Desde logo, ao tentar entender como diferentes fatores impactam as suas operações comerciais, é necessário ir mais além no seu plano estratégico. Assim, como empreendedor, precisa de entender como cada elemento facilitaria ou atrapalharia a sua produção. Por isso é que focamo-nos na análise de regressão, sendo esta uma ferramenta poderosa para identificar a relação entre duas variáveis e revelar os efeitos de causalidade. Tudo para que possa concentrar recursos em projetos lucrativos e de alto potencial de crescimento.
Portanto, contando com os especialistas do Business2Community, queremos ajudá-lo a dominar a análise de regressão, transformando e complementando o seu processo de planeamento estratégico. Acima de tudo, irá ficar familiarizado com este método estatístico, incluindo um guia passo a passo para exemplos da vida real. Até porque a aplicação de análise de regressão no seu plano estratégico não tem que, necessariamente, ser uma dor de cabeça.
O que é uma análise de regressão?
Ora, a análise de regressão é um método estatístico que destaca a relação entre duas variáveis. Ou seja, ao construir um modelo de regressão linear simples ou um modelo de regressão linear múltipla, poderá entender melhor como essas variáveis interagem entre si.
Assim, os dois tipos de variáveis na análise de regressão são variáveis dependentes e independentes. Em suma, variáveis dependentes são as variáveis de resultado e as variáveis independentes são fatores que afetam os resultados.
Impacto no cálculo de variáveis dependentes e independentes
Saiba que a análise de regressão deduz a magnitude da relação entre variáveis independentes e dependentes. Logo, uma linha de regressão é uma linha reta que demonstra como uma variável independente impacta uma variável dependente. Estima-se que esta forneça a melhor estimativa do valor de uma variável. Isto à medida que a outra variável muda, para que possa ajustar os níveis de produção, alocar recursos e formular estratégias de negócios eficazes.
Dessa forma, o uso da análise de regressão poderá organizar sistematicamente os seus conjuntos de dados. Isto para que sejam facilmente legíveis pela sua equipa ou partes interessadas. Ao mesmo tempo, esta permite que, como tomador de decisão, utilize os dados para prever mudanças com antecedência e preparar-se adequadamente.
Ainda, esta técnica é semelhante à análise de correlação, pois ambos são métodos estatísticos utilizados para analisarem as interações entre duas variáveis. No entanto, estas diferem em vários aspetos importantes:
- Somente a análise de regressão pode demonstrar os efeitos de causalidade entre variáveis dependentes e independentes
- Realizar previsões sobre os valores.
A análise de regressão é ideal para quem?
Não restam dúvidas que a realização de análises de regressão é vital no processo de análise de dados para empresas que estão a expandirem-se ou que precisam de encontrar uma forma de aumentar a receita ou a produtividade.
Portanto, ao localizarem variáveis altamente correlacionadas, as empresas podem ter uma ideia mais clara do impacto das diferentes decisões de negócio. Isto bem como do prémio de risco de mercado e de outros fatores internos e externos. Até porque estes desempenham um papel significativo na afetação dos lucros.
Quer seja proprietário de uma empresa, especialista em marketing ou estudante de ciência de dados, dominar esse método estatístico é uma das primeiras características que precisará de dominar, para ter sucesso na área.
Qual o impacto real da análise de regressão no seu negócio?
Por exemplo, a análise de regressão múltipla poderá mostrar que fatores como opções de pagamento, velocidade de entrega e preço afetam mais o volume de vendas, do que fatores como a qualidade do atendimento ao cliente online para uma empresa de E-commerce. Com essas informações, a empresa poderá centralizar recursos nas diversas variáveis independentes, que podem gerar maior melhoria.
Acima de tudo, os modelos de regressão colocam os fatores sob o seu microscópio, revelando padrões ocultos e relações causais dos quais talvez não estivesse ciente. Assim, ao examinar esses pontos de dados, poderá prever com precisão os resultados futuros e produzir estratégias eficazes.
Como realizar uma análise de regressão na sua empresa?
De facto, analisar a relação entre variáveis poderá parecer intimidante para iniciantes. Contudo, não existem motivos para preocupação, um vez que realizar uma análise de regressão costuma ser muito mais simples do que imagina. Após se familiarizar com a equação de regressão, os cálculos tornam-se simples.
Aqui está a equação de regressão em inglês:
Como ler esta equação de análise de regressão?
Ora, o termo de erro explica o desvio da realidade devido a um método imperfeito de recolha de dados. Isto porque os métodos estatísticos que envolvem fazer inferências nunca se ajustarão perfeitamente aos dados do mundo real. Portanto, um termo de erro é essencial para considerar essa discrepância.
