Análise de Regressão Múltipla

Quando usar a Análise de Regressão Múltipla

A finalidade da análise de regressão múltipla é avaliar os efeitos de duas ou mais variáveis independentes sobre uma única variável dependente.

Regressão chega a uma equação para prever o desempenho com base em cada uma das entradas.

Análise de regressão múltipla Exemplo

Vamos dizer que queremos saber se a percepção do cliente sobre a qualidade do champô (variável dependente) varia com vários aspectos das características geográficas e do champô: Espuma, Cheiro, Cor ou Resíduo (variáveis independentes).

Para efectuar análise de regressão múltipla usando Macros QI para Excel

1. Seleccionar duas a dezasseis colunas de dados com a variável dependente na primeira (ou última) coluna:



Estes dados de amostra são encontrados em Dados de Teste de Macros QI > Matrix Plot.xlsx > Dados do Champô

2. QI Macros perguntar-lhe-á em que coluna se encontra a variável dependente (Valor Y). Neste exemplo, está na primeira coluna:

br>>>li>QI Macros efectuará os cálculos e exibirá os resultados para si:resultados de regressão múltipla

Avalie o valor R Quadrado (0.800)

Análise: Se R Quadrado for maior ou igual a 0,80, como é neste caso, há um bom ajuste aos dados.

Avalie o valor p

A hipótese nula é que não há correlação. (H0 = nenhuma correlação.) Olhando para os valores de p para cada variável independente, Região, Espuma e Resíduos são inferiores a alfa (0,05), pelo que rejeitamos a hipótese nula e podemos dizer que estas variáveis têm impacto na qualidade. Os valores p de cheiro e cor são superiores a 0,05, pelo que não podemos rejeitar a hipótese nula de que não há correlação e não podemos dizer que têm impacto directo na qualidade.

Utilizar a Equação para Previsão e Estimativa

Utilizando a equação abaixo, pode-se prever a percepção da qualidade do champô com base nas variáveis independentes. Mais uma vez, Região, Espuma e Resíduos parecem ter o maior impacto na percepção da qualidade.

y = 90,192 -3,859*Região +1,817*Foam +1,035*Scent +0,233*Cor -4.001*Residue

Residuals Output, Probability Output e Gráficos

Além do Sumário de Output acima, a QI Macros também calcula os dados residuais e de probabilidade e desenha vários gráficos para si.

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Por favor note que as linhas rectas no seu primeiro gráfico (Região) representam os Intervalos de Predição Superior e Inferior, enquanto as linhas mais curvas são os Intervalos de Confiança Superior e Inferior

Intervalos de Confiança fornecem uma visão da incerteza ao estimar a média, enquanto os Intervalos de Previsão contabilizam a variação dos valores em Y em torno da média.

Os Níveis de Confiança 95% e 99% referem-se quando o seu valor alfa é fixado em .05 (95%) ou .01 (99%). Isto fornece-lhe informações sobre como o nível de confiança pode ter impacto nos seus resultados, dependendo de onde o alfa está definido.

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