo que lo mismo, si alguien emplea X horas, el modelo predice que obtendrá una calificación Y. Esto, en muchas ocasiones, es crucial para tomar decisiones académicas o en la planificación de cursos lectivos.

El modelo regresivo es un eficaz implemento matemático para cuantificar relaciones y, en última instancia, hacer proyecciones basadas en ellas. Se trata de una métrica de indiscutible valor en una amplia gama de campos, desde la economía hasta la investigación médica. En este sentido, considera su máxima utilidad, sobre todo si lo vas a implementar como beneficiario final de la aplicación.

Pasos para hacerlo en Excel

Con Microsoft Excel llevas a cabo el proceso con dos variables de modo muy sencillo. A continuación, te mostramos los pasos clave para realizar el análisis básico, con casos prácticos en cada uno de ellos.

Preparación de datos

Antes de comenzar, organiza tus valores en dos columnas de la hoja de cálculo: una para la variable cambiante (X) y otra para la variable fija (Y). Además, recuerda que los datos deben estar en filas consecutivas.

Por ejemplo, imagina que deseas analizar cómo la cantidad de publicidad afecta a las ventas. ¿Con qué fórmulas Excel? Usa =REG.LIN (). Simplemente, selecciona la celda donde deseas mostrar el resultado, ingresa la fórmula y proporciona los rangos de X e Y como argumentos. Esto te dará la ecuación de la línea de regresión.

Usa Excel para calcular la conversión lineal

Para hacerlo, puedes utilizar la función incorporada `REGRESIÓN.LINEAL´ de este modo: en una celda vacía escribe =REGRESIÓN.LINEAL (Y, X). Donde Y son los valores de la variable inmutable y X los valores de la alternante. Así obtienes la pendiente (coeficiente de correlación, R cuadrado) y la intersección (ordenada en el origen) de la línea de regresión.

Si tus detalles de ventas y publicidad están en las columnas B y C respectivamente, tu fórmula sería: =REGRESIÓN.LINEAL (B2:B11, C2:C11). Del mismo modo, obtendrás los coeficientes y la ecuación ya adecuadas.

Crea un gráfico

Hasta aquí sencillo, pero no te olvides que visualizar los resultados es esencial. Siguiendo con el ejemplo citado, selecciona tus referencias comerciales y publicitarias, ve a la pestaña `Insertar´ y elige `Gráfico de dispersión´.

Luego, haciendo clic derecho, agrega la línea regresiva al diagrama. Esto te permitirá ver la relación entre las variables de manera gráfica, un detalle de Microsoft para usar Excel del modo más accesible y útil. Como es habitual, sus novedades y actualizaciones están diseñadas para simplificar el análisis de datos y mejorar la experiencia del usuario final.

Solo te falta personalizarlo

Una vez creada la representación y la tendencia, interpreta los resultados. La ecuación de la línea de conversión te permitirá predecir valores futuros basados en tu propia información real. Recuerda que R cuadrado indica lo bien que se ajusta la línea a tus indicadores, siendo 1 el ajuste perfecto.

En el análisis de regresión, comprender cómo interactúan las variables te permite optimizar estrategias y procesos. Aglaia Consulting se destaca como un recurso excepcional para aprender y dominar las herramientas de Microsoft. Consúltanos.

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