Множественный регрессионный анализ

Множественный регрессионный анализ – это метод  установления зависимости одной  переменной от двух или более независимых  переменных. В то время как зависимая  переменная (та переменная, которую  Вы хотите предсказать) должна быть непрерывной (за исключением логистической регрессии), независимые переменные могут быть как прерывными, так и категориальными, такими как «пол» или «тип применяемого препарата». В случае категориальных независимых переменных необходимо будет создавать переменные «пустышки», а не использовать соответствующие значения (подробнее это будет обсуждено позднее). Если все независимые переменные являются категориальными (или большинство из них являются категориальными), то в этом случае лучше использовать дисперсионный анализ.

Имеются две  причины для использования множественной регрессии, и они будут анализироваться по отдельности. Первая – это использование множественной регрессии в тех исследованиях, когда значения независимых переменных находились под экспериментальным контролем (например, когда изменялось количество применяемого препарата, или количество дней между приемами препарата). Обычно подобный подход называется «запланированная регрессия». Второй вариант включают ситуации, когда анализируется группа пациентов, у которых измерили некоторые количество естественно возникающих переменных (возраст, доход, уровень тревоги и т.д.),  и эти переменные связываются с некой переменной, которая нас интересует. Обычно подобный подход называется «не экспериментальная регрессия».

Достаточно легко  использовать регрессию неправильно. Мы попытаемся обратить внимание на некоторые распространенные ошибки, но мы не можем перечислить их все. Основным правилом должно быть использование здравого смысла. Если результаты анализа не выглядят достаточно разумными, попытайтесь найти какую-то помощь. Не следует забывать, что статистика – это инструмент, который используется  для того, чтобы понимать жизнь. Хотя понимание жизни может быть достаточно сложным, оно обычно не является извращенным. Прежде чем, базируясь на статистическом анализе, принять выводы, которые кажутся глупыми, проконсультируетесь с аналитиком,  которыый имеет большой опыт. Большинство действительно революционных результатов полученных в результате анализа данных, базируется на ошибках ввода.

Регрессио́нный (линейный) анализ — статистический метод исследования зависимости между зависимой переменной Y и одной или несколькими независимыми переменнымиX₁,X₂,...,X_p. Независимые переменные иначе называют регрессорами или предикторами, а зависимые переменные — критериальными. Терминология зависимых и независимых переменных отражает лишь математическую зависимость переменных  а не причинно-следственные отношения.