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 di Excel. È possibile immettere i dati manualmente o importare il file di dati da un'altra fonte, ad esempio un file ASCII o un altro foglio di calcolo, in Excel.

Passaggio 2

Sbloccare lo strumento "Analisi dei dati" nei menu complementari e installarlo. Apri Excel, fai clic su "Strumenti" e seleziona "Componenti aggiuntivi" dal menu a discesa visualizzato. 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" apparirà nel tuo menu "Strumenti", pronto per l'uso. Se si utilizza Excel 2007, è possibile accedere al plug-in "Analisi dati" facendo clic sul pulsante Microsoft Office nell'angolo superiore sinistro di una cartella di lavoro di Excel aperta. Fare clic sul pulsante e quindi fare clic su "Opzioni di Excel". Apparirà una nuova finestra, che mostra l'insieme di opzioni sulla sinistra. Scegli "Componenti aggiuntivi", seleziona "Pacchetto strumenti di analisi" e fai clic su "OK".

Passaggio 3

Fare clic sul menu "Strumenti" in Excel e selezionare "Analisi dati" (in Excel 2007, fare clic sulla scheda "Dati" e fare clic sul pulsante "Analisi 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 le variabili indipendenti (X) facendo clic sulle celle e le colonne applicabili nel foglio dati di Excel. Dopo aver selezionato gli intervalli di dati che verranno inseriti per l'analisi, fare clic su "Accetta". Excel esegue la procedura e visualizza i risultati in una nuova cartella di lavoro.

Passaggio 5

Esaminare il riepilogo di uscita, iniziando dalle statistiche della regressione all'inizio dell'uscita. Annota il valore di R-squared, che ti dice quale percentuale di variabilità nella variabile dipendente (ad esempio, il salario medio) spiega il tuo modello di regressione. Quindi annota i valori dei coefficienti e le statistiche T e i pertinenti livelli di pertinenza. Una statistica T di 2 o più indica rilevanza statistica, il che significa che la relazione tra la variabile indipendente e la variabile dipendente non è probabilmente una probabilità casuale.