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Definición: ¿Qué significa la regresión múltiple?
La regresión múltiple es una herramienta estadística utilizada para derivar el valor de un criterio de varias otras variables independientes o predictoras. Es la combinación simultánea de múltiples factores para evaluar cómo y en qué medida afectan un determinado resultado.
Esta técnica se rompe cuando la naturaleza de los factores en sí es de naturaleza inconmensurable o pura casualidad.
Techopedia explica la regresión múltiple
Los casos de regresión múltiple abundan en la vida real. Por ejemplo, un planificador zonal quiere saber cómo el valor de las casas se ve afectado por factores como el ingreso familiar promedio en el área, los metros cuadrados de la casa, la superficie de la casa y el año en que se construyó. Después de trazar todo esto en un sistema que puede realizar una regresión múltiple, descubre que los factores que más afectan el precio de venta de una casa son los pies cuadrados y el ingreso promedio en el área. La regresión múltiple puede incluso ir más allá y mostrarle que las casas de alto precio se ven afectadas por los mismos dos factores en un grado mucho mayor que las casas de bajo y mediano precio.
Otro ejemplo es una empresa de reclutamiento que trata de determinar una compensación adecuada. Se encuentra que las variables predictoras para el salario son el salario actual, el número de personas que un empleado ha supervisado y la cantidad de responsabilidad que se le asigna. La empresa puede usar la regresión múltiple para descubrir que el salario actual de un empleado potencial es el determinante más importante del salario que esa persona estará dispuesta a aceptar en un nuevo trabajo.
Sin embargo, la regresión múltiple no es confiable en los casos en que hay una alta probabilidad de que los resultados se vean afectados por factores inconmensurables o por pura casualidad. Por ejemplo, no podemos usar la regresión con precisión para calcular en qué medida diversos factores (estado de la economía, inflación, ingreso promedio disponible, pronósticos de ganancias de las empresas, etc.) influirán en el índice del mercado de valores en exactamente 20 años. Simplemente hay demasiadas incógnitas en la mecánica de estos factores externos.
