Aspectos Elementares De Regressão E Correlação

Uma das necessidades mais comuns dos clientes de pesquisa de mercado é a explicação e previsão do comportamento do consumidor. Quando se trata de estudos quantitativos, as análises de correlação e regressão são um método eficaz para alcançar esses tipos de resultados, desde que você tenha acesso aos dados necessários.

Para tal, é necessário ter presente alguns pontos sem os quais a aplicação deste método não produzirá os elementos esperados e estatisticamente válidos para a tomada de decisões aplicáveis ​​e rentáveis. Aqui está uma lista das coisas mais comuns que sempre devem ser mantidas em mente ao executar a análise de correlação.

  1. A principal entrada é uma ampla base de dados bivariada. Esta lista deve ser obtida pelos mecanismos mais adequados e deve representar todos os elementos do mercado em estudo. Caso contrário, os resultados obtidos podem ser diferentes da realidade. É fundamental que as bases de dados a serem utilizadas contenham os dados de todos os registros válidos de um universo ou amostra. Um insumo comumente usado para este tipo de estudo são os resultados de censos ou estatísticas administrativas de organizações públicas e privadas.
  2. O gráfico de pontos deve mostrar uma tendência clara. Quando plotados em um plano cartesiano, os dados listados acima devem mostrar uma configuração linear clara, aritmética ou logarítmica. Caso contrário, estaríamos diante de um conjunto de pares de dados sem relação entre si. No entanto, deve-se ter cuidado ao fazer este gráfico, pois existem situações em que podem ser observadas falsas correlações, como o paradoxo de Simpson.
  3. As correlações multivariadas são mais comuns do que as bivariadas. O comportamento humano quase nunca é influenciado por uma única circunstância. É comum que ao aplicar a análise de correlação, mais de uma variável independente seja descoberta com forte peso na explicação da variável dependente. Também não é estranho que outras variáveis ​​não consideradas na obtenção dos resultados sejam subestimadas ou ignoradas.
  4. As previsões com equações de regressão não são determinísticas. Ao contrário dos exercícios de álgebra em que o valor das variáveis ​​independentes afeta sim ou sim em certa proporção à variável dependente, nos estudos de mercado opta-se por abordar as análises de regressão de forma probabilística.
  5. É válido desconsiderar dados extremos. Ao revisar bancos de dados que serão tratados com o método de correlação, é válido ignorar os registros extremos desde que seu número seja pequeno. Caso contrário, os resultados da análise podem ser fortemente enviesados. Se o número de dados nesta situação for superior ao que a experiência indica, será necessário executar métodos de imputação, revisar novamente o banco de dados original ou, se possível, repetir a coleta de dados.

Na Acertiva realizamos há 18 anos, entre outras atividades, estudos quantitativos de mercado na América Latina nos quais apoiamos nossos clientes em seu desenho e execução. Entre em contato conosco para compartilhar com você como podemos agregar nossa experiência para solucionar seus desafios de coleta de dados e informações.