Aprenda em etapas como fazer uma Regressão Linear Simples no Excel e em que utilizá-la!

Tenho certeza que na frase “regressão linear simples no excel”, as duas primeiras palavras podem assustar, e a parte mais tranquilizadora é a palavra simples, não é? Mas não se preocupe, a regressão linear simples é uma fórmula que avalia duas variáveis no impacto que uma tem sobre a outra.

De maneira mais fácil de se entender, isso quer dizer que uma depende da outra. Isto permite uma visão de causa e consequência mais assertiva e concreta com dados avaliados para uma tomada de decisão mais consciente! Mas, então, como o fazer?

Como descrito no nome da fórmula, ela será utilizada de maneira fácil e, o melhor de tudo, você verá como será tranquilo fazer tudo isso numa das plataformas mais completas e dinâmicas na área pessoal e empresarial: o Excel!

Ficou interessado? Se sim, continue a leitura desse texto e terá todas as suas dúvidas sanadas! Vamos lá!

Aqui nos abordaremos os seguintes tópicos:

• O que é Regressão Linear Simples?
• Por que e quando usar a Regressão Linear?
• Passo a passo de como realizar uma Regressão Linear Simples;
• Como saber se uma Regressão Linear faz sentido?

O que é Regressão Linear Simples

A Regressão Linear Simples é uma equação matemática de apenas duas variáveis que apresenta uma relação em linha reta entre elas.

A associação destas duas variáveis geralmente possuem boa correlação, e servem para prever comportamentos, formando o modelo de regressão.

As aplicações são infinitas, basta apenas pensar em problemas que possuam apenas duas variáveis como, por exemplo, a venda de fraldas e nascimentos (quanto mais crianças nascem, mais fraldas são vendidas).

Assim podemos aplicar dentro do excel planilhas que ajudem a calcular e guiar neste conceito de forma simples e constante.

Por que e quando usar a Regressão Linear?

Utilizamos a regressão para termos noção de como uma variável que escolhemos afeta a outra, quando é feita de maneira correta, esta nos proporciona respostas a diversas questões como:

• Há influência da “variável x” sob a “variável y”?
• Se houver, isto é uma influência que incentiva (positiva) ou retarda (negativa)?
• O quão forte este fator é na influência geral?
• Qual a fórmula para prever essa necessidade?

Mas como fazer esse cálculo? É o que vamos te ensinar e de uma forma simples! Segue com a gente.

Passo a passo de como realizar uma Regressão Linear Simples

Coletar Dados no Excel

O primeiro passo de uma regressão é a coleta de dados. No caso da regressão linear simples, teremos apenas duas variáveis:

• Variável X: variável independente;
• Variável Y: variável dependente.

Para o nosso exemplo, nós vamos trabalhar com um exemplo no qual foi pesquisado o consumo médio familiar de várias famílias dos Estados Unidos, com base em valores crescentes de renda, ou seja, com X dólares, quantos Y dólares elas consumiam.

Habilitar a Análise de Dados

Após coletar e organizar os dados, é necessário elaborar a análise dos dados. Existem duas maneiras de se fazer isto, uma via gráfico de dispersão e outra mais completa, utilizando o módulo de análise de dados do Excel.

Utilizaremos a Análise de Dados, então é necessário descobrir se essa opção já está habilitada em seu software. Para isso, basta clicar na aba Dados, e ver se aparece a opção desejada no canto direito superior, como mostra na imagem:

Caso essa opção não esteja habilitada, basta você clicar em Arquivos > Opções > Suplementos > Ir... e então você deve selecionar as 2 opções marcadas na imagem:

Dessa forma, a opção de Análise de Dados aparecerá e você estará pronto para começar!

Elaborar a análise de dados

Para começar a análise, basta clicar em análise de dados e aparecerá a seguinte janela:

Basta selecionar Regressão como mostra na imagem, e outra janela será aberta.

