Come utilizzare la regressione multipla in Excel

Excel per regressione multipla

Passaggio 1

Inserisci i dati che utilizzerai per eseguire l'analisi di regressione in un foglio di calcolo Excel. Puoi inserire i dati a mano o importare il file di dati da un'altra fonte, come un file ASCII o un altro foglio di calcolo, in Excel.

Passaggio 2

Sblocca lo strumento "Analisi dei dati" nei menu complementari e installalo. Apri Excel, fai clic su "Strumenti" e seleziona "Componenti aggiuntivi" dal menu a discesa che appare. Apparirà una finestra più piccola che mostra una serie di opzioni. Seleziona la casella accanto a "Pacchetto strumenti di analisi" e fai clic su "OK". L'opzione "Analisi dei dati" verrà visualizzata nel menu "Strumenti", pronta per l'uso. Se si utilizza Excel 2007, è possibile accedere al plug-in "Analisi dei dati" facendo clic sul pulsante Microsoft Office nell'angolo in alto a sinistra di una cartella di lavoro di Excel aperta. Fare clic sul pulsante, quindi premere "Opzioni di Excel". Apparirà una nuova finestra, che mostra il set di opzioni sulla sinistra. Scegli "Componenti aggiuntivi", seleziona "Analysis Toolkit" e fai clic su "OK".

Passaggio 3

Fai clic sul menu "Strumenti" in Excel e seleziona "Analisi dei dati" (in Excel 2007, fai clic sulla scheda "Dati" e fai clic sul pulsante "Analisi dei dati". Apparirà una finestra che mostra un menu con strumenti di analisi, scorrere fino a "Regressione" e fare clic su "Accetta".

Passaggio 4

Immettere i valori della variabile dipendente (Y) e delle variabili indipendenti (X) facendo clic sulle celle e sulle colonne applicabili nel foglio dati Excel. Dopo aver selezionato gli intervalli di dati che verranno inseriti per l'analisi, fai clic su "Accetta". Excel esegue la procedura e visualizza i risultati in una nuova cartella di lavoro.

Passaggio 5

Esamina il riepilogo dell'uscita, iniziando con le statistiche di regressione nella parte superiore dell'uscita. Annota il valore di R-quadrato, che ti dice quale percentuale di variabilità nella variabile dipendente (ad esempio, lo stipendio medio) spiega il tuo modello di regressione. Quindi annotare i valori dei coefficienti e le corrispondenti statistiche T e i relativi livelli. Una statistica T di 2 o più indica rilevanza statistica, il che significa che la relazione tra la variabile indipendente e quella dipendente non è sicuramente dovuta a una probabilità casuale.

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