An lisis de regresiones 1
Páginas: 7 (1588 palabras)
Publicado: 9 de julio de 2015
2.1.1. Análisis de regresiones. Variable relación calidad – precio frente a las variables calidad y precio de las cinco marcas objeto de estudio
El análisis de regresión lineal es una técnica estadística utilizada para estudiar la relación entre variables cuantitativas. Se adapta a una amplia variedad de situaciones. Tanto en el caso de dos variables (regresión simple) como en el de más dedos variables (regresión múltiple), el análisis regresión lineal puede utilizarse para explorar y cuantificar la relación entre una variable llamada dependiente o criterio(Y) y una o más variables llamadas independientes o predictoras (X1, X2, …, Xp), así como para desarrollar una ecuación lineal con fines predictivos.
En este estudio que estamos realizando haremos regresiones múltiples.Resultados:
1. Central Lechera Asturiana
La recta de regresión que explica la relación calidad-precio de esta marca es la siguiente:
Relación calidad-precio= 2,871+0,238Calidad C. Lechera. Astr. -0,077 Precio C. Lechera. Astr
A raíz de esto podemos decir que un incremento en una unidad de la calidad percibda
de C.Lechera. Astr. le corresponde un aumento de 0,238 unidades en la relación calidad preciode dicha marca percibida por los consumidores; siempre y cuando se mantengan constantes las resytantes variables.
Igualmente podemos afirmar que un incremento en una unidad del precio de C.Lechera. Astr. provoca una disminución de 0,077 unidades en la relación calidad- precio; manteniéndose constantes las restantes variables
Atendiendo ahora a los datos suministrados por los coeficientesestandarizados, cabe destacar que para este análisis la variable mas importante es la calidad, por ser mayor al precio (0,813 > -0,336)
En cuanto a las pruebas de significación cabe destacar que ambas variables son relevantes para explicar el comportamiento de la variable dependienta por ser las significaciones distintas de cero.
En este caso los niveles críticos ( significación ) no son muy pequeños (menores a 0,05) por lo tanto aceptaríamos la hipótesis nula y afirmamos que no se encuentra relación significativa entre las variables explicativas y la explicativa.
2. Feiraco
La recta de regresión que explica la relación calidad-precio de esta marca es la siguiente:
Relación calidad-precio= 2,595+ 0,247Calidad Pascual. +0,40 Precio Pascual
Atendiendo a la la recta planteada afirmamosque un incremento en una unidad de la calidad percibda de Feiraco provoca un aumento de 0,675 unidades en la relación calidad precio de dicha marca percibida por los consumidores; siempre y cuando se mantengan constantes las restantes variables.
Igualmente observamos que un incremento en una unidad del precio de Feiraco provoca una disminución de 0,318 unidades en la relación calidad- precio;manteniéndose constantes las restantes variables
Segúnlos coeficientes estandarizados, cabe destacar que para este análisis la variable mas importante es la calidad, por ser mayor al precio (0,12 > -0,010).
Atendiendo a las pruebas de significación, cabe destacar que la variable “relación calidad-precio” está asociada significativamente a la percepción que el consumidor tiene de la calidad delproducto pero no del precio (ya que la relación del precio con la “relación calidad-precio” no es significativa). Aunque lo más lógico sería que el precio también estuviera relacionado significativamente, el resultado nos indica que solo la calidad percibida influye en la relación.
3. Pascual
La recta de regresión que explica la relación calidad-precio de Pascual es la siguiente
Relacióncalidad-precio= 2,595+ 0,247Calidad Pascual +0,40 Precio Pascual
De la recta de regresión concluimos que un incremento en una unidad de la calidad percibda de Pascual provoca un aumento de 0,247 unidades en la relación calidad precio de dicha marca, ceteris paribus.
Asimismo afirmamos que un incremento en una unidad del precio de Feiraco provoca una incremento de 0,40 unidades en la relación...
El análisis de regresión lineal es una técnica estadística utilizada para estudiar la relación entre variables cuantitativas. Se adapta a una amplia variedad de situaciones. Tanto en el caso de dos variables (regresión simple) como en el de más dedos variables (regresión múltiple), el análisis regresión lineal puede utilizarse para explorar y cuantificar la relación entre una variable llamada dependiente o criterio(Y) y una o más variables llamadas independientes o predictoras (X1, X2, …, Xp), así como para desarrollar una ecuación lineal con fines predictivos.
En este estudio que estamos realizando haremos regresiones múltiples.Resultados:
1. Central Lechera Asturiana
La recta de regresión que explica la relación calidad-precio de esta marca es la siguiente:
Relación calidad-precio= 2,871+0,238Calidad C. Lechera. Astr. -0,077 Precio C. Lechera. Astr
A raíz de esto podemos decir que un incremento en una unidad de la calidad percibda
de C.Lechera. Astr. le corresponde un aumento de 0,238 unidades en la relación calidad preciode dicha marca percibida por los consumidores; siempre y cuando se mantengan constantes las resytantes variables.
Igualmente podemos afirmar que un incremento en una unidad del precio de C.Lechera. Astr. provoca una disminución de 0,077 unidades en la relación calidad- precio; manteniéndose constantes las restantes variables
Atendiendo ahora a los datos suministrados por los coeficientesestandarizados, cabe destacar que para este análisis la variable mas importante es la calidad, por ser mayor al precio (0,813 > -0,336)
En cuanto a las pruebas de significación cabe destacar que ambas variables son relevantes para explicar el comportamiento de la variable dependienta por ser las significaciones distintas de cero.
En este caso los niveles críticos ( significación ) no son muy pequeños (menores a 0,05) por lo tanto aceptaríamos la hipótesis nula y afirmamos que no se encuentra relación significativa entre las variables explicativas y la explicativa.
2. Feiraco
La recta de regresión que explica la relación calidad-precio de esta marca es la siguiente:
Relación calidad-precio= 2,595+ 0,247Calidad Pascual. +0,40 Precio Pascual
Atendiendo a la la recta planteada afirmamosque un incremento en una unidad de la calidad percibda de Feiraco provoca un aumento de 0,675 unidades en la relación calidad precio de dicha marca percibida por los consumidores; siempre y cuando se mantengan constantes las restantes variables.
Igualmente observamos que un incremento en una unidad del precio de Feiraco provoca una disminución de 0,318 unidades en la relación calidad- precio;manteniéndose constantes las restantes variables
Segúnlos coeficientes estandarizados, cabe destacar que para este análisis la variable mas importante es la calidad, por ser mayor al precio (0,12 > -0,010).
Atendiendo a las pruebas de significación, cabe destacar que la variable “relación calidad-precio” está asociada significativamente a la percepción que el consumidor tiene de la calidad delproducto pero no del precio (ya que la relación del precio con la “relación calidad-precio” no es significativa). Aunque lo más lógico sería que el precio también estuviera relacionado significativamente, el resultado nos indica que solo la calidad percibida influye en la relación.
3. Pascual
La recta de regresión que explica la relación calidad-precio de Pascual es la siguiente
Relacióncalidad-precio= 2,595+ 0,247Calidad Pascual +0,40 Precio Pascual
De la recta de regresión concluimos que un incremento en una unidad de la calidad percibda de Pascual provoca un aumento de 0,247 unidades en la relación calidad precio de dicha marca, ceteris paribus.
Asimismo afirmamos que un incremento en una unidad del precio de Feiraco provoca una incremento de 0,40 unidades en la relación...
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