Para continuar basta colocar o cursor como na imagem acima e selecionar o intervalo de Y e o intervalo de X que deseja analisar. Primeiramente iremos analisar a tabela da esquerda, ou seja, você deve selecionar para Y e para X os seguintes intervalos:

Antes de clicar em Ok e obter sua regressão linear no excel, você deve selecionar o nível de confiança para 95%, pois um erro de 5% é uma boa estimativa na estatística.

Você pode alocar os dados de sua análise tanto em uma nova planilha, como está selecionado na imagem acima, como na mesma planilha. Para o nosso exemplo, manteremos a opção nova planilha selecionada.

Selecione também a opção de resíduos, plotar resíduos, plotagem de probabilidade e plotar ajuste de linha, pois elas nos auxiliarão em nossas análises. A janela ficará como na imagem abaixo:

Ao clicar em Ok, você verá os seguintes dados em sua nova planilha:

Fazendo uns ajustes visuais, podemos deixar a planilha da seguinte forma:

Antes de continuarmos, é importante saber que estar atento as mudanças do mercado e entender como funcionam as novas ferramentas de gestão é o ponto-chave para levar a sua empresa a outro patamar por meio da transformação digital!

Como saber se uma Regressão Linear faz sentido?

Não basta somente fazer a regressão linear simples no Excel, temos que avaliar para ver se essa regressão tem sentido. Afinal, algumas questões vêm à tona e precisam ser respondidas, como:

• A equação é realmente adequada para o tipo de correlação existente entre as duas variáveis?
• O modelo obtido será útil para realizar predições?

Assim, para podermos responder essas perguntas e concluir se o modelo de regressão linear é adequado, devemos avaliar três pontos:

• P-valor da regressão: define se existe correlação entre as variáveis;
• Análise de resíduos: define se a equação é realmente adequada;
• Coeficiente de determinação (R²): define a representatividade da variável x para explicar o comportamento da variável y.

Analisando esses 3 pontos da regressão linear simples conseguimos perceber se o modelo é adequado para tal estudo. Então vamos começar?

P-valor da regressão

A regra de decisão aqui é a seguinte:

• p-valor < 0,05 – a correlação entre as duas variáveis é significativa;
• p-valor > 0,05 – a correlação entre as duas variáveis não é significativa.

Para o nosso exemplo, podemos ver que o p-valor é 0,005142172, ou seja, a correlação entre as duas variáveis é significativa:

Análise de Resíduos

A análise mais simples de fazer nessa etapa é verificar se o Y previsto e o Y real estão muito distantes ou não. Essa diferença entre o real e o previsto é justamente o resíduo, e se ele aumentar a medida que os valores de X aumentam, significa que algo está errado.

Como você pode ver, os resíduos não aumentam com o crescimento de X, então podemos passar para o próximo passo.

Outro gráfico que podemos analisar é o de plotagem de probabilidade, que serve para avaliarmos se a distribuição dos resíduos é uma curva normal ou se é necessário transformar as variáveis. Como nosso gráfico de probabilidade é próximo de uma reta, podemos concluir que a distribuição dos resíduos é normal.

Coeficiente de determinação (R²)

Nessa etapa temos a seguinte regra de decisão:

• O coeficiente será calculado como 0 < R² < 100%.
• Quanto mais próximo de 100%, maior a representatividade da variável x ao explicar o comportamento da variabilidade que ocorre com a variável y, sendo ideal um acima de 50%. 

No nosso exemplo, temos o seguinte valor para o coeficiente de determinação:

Transformando para porcentagem, temos que a variável X tem 96,21% de impacto sobre a variável Y, o que é uma ótima influência.

Quer saber como fazer análises?

Tão importante quanto fazer a regressão linear simples no Excel é saber se o resultado obtido é coerente. Afinal, se não existir uma correlação entre as variáveis, não faz sentido utilizar essa ferramenta estatística.

No exemplo que fizemos todos os critérios foram atendidos, logo, é possível utilizar a regressão linear simples para estudar o seu processo em si.

Para isso, viemos te dar o conhecimento dessa ferramenta que utilizamos para fazer a regressão linear simples! Nosso curso de Fundamentos de Excel vai te dar as habilidades necessárias para fazer muito mais que uma regressão e análise.

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