Bienvenida, bienvenidos a esta videoclase de la asignatura Técnicas
y Herramientas para Investigación Cuantitativa y en esta videoclase
nos vamos a centrar en la regresión.
¿Qué es esto de la regresión?
Pues vamos a hacer un breve análisis
y nos vamos a centrar en la regresión lineal.
Hay múltiples tipos de regresiones,
pero bueno, vamos a centrarnos en la regresión lineal que yo creo
que ya con esto tenemos bastante y vamos a ver algunas claves
para analizar el resultado de una regresión
y como incluso para redactar académicamente
estos resultados.
Las regresiones básicamente son herramientas estadísticas
que nos permiten analizar y predecir cómo se comportan las variables
en relación una a otra.
Entonces, ¿qué ocurre?
Porque muchas veces no podemos medir qué ocurre, por ejemplo,
cuando aumenta una variable,
porque no tenemos medios, no tenemos dinero,
pero sí tenemos referencia de qué ocurre en ciertas zonas.
Entonces lo que hacemos es, digamos.
Predecir qué puede ocurrir.
Entonces, como toda predicción, tiene margen de error
y también tenemos que ponerlo.
Y se utilizan estudios de sociolingüística, de traducción,
de fonética, etc. Por ejemplo, en sociolingüística podemos predecir
patrones de habla en diferentes zonas con regresiones.
En traducción podemos evaluar la carga cognitiva
con la velocidad de los subtítulos.
O en fonética,
qué ocurre cuando hacemos una reducción fonética
y cómo afecta la aparición de la habla.
Esta es la fórmula de una regresión lineal,
es decir,
cuando las variables se ajustan a una línea recta.
La variable independiente y la variable dependiente.
La dependiente depende de la independiente.
Y luego tenemos aquí también el B0 que es el intercepto.
B1 que es la pendiente,
es cuando cambia una respecto de otra.
Y el exilón es el error que es la diferencia entre el valor real
y el valor que ha predicho la regresión.
Entonces se representa, esto además lo hemos visto
muchas veces en el instituto en cuartos de ESO,
cuando hacemos estas gráficas,
pues básicamente esa gráfica de cuartos de ESO,
que sirve mucho, porque nos sirve para hacer una predicción,
puede tener pendiente negativa o pendiente positiva.
La pendiente negativa es cuando aumenta una,
disminuye otra, y la pendiente positiva
es que aumentan de forma simultánea.
Entonces, bueno.
La regresión lineal modela como su propio nombre indica
con una línea recta y puede ayudar para predecir eso que hemos dicho
valores que no hemos medido usando relaciones de valores ya medidos
entre x e y pero que ocurre que las regresiones no son siempre lineales
esto no lo vamos a ver en este curso
pero es importante que tengan en cuenta que pueden tener
otros patrones como cuadráticos, logarítmicos, exponenciales
y que.
Que unos datos no se ajusten a una regresión lineal no significa
que no haya una regresión para ese modelo,
sino que tenemos que explorar otros modelos para ver
cuál se ajusta.
Por ejemplo, aquí tenemos el ejemplo de lineal,
de cuadrática, de logarítmica y exponencial,
que son muy reconocibles.
Entonces, para que el modelo funcione,
hay que elegir el modelo adecuado.
Eso se hace probando y analizando diferentes valores.
¿Cómo formulamos una hipótesis para un estudio que utiliza
la regresión?
Por ejemplo, la hipótesis del presente estudio sostiene
que la variable independiente predice de forma significativa
la dependiente.
Esta relación se presenta mediante el siguiente modelo,
donde X es la independiente e Y
es la dependiente.
B sub 0 es el intercepto, B sub 1 es la pendiente y Y es el error.
Por ejemplo.
Un estudio que evalúe la calidad de los subtítulos
creados siguiendo el modelo de Talabán y Lértola,
por alumnado de traducción audiovisual didáctica,
utilizando el Blair Score, sería la independiente,
y ver cómo esto influye en la competencia de reflexión oral
en la E2, pues sería dependiente.
Puede tener más sentido o menos,
pero es para que vean en efectos didácticos
cómo funciona esto.
Entonces, yo en JASP cargo mis datos
y le pido que me ponga en Model Summary,
F-Change, AAC, BIC, le pido que me muestre el Model Fee,
los descriptivos, los coeficientes, la tolerancia y el BIF,
que nos muestre el p-valor y el gráfico de residuos
versus previsto.
¿Vale?
Activamos todas estas opciones en JASP.
Y vamos a ver lo supuestamente importante.
Aquí tenemos la homocesasticidad, es decir,
la varianza entre los residuos.
Aquí, como estamos iniciando, no vamos a hacer algo.
Vamos a ver.
Si sigo un patrón, como por ejemplo la B,
de abanico.
