Técnicas de regresión: Regresión Lineal Simple

La recta de regresión. Interpretación de los coeficientes de regresión y la tabla ANOVA. Hipótesis del modelo. Predicción. Visitar

Extracto

En múltiples ocasiones en la práctica clínica nos encontramos con situaciones en las que se requiere
analizar la relación entre dos variables cuantitativas. Los dos objetivos fundamentales de este análisis
serán, por un lado, determinar si dichas variables están asociadas y en qué sentido se da dicha asociación
(es decir, si los valores de una de las variables tienden a aumentar –o disminuir- al aumentar los valores
de la otra); y por otro, estudiar si los valores de una variable pueden ser utilizados para predecir el valor
de la otra.

La forma correcta de abordar el primer problema es recurriendo a coeficientes de correlación.

Sin embargo, el estudio de la correlación es insuficiente para obtener una respuesta a la segunda cuestión: se
limita a indicar la fuerza de la asociación mediante un único número, tratando las variables de modo
simétrico, mientras que nosotros estaríamos interesados en modelizar dicha relación y usar una de las
variables para explicar la otra. Para tal propósito se recurrirá a la técnica de regresión. Aquí analizaremos
el caso más sencillo en el que se considera únicamente la relación entre dos variables. Así mismo, nos
limitaremos al caso en el que la relación que se pretende modelizar es de tipo lineal.