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1 INTERPRETACIÓN DE LA ECUACIÓN DE REGRESIÓN El diagrama de dispersión muestra los salarios por hora en 1994 en función de la titulación para una muestra.

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1 1 INTERPRETACIÓN DE LA ECUACIÓN DE REGRESIÓN El diagrama de dispersión muestra los salarios por hora en 1994 en función de la titulación para una muestra de 570 respuestas a la Encuesta Nacional de la Juventud

2 2 INTERPRETACIÓN DE LA ECUACIÓN DE REGRESIÓN La titulación más alta completada se utiliza para la enseñanza elemental y el instituto. Las valoraciones 13, 14, y 15 implican un año completo, dos o tres de Universidad, respectivamente.

3 3 INTERPRETACIÓN DE LA ECUACIÓN DE REGRESIÓN La valoración 16 implica una titulación de licenciado. Valoraciones más altas indican cursos de postgrado.

4 7 De nuevo el diagrama, mostrando la linea de regresión. INTERPRETACIÓN DE LA ECUACIÓN DE REGRESIÓN ^

5 ^ ¿Qué significan realmente los coeficientes? 8

6 INTERPRETACIÓN DE LA ECUACIÓN DE REGRESIÓN ^ Para contestar a ésta pregunta, es preciso referirse a las unidades en que están medidas las variables. 9

7 INTERPRETACIÓN DE LA ECUACIÓN DE REGRESIÓN ^ S está medido en años (en sentido estricto, titulaciones alcanzadas), INGRESOS en dólares por hora. Por tanto, el coeficiente de pendiente indica que los ingresos por hora aumentan en 1.07$ por cada año extra de escolaridad. 10

8 11 Analizamos la representación geométrica de ésta interpretación. Para ello, ampliamos la sección marcada en el diagrama de dispersión. INTERPRETACIÓN DE LA ECUACIÓN DE REGRESIÓN ^

9 La linea de regresión indica que completar la valoración 12 en lugar de la 11 provocaría un aumento de los ingresos en 1.073$, de $ to $, como tendencia general. INTERPRETACIÓN DE LA ECUACIÓN DE REGRESIÓN 12 Un año $1.07 $10.41 $11.49

10 13 Cabe preguntarse si la representación gráfica es adecuada. Si no lo es, podría ser un sintoma de que el modelo está incorrectamente especificado de alguna manera. INTERPRETACIÓN DE LA ECUACIÓN DE REGRESIÓN ^

11 14 Podría ser correcto para niveles bajos de educación. Pero para niveles altos, éstos podrían estar subestimados. INTERPRETACIÓN DE LA ECUACIÓN DE REGRESIÓN ^

12 15 ¿Qué pasa con el término constante? (Intente contestar ésta pregunta antes de seguir con la secuencia) INTERPRETACIÓN DE LA ECUACIÓN DE REGRESIÓN ^

13 16 Literalmente, el término constante indica que un individuo con cero años de educación tendría que pagar 1.39$ por cada hora que se le permitiese trabajar. INTERPRETACIÓN DE LA ECUACIÓN DE REGRESIÓN ^

14 17 Lo anterior carece de sentido. En la edad media a los artesanos se le requerían unos pagos iniciales cuando empezaban el aprendizaje, y aunque pudiesen pagar poco o prácticamente nada en algún momento, una interpretación de ingresos negativos es imposible de mantener. INTERPRETACIÓN DE LA ECUACIÓN DE REGRESIÓN ^

15 18 Una respuesta segura a éste problema es limitar la interpretación al rango de datos muestrales y no efectuar ninguna extrapolación, sobre la base de que no se tiene evidencia fuera del rango de los datos. INTERPRETACIÓN DE LA ECUACIÓN DE REGRESIÓN ^

16 19 Con ésta explicación, la función del término constante es permitirnos dibujar la linea de regresión a la altura correcta y no tiene ningún significado propio. INTERPRETACIÓN DE LA ECUACIÓN DE REGRESIÓN ^

17 20 Otra solución es explorar la posibilidad de que la verdadera relación sea no lineal y que sin embargo estemos aproximando una regresión lineal. INTERPRETACIÓN DE LA ECUACIÓN DE REGRESIÓN


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