regressioanalyyseissä

Regressioanalyysi on tilastollinen menetelmä, jota käytetään tutkimaan kahden tai useamman muuttujan välistä suhdetta. Sen avulla pyritään mallintamaan, miten yhden tai useamman selittävän muuttujan arvo vaikuttaa yhden riippuvan muuttujan arvoon. Tavoitteena on usein ennustaa riippuvan muuttujan arvoa selittävien muuttujien arvojen perusteella.

Yksinkertaisimmillaan regressioanalyysi on lineaarista regressiota, jossa oletetaan, että muuttujien välinen suhde on suoraviivainen. Tällöin malli ilmaistaan yleensä muodossa Y = a + bX + e, missä Y on riippuva muuttuja, X on selittävä muuttuja, a on vakiotermi eli regressiosuoran leikkauspiste y-akselilla, b on kulmakerroin eli regressiosuoran kaltevuus, joka kuvaa X:n muutoksen vaikutusta Y:hyn, ja e on virhetermi, joka kuvaa malliin kuulumattomia tekijöitä.

Regressioanalyysissä on tärkeää arvioida mallin sopivuutta aineistoon. Tätä varten käytetään erilaisia tilastollisia tunnuslukuja, kuten selitysastetta (R-neliö), joka kertoo, kuinka suuren osan riippuvan muuttujan vaihtelusta selittävät muuttujat pystyvät selittämään. Lisäksi analysoidaan regressiokertoimien tilastollista merkitsevyyttä.

Regressioanalyysia voidaan käyttää monilla eri aloilla, kuten taloustieteessä, yhteiskuntatieteissä, lääketieteessä ja luonnontieteissä. Se auttaa ymmärtämään ilmiöiden välisiä yhteyksiä ja tekemään ennusteita. Monimuuttujaregressiossa mukana voi olla useita selittäviä muuttujia, jolloin mallista tulee monimutkaisempi.