Un coeficiente de regresión parcial es el nombre que se le da a los coeficientes de regresión en un modelo de regresión lineal múltiple .
Esto contrasta con el antiguo “coeficiente de regresión”, que es el nombre que se le da al coeficiente de regresión en un modelo de regresión lineal simple .
La forma de interpretar un coeficiente de regresión parcial es: El cambio promedio en la variable de respuesta asociada con un aumento de una unidad en una variable predictora dada, asumiendo que todas las demás variables predictoras se mantienen constantes.
El siguiente ejemplo explica cómo identificar e interpretar los coeficientes de regresión parcial en un modelo de regresión lineal múltiple.
Ejemplo: interpretación de coeficientes de regresión parcial
Supongamos que queremos saber si el número de horas dedicadas al estudio y el número de exámenes de preparación realizados afectan la puntuación que recibe un estudiante en un determinado examen de ingreso a la universidad.
Para explorar esta relación, podemos ajustar un modelo de regresión lineal múltiple usando las horas estudiadas y los exámenes de preparación tomados como variables predictoras y la puntuación del examen como una variable de respuesta.
La siguiente tabla de regresión muestra el resultado del modelo:
A continuación se explica cómo interpretar los coeficientes de regresión parcial:
Horas: por cada hora adicional dedicada al estudio, la puntuación del examen aumenta en un promedio de 5,56 puntos, asumiendo que el número de exámenes de preparación se mantiene constante.
Aquí hay otra forma de pensar en esto: si el estudiante A y el estudiante B toman la misma cantidad de exámenes de preparación, pero el estudiante A estudia durante una hora más, se espera que el estudiante A obtenga una puntuación 5.56 puntos más alta que el estudiante B.
Exámenes de preparación: por cada examen de preparación adicional realizado, la puntuación del examen disminuye en un promedio de 0,60 puntos, asumiendo que la cantidad de horas estudiadas se mantiene constante.
Otra forma de pensar en esto: si el estudiante A y el estudiante B estudian la misma cantidad de horas pero el estudiante A toma un examen de preparación adicional, entonces se espera que el estudiante A obtenga una puntuación 0,60 puntos más baja que el estudiante B.
Usando los coeficientes del resultado de la regresión, podemos escribir la ecuación de regresión lineal múltiple estimada:
Puntuación del examen = 67,67 + 5,56 * (horas) – 0,60 * (exámenes de preparación)
Podemos usar esta ecuación de regresión estimada para calcular la puntuación de examen esperada para un estudiante, según la cantidad de horas que estudian y la cantidad de exámenes de preparación que toman.
Por ejemplo, se espera que un estudiante que estudia durante tres horas y toma un examen de preparación reciba una puntuación de 83,75 :
Puntuación del examen = 67,67 + 5,56 * (3) – 0,60 * (1) = 83,75
Recursos adicionales
Introducción a la regresión lineal simple
Introducción a la regresión lineal múltiple
Cómo leer e interpretar una tabla de regresión
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