Além disso, a maioria dos analistas de dados opta por trabalhar com programas de software estatístico, para minimizarem erros de cálculo e acelerarem o processo. Dependendo do seu orçamento e necessidades, poderá escolher um programa estatístico que atenda aos seus objetivos. Até para que este cálculo seja feito com maior precisão e facilidade.
Portanto, para conduzir uma análise de regressão, siga estas etapas:
Etapa 1: Escolha a variável dependente e a independente a ser estudada
Decida em quais variáveis dependentes e variáveis independentes está interessado. Assim, como explicado acima, as variáveis dependentes são conhecidas como variáveis de resposta e as variáveis independentes são conhecidas como variáveis explicativas. Podem ser o horário de trabalho e a produção da sua equipa ou gastos com marketing e leads recebidos, por exemplo.
Dependendo do seu escopo de estudo, poderá optar por estudar mais de uma variável independente.
Etapa 2: Fase de recolha de dados
Depois de escolher a variável de resposta e as variáveis explicativas que vai estudar, precisará de escolher um método de recolha de dados apropriado. Pesquisas, registos de empresas e entrevistas são alguns métodos práticos para recolher informações confiáveis e que vão de encontroo com a base do seu estado.
Além de que para obter um valor real que reflita a realidade, o tamanho da amostra precisará de ser grande o suficiente e a população da amostra deverá ser completamente aleatória. Porém, note que um processo de seleção tendencioso levará a resultados enganosos, prejudicando a eficácia desta técnica.
Etapa 3: Colocar os pontos de dados num gráfico
Se estiver a observar uma variável independente e uma variável dependente, poderá usar a técnica de regressão linear simples. Por outro lado, se quiser estudar múltiplas variáveis independentes, precisará de usar o método de regressão linear múltipla.
Dessa forma, use um gráfico de dispersão para apresentar o seu conjunto de dados. Neste ponto, já deverá notar um padrão plano, ascendente ou descendente nos seus dados. Independentemente do método escolhido, a variável dependente estará sempre no eixo Y e as variáveis explicativas estarão no eixo X.
Etapa 4: Desenhe uma linha de regressão
Em seguida, precisará de desenhar uma linha de regressão linear que se ajuste aos dados. Para tal, deverá passar pelo centro dos dados observados. Usando a equação de regressão fornecida acima, poderá calcular o valor esperado da variável dependente em qualquer ponto.
De realçar que se a linha reta for íngreme, há uma alta correlação entre as variáveis dependentes e independentes. Contudo, se a sua linha for rasa, há uma correlação baixa. Portanto, o seu modelo de regressão linear fornece uma estimativa da variável dependente, quando uma variável independente muda.
Etapa 5: Partilhe os resultados da análise com a sua equipa
Neste passo já poderá partilhar o relacionamento observado com os membros da sua equipa e discutir possíveis soluções para refinar a experiência do utilizador ou melhorar o desempenho da sua empresa ou negócio online.
Além de que para validar ainda mais seus resultados, poderá realizar um teste de hipóteses para compreender a significância estatística das suas descobertas. Dá uma ideia se os seus dados seguem uma distribuição normal e se os resultados são significativos. A partir daí, poderá tirar conclusões sobre a relação entre as variáveis com maior confiança e apresentar as suas conclusões.
Exemplos de análise de regressão na prática
Agora que cobrimos os benefícios e as instruções detalhadas sobre como realizar uma análise de regressão, é hora de analisar vários cenários de negócios onde essa técnica poderá melhorar o desempenho e a eficiência da produção.
Vale a pena notar que esses exemplos demonstram as diversas aplicações dessa ferramenta e como esta poderá ser usada em diversos ambientes de negócios:
Exemplo 1: Usar análise de regressão linear múltipla para identificar variáveis independentes importantes
Sabe-se que a análise de regressão poderá ajudá-lo a priorizar fatores importantes com um forte relacionamento linear. Digamos que é o gerente de RH, tentando observar o índice de satisfação dos funcionários da sua empresa como variável dependente. Assim, poderá criar um modelo de análise de regressão múltipla de múltiplas variáveis, como salários, horas de trabalho e tamanhos de equipa. Isto ajudará a identificar variáveis com maior influência – aquelas com uma linha de regressão linear mais acentuada.
Contudo, certifique-se de que o tamanho da amostra é grande o suficiente para representar a maioria. Assim, com os resultados da análise de regressão múltipla, poderá formular um pacote de benefícios aos funcionários que gerará um maior retorno para a sua empresa.
Exemplo 2: Use a análise de regressão simples para prever valores
Imagine que possui uma loja física de roupas para bebês e deseja prever os seus níveis de vendas. Bem como se as taxas de natalidade na sua cidade continuam a diminuir. Como estará a analisar apenas uma única variável, poderá usar um modelo de regressão simples para mapear a relação entre a variável independente e a variável dependente.
