Hva er regresjonsanalyse og hvordan gjør man det?

Hva er regresjonsanalyse?

Regresjonsanalyse hjelper deg å enkelt se sammenhenger i dataene dine, noe som gjør det til et nyttig verktøy for å ta velinformerte beslutninger. Ifølge SCB bruker du regresjonsanalyse når du vil finne ut hvilke underliggende faktorer som styrer et bestemt resultat.

Det finnes flere typer regresjonsanalyser, noen av de vanligste er:

Lineær regresjon: Den mest grunnleggende typen regresjonsmodell. Som navnet antyder, antar den at forholdet mellom variablene er lineært, noe som betyr at en endring i den ene variabelen er konstant basert på hver endring i den andre variabelen.

Multippel regresjon: Denne typen regresjonsmodell inneholder mer enn en uavhengig variabel. Den brukes til å forutsi verdien på den avhengige variabelen basert på verdiene til flere uavhengige variabler.

Logistisk regresjon: Denne typen regresjon brukes når den avhengige variabelen er binær (dvs. den kan bare anta to verdier, som "ja" eller "nei"). Den brukes til å forutsi sannsynligheten for at en hendelse inntreffer basert på verdiene til de uavhengige variablene.

Den vanligste og enkleste formen for regresjonsanalyse er lineær regresjonsanalyse, og det er denne vi vil fokusere ekstra på i denne artikkelen.

Hva er lineær regresjonsanalyse?

Ifølge Harvard Business Review er lineær regresjonsanalyse en matematisk måte å sortere ut variabler som har en reell innvirkning på resultatet.

Man kan si at analysen hjelper til med å svare på spørsmålene: Hvilke faktorer er viktigst? Hvilke kan vi ignorere? Hvordan samhandler disse faktorene med hverandre? Og kanskje viktigst, hvor sikre er vi på alle disse faktorene?

Regresjonsanalyse brukes for å undersøke forholdet mellom en avhengig variabel og en eller flere uavhengige variabler:

Avhengig variabel (uavhengig variabel eller responsvariabel) er en variabel som antas å avhenge av verdien til en eller flere andre variabler, kjent som uavhengige variabler.

Uavhengig variabel (avhengig variabel eller prediktorvariabel) er en variabel der verdien antas ikke å avhenge av verdien til noen annen variabel i analysen.

Formålet med regresjonsanalysen er å forsøke å forklare hvor mye variansen i den avhengige variabelen kan forklares av variasjonene i den/de uavhengige variablene. Andre relevante begreper å holde styr på er:

Korrelasjon: Angir styrken og retningen av en sammenheng mellom to eller flere variabler innen statistikk.

Kausalitet: Hvis det er kausalitet mellom to variabler, kalles den ene årsak og den andre effekt. Kausalitet omtales også som årsakssammenheng.

Varians: Et mål på hvor spredt et datasett er, og hjelper til med å forstå hvor mye de individuelle datapunktene i et sett varierer fra gjennomsnittet eller middelverdien av settet. Varians er av sentral betydning innen statistikk.

Koefficient: Et numerisk verdi som beskriver styrken og retningen av forholdet mellom en uavhengig variabel og den avhengige variabelen. Koeffisienter brukes i ligningen for å bestemme retningen på linjen som best passer datamengden.

Variabel: En variabel er en målbar egenskap som kan variere, for eksempel en persons høyde eller antall og pris på en vare.

Når gjør man lineær regresjonsanalyse?

Lineær regresjonsanalyse brukes vanligvis når du vil forutsi en kontinuerlig utfallsvariabel (for eksempel pris, temperatur osv.) basert på en eller flere variabler. Regresjonsanalyse er nyttig for å forstå og analysere forholdet mellom variabler og for å gjøre forutsigelser basert på dette forholdet.

Regresjonsanalyse er et viktig verktøy innen mange felt, for eksempel økonomi, psykologi, medisin og markedsføring, hvor det kan brukes til å forutsi hvordan forskjellige faktorer påvirker et interesseområde.

