La regresión psicológica es una técnica utilizada en psicología para explorar y comprender las relaciones entre variables y cómo estas pueden influir en los resultados psicológicos. A través de la regresión psicológica, los investigadores pueden analizar y predecir el comportamiento humano, identificar factores de riesgo y protección, y desarrollar intervenciones efectivas.
Qué se hace en una regresión
La regresión psicológica implica analizar los datos recopilados de una muestra de individuos y determinar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. La variable dependiente es aquella que se pretende predecir o explicar, mientras que las variables independientes son aquellas que se considera que pueden influir en la variable dependiente.
La precisión de una ecuación de regresión es una parte importante del análisis de regresión. Todos los modelos contendrán cierta cantidad de error, pero la comprensión de las estadísticas le ayudará a determinar si el modelo se puede usar para su análisis o si se requieren ajustes.
Existen dos técnicas para determinar la validez de un modelo de regresión: análisis exploratorio y análisis confirmatorio.
Análisis exploratorio
El análisis exploratorio es un método de comprensión de sus datos mediante una variedad de técnicas visuales y estadísticas. Durante el curso de su análisis exploratorio, evaluará las suposiciones de la regresión de OLS y comparará la eficacia de las distintas variables explicativas. El análisis exploratorio le permite comparar la eficacia y la precisión de distintos modelos, pero no determina si debería usar o rechazar su modelo. El análisis exploratorio debe realizarse antes del análisis confirmatorio en cada modelo de regresión y repetirse para hacer comparaciones entre modelos.
Se pueden usar los siguientes gráficos y estadísticas como parte del análisis exploratorio:
- Gráfico de dispersión y matriz de gráficos de dispersión
- Histograma y distribución normal
- Ecuación de regresión y predicción de nuevas observaciones
- Coeficiente de determinación, R2 y R2 ajustado
- Error estándar residual
- Gráfico de puntos
El análisis exploratorio debe comenzar mientras elije las variables explicativas y antes de crear un modelo de regresión. Dado que OLS es un método de regresión lineal, una de las principales suposiciones es que el modelo debe ser lineal. Se puede utilizar un gráfico de dispersión o una matriz de gráficos de dispersión para evaluar la linealidad entre la variable dependiente y las variables explicativas. Una matriz de gráficos de dispersión puede mostrar hasta cuatro variables explicativas junto con la variable dependiente, lo que la convierte en una importante herramienta para comparaciones a gran escala entre todas las variables. Un solo gráfico de dispersión muestra solamente dos variables: una dependiente y otra independiente o explicativa. Al visualizar un gráfico de dispersión de la variable dependiente y una sola variable explicativa, puede hacer una evaluación más precisa de la relación entre las variables. Puede evaluar la linealidad antes de crear un modelo de regresión para ayudar a determinar qué variables explicativas crearán un modelo aceptable.
Existen varios resultados estadísticos disponibles después de crear un modelo de regresión, incluida la ecuación de regresión, el valor R2 y la prueba de Durbin-Watson. Una vez que haya creado un modelo de regresión, debería usar los resultados y los gráficos y tablas necesarios para evaluar el resto de suposiciones de la regresión de OLS. Si su modelo cumple las suposiciones, puede continuar con el resto del análisis exploratorio.
La ecuación de regresión proporciona información valiosa sobre la influencia de cada variable explicativa sobre los valores predichos, incluido el coeficiente de regresión de cada variable explicativa. Los valores de pendiente se pueden comparar para determinar la influencia relativa de cada variable explicativa sobre la variable dependiente; cuanto más alejado esté el valor de pendiente del cero (ya sea positivo o negativo), mayor será la influencia. La ecuación de regresión también se puede utilizar para predecir valores para la variable dependiente introduciendo valores para cada variable explicativa.
El coeficiente de determinación, simbolizado por R2, mide hasta qué punto la ecuación de regresión modela los puntos de datos reales. El valor R2 es un número entre 0 y 1, donde los valores más cercanos al 1 indican modelos más precisos. Un valor R2 de 1 indica un modelo perfecto, lo cual es altamente improbable en situaciones reales dada la complejidad de las interacciones entre los distintos factores, además de las variables desconocidas. Por tanto, debe intentar crear un modelo de regresión que genere el máximo valor R2 posible, pero siendo consciente de que es posible que el valor no se acerque a
Al realizar el análisis de regresión, existe el riesgo de crear un modelo de regresión que presenta un valor R2 aceptable al agregar variables explicativas que generan un mejor ajuste solo por azar. El valor R2 ajustado, que también es un valor de entre 0 y 1, da cuenta de las variables explicativas adicionales, lo que reduce el papel del azar en el cálculo. Se debe usar un valor R2 ajustado en los modelos que utilicen muchas variables explicativas, o al comparar modelos que presentan un número diferente de variables explicativas.
El error estándar residual mide la precisión con la que el modelo de regresión puede predecir valores con nuevos datos. Cuanto menores son los valores, más preciso es el modelo; por tanto, cuando se comparan varios modelos, el modelo con el menor valor será el modelo que minimice el error estándar residual.
Se pueden utilizar gráficos de puntos para analizar sus variables explicativas, a fin de encontrar patrones como clustering y valores atípicos, que podrían afectar a la precisión del modelo.
La regresión psicológica es una herramienta valiosa para comprender y predecir el comportamiento humano. A través del análisis exploratorio y confirmatorio, los investigadores pueden evaluar la eficacia y precisión de los modelos de regresión, identificar variables significativas y desarrollar intervenciones efectivas.
Tener en cuenta que la regresión psicológica no puede establecer relaciones causales definitivas, sino que proporciona una base para la comprensión y exploración de las relaciones entre variables. Los resultados de la regresión deben interpretarse con cautela y respaldarse con investigaciones adicionales y diferentes métodos.
La regresión psicológica es una técnica poderosa que puede ayudar a los investigadores a comprender y predecir el comportamiento humano. Al utilizar el análisis exploratorio y confirmatorio, los investigadores pueden evaluar la validez y precisión de los modelos de regresión, lo que puede tener implicaciones importantes para el campo de la psicología.
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