Pregunta: Cuando un investigador desea incluir una variable categórica con más de dos niveles en un modelo de predicción de regresión múltiple, se necesitan pasos adicionales para garantizar que los resultados sean interpretables. Estos pasos incluyen recodificar la variable categórica en varias variables dicotómicas separadas. Esta grabación se denomina "codificación

Cuando un investigador desea incluir una variable categórica con más de dos niveles en un modelo de predicción de regresión múltiple, se necesitan pasos adicionales para garantizar que los resultados sean interpretables. Estos pasos incluyen recodificar la variable categórica en varias variables dicotómicas separadas. Esta grabación se denomina "codificación ficticia".

Utilizando el conjunto de datos a continuación, prediga el salario de las facultades con el departamento al que pertenecen Y prediga su salario con otros predictores (género, rango, años desde que se obtuvo el rango, departamento).

En Excel, utilice la declaración IF para generar las columnas de variables ficticias para Género, Rango y Departamento.

Variables predictoras categóricas

Codificación ficticia: crear muchas variables a partir de una

Las variables predictivas categóricas no pueden ingresarse directamente en un modelo de regresión ni interpretarse de manera significativa; por lo tanto, se debe desarrollar algún otro método para manejar información de este tipo. En general, una variable categórica con k niveles se transformará en k-1 variables, cada una con dos niveles. Por ejemplo, si una variable categórica tuviera seis niveles, entonces se podrían construir cinco variables dicotómicas que contendrían la misma información que la variable categórica única. Las variables dicotómicas tienen la ventaja de que pueden introducirse directamente en el modelo de regresión. El proceso de crear variables dicotómicas a partir de variables categóricas se denomina codificación ficticia.

Dependiendo de cómo se construyan las variables dicotómicas, se puede obtener información adicional del análisis. Además, una construcción cuidadosa dará como resultado variables dicotómicas no correlacionadas. Codificación ficticia con tres niveles

Cuando la variable categórica tiene tres niveles y se convierte a dos variables dicotómicas. Por ejemplo, el siguiente conjunto de datos, Departamento en los datos de ejemplo, tiene tres niveles, 1=Estudios de familia, 2=Biología y 3=Negocios. Esta variable podría codificarse como ficticia en dos variables, una llamada FamiliaS y otra llamada Biología. Si Departamento = 1, entonces FamiliaS se codificaría con un 1 y Biología con un 0. Si Departamento=2, entonces FamiliaS se codificaría con un 0 y Biología se codificaría con un 1. Si Departamento=3, entonces tanto FamiliaS como La biología se codificaría con un 0. La codificación ficticia se representa a continuación.

Salario

Género Masculino Femenino)

Rango (1=Asistente, 2=Asociado, 3=Completo)

Departamento (1=Estudios de Familia, 2=Biología, 3=Negocios)

Años desde que llegó a Rank

Qué enviar:

Su libro de Excel con el conjunto de datos (copie y pegue lo anterior en una hoja de cálculo de Excel) y el análisis de regresión en una hoja de cálculo separada (el nombre apropiado, Hoja1 y Hoja2 no es aceptable) y su análisis en una nota (consulte anatomía, estructura y contenido). de una nota profesional) al Presidente del Senado de la Facultad.

Para una interpretación de la tabla ANOVA:

1. Regresión III: comprensión del resultado de la regresión
2. Tutorial 4 de Excel: lectura del resultado de regresión
3. Explicación de los resultados del análisis de regresión