Va a ser heterocetasticidad.
Pero, si no tiene un patrón, sí cumple el requisito de varianza
de los residuos.
Es decir, la homocetasticidad.
Y aquí cumpliría ese supuesto.
Y luego también tenemos que evaluar la multicolinealidad.
Es decir, que los predictores que estamos usando
no estén relacionados entre sí, porque esto alteraría la medida.
¿Esto cómo lo hacemos?
Pues lo hacemos con el BIF y la tolerancia.
La tolerancia es la inversa del BIF.
Entonces, viendo los requisitos, vemos si se cumple o no.
En este caso, Vamos a analizarlo con los datos que nos salen.
En este caso, el bif y la tolerancia sí que cumplen con los requisitos.
No había problema en multicolinealidad.
Y vamos a ver el ajuste del modelo con los datos que obtenemos.
La r no va a dar la fuerza de la reacción
entre las variables dependiente e independiente.
La r al cuadrado puede dar la proporción de la variación
de la independiente aplicada por la dependiente.
Y luego la significancia del modelo.
El f ratio de la nova,
pues si es significativo, el modelo tiene valor predictivo
y si no lo es, pues no tiene ese valor predictivo.
Y los coeficientes, pues nos van a ayudar a saber
el cambio esperado en y por cada unidad de x,
el intercepto,
es el valor de y cuando x es 0.
¿Vale?
Entonces, esto,
este cuadro, es lo que nos da jazz.
Pues nos vamos a fijar en el exchange,
que nos va a permitir hacer una medición
sobre si hay que añadir un nuevo predictor o no, ¿vale?
Y vamos a ver también la significatividad.
Si es significativo, significa que es un buen predictor.
Vamos a ver el R cuadrado, que es la proporción de varianza
que explica la variedad dependiente.
Después, la homocesasticidad, pues nos permite medir,
lo vamos a ver a ojo un poquito en este gráfico.
¿Tiene un patrón?
No.
Pues la cumple la multicolinealidad.
La cumple,
pues, si queremos que la ansia y bife estén en valores aceptables,
pues también, para antes.
¿Vale?
Y de esta forma, pues tendríamos,
también tenemos que ver las min squares de la NOVA,
y hay que compararlo y.
Para ver que el de regresión tiene que ser mayor siempre
que el de residuo.
El de regression tiene que ser mucho mayor que el de residuo
para que esto funcione.
Entonces, de esta forma podemos obtener los resultados.
Y aquí, analizando los datos que nos da,
el modelo explicaría los datos bien.
Tenemos la r que nos da esa correlación, la r al cuadrado,
la proporción de variabilidad.
El ajustado,
si tiene muchas variables, para no sobreestimarlo,
el RMSE, que es el error promedio de predicción más bajo,
el IQBIC, que no lo vamos a ver demasiado
porque son para comparar modelos, si tuviéramos más modelos,
y luego también de la nueva vamos a ver
si el modelo es significativo y lo que hemos dicho antes,
dividimos regresión entre residuos
y tiene que ser siempre regresión mayor
que residuo.
Y la defi y la p que sean significativas.
Estas son un poco las reglas rápidas que tenemos.
En los coeficientes, los coeficientes tienen que ser significativos
y si son significativos, el predictor que tenemos importa.
Lo descriptivo nos va a dar información sobre la media,
la depilación estándar, el error estándar
y el gráfico nos va a decir cómo están distribuidos los errores.
Si hay un patrón en los residuos, el modelo puede que no sea confiable
y no deberíamos aplicar la regresión lineal.
Tendríamos que buscar otro tipo de regresión.
¿Vale?
Entonces, ¿cómo hacemos una redacción de esto?
Pues decimos, se calculan los estadísticos,
esta es la variable dependiente, esta es independiente,
el modelo de regresión tenía como variable independiente tal,
como variable dependiente tal,
y el modelo de reporta ponemos en formato APA,
F entre paréntesis igual,
vemos el F entre paréntesis valorado de libertad, ponemos P,
lo que salga del P, y explica una proporción
de la varianza en base a lo que nos dé el R
cuadrado, que es esa proporción.
Entonces los coeficientes,
pues sabemos si x predice de forma positiva y significativa
o de forma negativa y significativa o no significativa,
pues ponemos los coeficientes con su b, con su t
y con su p valor y decimos lo que significa.
Y también decimos que hemos analizado los supuestos de homogeneidad
de varianza y de multicolinealidad.
Entonces, esto sería como debemos describir los resultados
de un análisis de regresión en un estudio científico.
Así que nada,
en este caso habíamos visto horas de estudio y notas.
Así que esperamos que les sea de utilidad
y nos vemos en la próxima videoclase.
Muchas gracias por su atención.