Pri izvajanju regresijske analize je pomembno, da so izpolnjeni določeni pogoji, da lahko dosežemo zanesljive rezultate.
Tu so nekateri ključni pogoji:
- Linearni odnos: Za linearno regresijo je pomembno, da obstaja linearen odnos med odvisno in neodvisnimi spremenljivkami. To pomeni, da se spremembe v odvisni spremenljivki sorazmerno odražajo v spremembah neodvisnih spremenljivk.
- Neodvisnost opazovanj: Opazovanja morajo biti neodvisna med seboj. To pomeni, da nobeno opazovanje ne sme biti odvisno od drugega. Na primer, če so podatki pridobljeni s časovno serijo, je pomembno upoštevati avtokorelacijo med opazovanji.
- Normalnost napak: Pri linearni regresiji je predpostavka, da so napake (razlika med opazovano vrednostjo in predvideno vrednostjo) normalno porazdeljene. To lahko preverimo z grafičnim prikazom porazdelitve napak ali s statističnimi preizkusi normalnosti.
- Homoskedastičnost: Homoskedastičnost se nanaša na enako variabilnost napak vzdolž vseh ravni neodvisnih spremenljivk. To pomeni, da so varianca napak konstantna. Lahko jo preverimo s statističnimi preizkusi ali grafično analizo ostankov.
- Nepristranskost: Napake morajo biti nepristranske, kar pomeni, da povprečje napak za vsako vrednost neodvisnih spremenljivk ne sme biti enako nič. Če so napake pristranske, lahko to vpliva na napačne napovedi in rezultate analize.
Poleg teh osnovnih pogojev je treba pri regresijski analizi upoštevati tudi druge dejavnike, kot so multicelularnost, prekomerna vključenost neodvisnih spremenljivk in ustrezna interpretacija rezultatov.
Upoštevanje teh pogojev in predpostavk pomaga zagotoviti pravilnost in zanesljivost regresijske analize ter pravilno interpretacijo rezultatov. V primeru, ko predpostavke niso izpolnjene, lahko uporabimo prilagojene metode ali alternative regresijski analizi.
