Qué es la regresión logística binaria y cómo analizarla en 6 pasos

Regresión logística binaria

La regresión logística es un grupo de técnicas estadísticas que tienen como objetivo comprobar hipótesis o relaciones causales cuando la variable dependiente es nominal. Es algo compleja, aunque trataremos de hacer un tutorial sencillo para que se entienda y sobre todo para que la podáis usar en investigaciones, proyectos, tesis o consultorías ya que tiene mucha utilidad para comprender las causas de los fenómenos y los comportamientos.

tutorial regresión logística binaria

Hay varios tipos de regresión logística, las 2 principales
son:

  • Regresión logística binaria – se usa cuando la variable dependiente es una variable binaria, es decir, de solo dos categorías, también conocidas como dummy o dicotómica. Por ejemplo: 1-Sí, 0-No o por ejemplo 1-Soltero, 0-No Soltero
  • Regresión logística multinomial – se usa cuando la variable dependiente es una variable nominal de más de 2 categorías, de ahí su nombre multi-nomial. Por ejemplo: 1-Soltero, 2-Casado, 3-Divorciado, 4-Viudo 5-Otros; o por ejemplo: 1- Comedia, 2-Acción, 3-Suspense, 4-Drama, 5-Policiaco, 6-Otros.

Hoy nos centramos en explicar qué es la regresión logística binaria y cómo analizarla en 6 pasos.

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Qué es la Regresión Lineal Múltiple y cómo analizarla en 4 pasos

Regresión lineal múltiple

La regresión lineal es una técnica estadística destinada a analizar por qué pasan las cosas o cuáles son las principales explicaciones de algún fenómeno. A partir de los análisis de regresión lineal múltiple podemos:

  • identificar que variables independientes (causas) explican una variable dependiente (resultado)
  • comparar y comprobar modelos explicativos
  • predecir valores de una variable, es decir, a partir de unas características predecir de forma aproximada un comportamiento o estado

regresion lineal multiple

 

 

 

Este tutorial enseña a analizar la regresión lineal múltiple en 4 sencillos pasos, sin complicaciones ni lenguaje sofisticado, todo directo y claro para que seamos capaces de entender investigaciones que aplican regresión lineal y ser capaces de usarla en nuestros estudios cuando queramos averiguar las las causas de algún fenómeno.

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