Dessa forma, com a equação de regressão linear simples, poderá obter o valor previsto do seu nível de vendas, em qualquer taxa de natalidade. Escolha o valor x do seu interesse e observe o valor y correspondente, que representa os níveis de vendas estimados.
Exemplo 3: Análise de regressão para descobrir elementos que não considerou
Na verdade, os métodos de regressão são poderosos para descobrir fatores ocultos que influenciam o seu negócio. Às vezes, a correlação entre variáveis dependentes e independentes não é óbvia e pode não perceber imediatamente como certos elementos atrapalham o seu crescimento até realizar uma análise de regressão para descobrir a relação causal.
Portanto, inserir uma série de variáveis independentes no tráfego do seu site, como fontes de tráfego, tempo gasto na página, taxa de rejeição e assim por diante, poderá revelar algo que não estaria a conta. Isto é uma excelente ferramenta para perceber o que funciona ou não na geração de tráfego para a sua loja online ou app.
Como ajustar uma análise de regressão?
Compreender a análise de regressão abre caminho para uma jornada de negócios bem-sucedida. Isto porque, ao iniciar o seu próprio negócio, precisará de saber interpretar a relação entre variáveis dependentes e independentes. Bem como ajustar a análise de regressão.
Ou seja, digamos que descobriu uma relação positiva entre variáveis e deseja compreender a magnitude da mudança numa variável ao ajustar a outra. Para tal, poderá investir no aumento do valor de uma variável e observar as mudanças na linha de regressão.
Se a linha de regressão for muito recetiva a mudanças, deverá tornar-se significativamente mais inclinada ou mais plana após o ajuste. Isso pode ajudá-lo a identificar os principais fatores e estratégias que poderá adotar para controlar melhor os resultados da análise de regressão.
Por exemplo, se tem ativa uma campanha publicitária nas redes sociais e a ligação entre o aumento dos gastos e mais engajamento pós-publicação não é o que previa. Saiba que poderá trabalhar com a sua equipa de rede social para melhorar a segmentação, produzir recursos visuais melhores ou alterar o CTA do anúncio. Tudo para que possa obter maior engajamento e a taxa de conversão desejada.
IA na análise de regressão
É evidente que o aumento de IA da sua tecnologia poderão fazer com que considere a adoção de IA para facilitar os cálculos e reduzir os riscos de erro humano. Até porque a aprendizagem de máquina poderá analisar um grande volume de pontos de dados e ajustar uma análise de regressão de forma eficaz.
Existem limitações da análise de regressão?
Apesar de ser uma ferramenta potente, a análise de regressão apresenta algumas desvantagens importantes que deverá considerar ao utilizar esta ferramenta. Ao usar esta técnica, deverá sempre incorporar outras ferramentas analíticas para compensar as suas deficiências. Eis as suas maiores desvantagens:
- Não é possível identificar variáveis ocultas não incluídas no estudo – a análise de regressão só pode revelar relações entre as variáveis que está a estudar. Portanto, não pode orientá-lo na descoberta de fatores que não estão incluídos na análise.
- Overfitting e Underfitting – a análise de regressão pode parecer uma ferramenta simples à primeira vista, mas ainda requer especialistas para ajustar os parâmetros e resultados. O overfitting acontece quando a análise mostra os dados mais complexos do que realmente são e o underfitting acontece quando a análise simplifica demais os resultados.
- A multicolinearidade impede a interpretação precisa da variável dependente – quando duas ou mais variáveis independentes estão fortemente correlacionadas, esta técnica não consegue desmantelar os seus efeitos correspondentes e totais sobre a variável dependente.
Qual o real valor da análise de regressão na sua empresa?
Tal como se percebeu acima, a análise de regressão oferece insights valiosos sobre os elementos da sua operação. Com esta ferramenta, poderá prever o valor de uma variável, compreender os efeitos de causalidade e estudar múltiplas variáveis em conjunto. Ou seja, trata-se de uma técnica eficaz para a estratégias orientadas para o lucro. Embora possa precisar de investir em ferramentas estatísticas ou até mesmo contratar ou contratar um analista de dados, a realização de análises de regressão pode desbloquear insights valiosos para o seu negócio. À medida que você se prepara para expandir ou realinhar seu negócio, essas informações podem ter um impacto imenso.
Porém, ao usar a análise de regressão, tenha em mente as suas diversas limitações. É sempre uma ideia inteligente incluir outras ferramentas analíticas quantitativas e qualitativas no seu estudo para produzir resultados mais frutíferos. Ainda que este tipo de análise possa contribuir de forma decisiva para a melhoria dos seus resultados e deteção de problemas que a sua Empresa possa estar a apresentar.