Hvordan gjør man en regresjonsanalyse?

For å gjøre en regresjonsanalyse, enten den er lineær eller ikke, må du ha et datasett med minst en uavhengig variabel og en avhengig variabel.

Generelt kan stegene for en regresjonsanalyse beskrives slik:

1. Samle og organisere data: Pass på å inkludere de uavhengige og avhengige variablene i datasettet ditt. Som alltid, vær nøye med kvaliteten på dataene dine.

2. Velg passende regresjonsmodell: Det finnes flere typer regresjonsmodeller, inkludert lineær regresjon, multipel regresjon, logaritmisk regresjon, med mer. Velg modellen som passer best til dataene dine.

3. Estimer modellparametrene: Bruk statistiske teknikker for å estimere koeffisientene (dvs. hellingsvinkelen og skjæringspunktet) for den best passende linjen eller kurven. Det finnes flere verktøy og programmer som hjelper deg med dette.

4. Evaluer modellen: Bruk statistiske tester for å bestemme hvor godt modellen passer til dataene og for å vurdere betydningen av koeffisientene.

5. Analyser resultatet: Bruk modellen til å se sammenhenger i dataene dine og prøve å gjøre forutsigelser om den avhengige variabelen basert på nye verdier for den uavhengige variabelen.

6. Finjuster modellen: Hvis modellen ikke passer godt til dataene dine, kan du trenge å gå tilbake og justere modellen og/eller samle inn mer data.

Bruk av lineær regresjonsanalyse – et praktisk eksempel

La oss si at du er en eiendomsmegler og ønsker å forutsi salgsprisen på et hus basert på størrelsen, antall soverom, beliggenhet og byggeår. I dette tilfellet vil det være:

Avhengig variabel:

• Husets salgspris

Uavhengige variabler:

• Størrelse
• Antall soverom
• Beliggenhet
• Byggeår

Ved å utføre en regresjonsanalyse, kan du bestemme styrken i sammenhengen mellom salgsprisen og disse andre variablene og bruke informasjonen til å gjøre forutsigelser om salgsprisen for lignende hus i fremtiden. Med andre ord, hvor stor innvirkning har for eksempel antall soverom på husets salgspris.

Utfordringer med å bruke regresjonsmodeller

Vanlige utfordringer som er viktige å være klar over og oppmerksom på når det kommer til å bruke regresjonsmodeller inkluderer:

Ikke-lineære sammenhenger: Lineær regresjon antar et lineært forhold mellom den avhengige variabelen og den uavhengige variabelen, men det er ikke alltid tilfellet i virkelige data. Hvis forholdet mellom variablene er ikke-lineært, er kanskje en lineær modell ikke det beste valget og vil ikke gi nøyaktige forutsigelser.

Outliers: Outliers, eller ekstreme verdier som skiller seg betydelig fra resten av dataene, kan ha stor innvirkning på hellingen og skjæringspunktet til den best passende linjen i en lineær regresjonsmodell. Dette kan føre til feilaktige forutsigelser og dårlig tilpasning av modellen til dataene.

Kollinearitet: Kollinearitet oppstår når to eller flere uavhengige variabler er sterkt korrelert med hverandre. Dette kan skape problemer med tolkningen av koeffisientene for de uavhengige variablene, siden det kan være vanskelig å skille hver uavhengig variabels individuelle bidrag til den avhengige variabelen. Korrelasjon indikerer styrken og retningen av en sammenheng mellom to eller flere variabler i statistikk.

Andre metoder og verktøy

Regresjonsanalyse er en av de vanligste metodene innen statistisk analyse. Andre metoder inkluderer korrelasjonsanalyse og variansanalyse. Et vanlig verktøy for å jobbe med analysen er Excel.

Men, som med andre analytiske prosesser, er det en risiko for at arbeidet blir for manuelt og vanskelig å integrere i virksomheten. Derfor velger mange bedrifter og organisasjoner å arbeide med sin analyse, oppfølging og rapportering i mer omfattende programvare med flere muligheter.

Se en 10 minutters video demo her: