Excel para Multiple Regression
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Introduzca los datos que va a utilizar para llevar a cabo el análisis de regresión en una hoja de cálculo de Excel. Puede introducir los datos a mano o importar un archivo de datos de otra fuente, como un archivo ASCII u otra hoja de cálculo en Excel.
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Desbloquear la herramienta de análisis de datos en el menú complementos y instalarlo. Abrir Excel , haga clic en " Herramientas " y seleccione " add- ins " en el menú desplegable que aparece. Una ventana se abre más pequeña que muestra un conjunto de opciones . Marque la casilla junto a " Herramientas para análisis " y haga clic en " Aceptar". La opción de análisis de datos aparece en el menú Herramientas , listo para su uso. Si utiliza Excel 2007 , se puede acceder al Análisis de Datos complemento haciendo clic en el botón de Microsoft Office en la esquina superior izquierda de un libro abierto Excel. Haga clic en el botón y, a continuación, haga clic en " Opciones de Excel ". Una nueva ventana se abre y muestra una serie de opciones en la parte izquierda . Seleccione la opción " Add- ins ", seleccione " Herramientas para análisis " y haga clic en "OK . "
3 Haga clic en el menú Herramientas en Excel y seleccione Análisis de Datos ( en Excel 2007 , haga clic en los "Datos "y haga clic en el botón Análisis de Datos ) . Se abre una ventana que muestra un menú de herramientas de análisis . Desplácese hasta " Regresión " y haga clic en " Aceptar".
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Introduzca los valores de la variable dependiente ( Y) y las variables independientes (X ) haciendo clic en las celdas correspondientes y columnas de la ficha de datos de Excel. Después de seleccionar los rangos de datos que deben introducirse para el análisis , haga clic en " Aceptar". Excel ejecuta el procedimiento y mostrar los resultados en una nueva hoja de cálculo .
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Observe el resumen de la salida , a partir de la estadísticas de regresión en la parte superior de la salida . Anote el valor de R al cuadrado , que indica qué porcentaje de la variabilidad de la variable dependiente (por ejemplo, los salarios promedio ) se explica por el modelo de regresión. Luego anote los valores de los coeficientes y las correspondientes estadísticas t y niveles de significancia . Una estadística t de 2 o más indica significación estadística , lo que significa que no es probable que la relación entre la variable independiente y la variable dependiente debido a la casualidad .