کاربرد رگرسیون در تحقیق

کاربرد رگرسیون در تحقیق

در مدل‌های آماری، تحلیل رگرسیون، یک فرایند آماری برای تخمین روابط بین متغیرها می‌باشد. این روش شامل تکنیک‌های زیادی برای مدل‌سازی و تحلیل متغیرهای خاص و منحصر بفرد، با تمرکز بر رابطه بین متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل، می‌باشد. تحلیل رگرسیون خصوصاً کمک می‌کند در فهم اینکه چگونه مقدار متغیر وابسته با تغییر هرکدام از متغیرهای مستقل و با ثابت بودن دیگر متغیرهای مستقل تغییر می‌کند. بیشترین کاربرد تحلیل رگرسیون تخمین امید ریاضی شرطی متغیر وابسته از متغیرهای مستقل معین است که معادل مقدار متوسط متغیر وابسته است وقتی که متغیرهای مستقل ثابت هستند. کمترین کاربرد آن تمرکز روی چندک یا پارامتر مکانی توزیع شرطی متغیر وابسته از متغیر مستقل معین است. تحلیل رگرسیون به صورت گسترده برای پیش‌بینی استفاده شده‌است. در جمع بندی می­توان گفت یک معادله رگرسیون می تواند برای اهداف مختلفی استفاده شود که در سه دسته کلی زیر قرار می گیرند:

توصیف

معادله رگرسیونی ممکن است برای توصیف فرآیند معینی یا به عنوان مدلی برای توصیف یک سیستم برهم کنشی مورد استفاده قرار گیرد.

برآورد و پیش بینی در کاربرد رگرسیون در تحقیق

گاهی معادله رگرسیونی با هدف برآورد و پیش بینی ایجاد می شود. در این مورد با استفاده از معادله رگرسیون می خواهیم مفدار متغیر وابسته را برای مشاهدات دیگری پیش بینی نموده یا میانگین متغیر وابسته متناظر با مشاهده ی دیگری را برآورد نماییم. وقتی معادله ای بدین منظور استفاده می شود متغیرها طوری انتخاب می شوند که MSE پیش بینی حداقل شود.

کنترل

یک معادله رگرسیونی ممکن است به عنوان ابزاری برای کنترل استفاده شود. هدف ایجاد چنین معادله ای ممکن است تعیین مقدار از متغیر مستقل باشد که برای حصول مقدار ویژه ای از متغیر وابسته لازم است. برای این منظور بهتر است ضرایب متغیرها در معادله رگرسیون با دقت بیشتری برآورد شوند.

مفهوم رگرسیون خطی ساده

در آمار، رگرسیون خطی یک رویکرد مدل خطی بین متغیر «پاسخ» (Response) با یک یا چند متغیر «توصیفی» (Explanatory) است. اغلب برای کشف مدل رابطه‌ی خطی بین متغیرها از رگرسیون (Regression) استفاده می‌شود. در این حالت فرض بر این است که یک یا چند متغیر توصیفی که مقدار آن‌ها مستقل از بقیه متغیرها یا تحت کنترل محقق است، می‌تواند در پیش‌بینی متغیر پاسخ که مقدارش وابسته به متغیرهای توصیفی و تحت کنترل محقق نیست، موثر باشد. هدف از انجام تحلیل رگرسیون شناسایی مدل خطی این رابطه است.

در ادامه از  متغیر وابسته به جای متغیر پاسخ و متغیر مستقل به جای متغیر توصیفی استفاده می‌کنیم.

از آنجایی که ممکن است علاوه بر متغیرهای مستقل، عوامل زیاد و ناشناخته‌ دیگری نیز در تعیین مقدار متغیر وابسته نقش داشته باشند، مدل رگرسیونی را با مناسب‌ترین تعداد متغیر مستقل در نظر گرفته و میزان خطا را به عنوان نماینده عوامل تصادفی دیگری که قابل شناسایی نبودند در نظر می‌گیریم که انتظار است کمتر در تغییرات متغیر وابسته نقش داشته باشند.

برای مشاوره اینجا بزنید