Quando realizamos uma Regressão Linear Múltipla, precisamos escolher entre 5 métodos de entrada de dados (Enter, Forward, Stepwise, Backward e Remove). Cada um deles é exibido na Figura 1, logo abaixo.
Cada um possui características diferentes com suas vantagens e desvantagens. Vamos entender em detalhes?
Método Enter
No método Enter, todas as variáveis são inseridas de uma vez só, em um único bloco. A partir dessa entrada, se avalia quais os preditores são significativos e quais não são.
Vantagem: Simplicidade do modelo
Desvantagem: Apresenta mais problemas de multicolineariedade. Não apresenta o R2, portanto você não sabe a % explicada que cada preditor explica do desfecho.
Método Stepwise
Nesse método, a entrada é feita por etapas. O primeiro modelo inclui a variável mais forte (com base na significância do F). Após a entrada da variável mais forte, automaticamente é feita nova entrada com os preditores remanescentes, sempre seguindo a ordem do mais forte. Essas entradas acontecem até que todas as variáveis significativas estejam no modelo final.
Vantagem: Você obtém um modelo mais parcimonioso e o R2 de cada variável.
Desvantagem: A significância de F sofre efeito do tamanho amostral.
Método Forward (Avançar)
A lógica é identica ao Stepwise, mas dessa vez as variáveis inseridas passo-a-passo, com base na correlação parcial da VI com a VD. Preditores que tenham maior correlação parcial com o desfecho irão entrar no modelo.
Vantagem: Você obtém um modelo mais parcimonioso e o R2 de cada variável.
Desvantagem: Sofre influência das variáveis do modelo.
Método Backward (Retroceder)
Assim como no método Enter, as variáveis são inseridas de uma vez, porém as vVariáveis excluídas passo a-passo. A variáveis mais fraca é excluida do modelo e uma nova regressão é realizada, até que permaneçam apenas variáveis significativas.
Vantagem: Elimina possíveis erros de inserção dos métodos stepwise e forward.
Método Remove (Remover)
Nesse método é o pesquisador que escolhe quais variáveis devem ser excluídas para comparar os modelos.
Vantagem: Pesquisador testa os modelos que gostaria.
Desvantagem: Escolhas arbitrárias podem ser perigosas.
Como você viu, todos métodos se diferenciam e nenhum é perfeito. Porém, tecnicamente, o método Backward é considerado mais adequado pois ele contra erros que podem acontecer nos outros métodos.
Porém, os métodos passo a passo fornecem o R2, ao optar por esse tipo de método de entrada, dê preferencia ao Forward ao invés do Stepwise.
Conclusão
Espero que esse post tenha sido útil.
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Como citar este post
França, A. (2022, 29 de janeiro). Método de entrada da regressão linear múltipla. Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/metodos-de-entrada-da-regressao-linear-multipla/
