Regresión jerárquica (bloques)

En resumen

Las columnas de «¿Predicho a partir de qué?» se contrastan en 2 o 3 bloques. Cada bloque muestra cuánta varianza explica más allá de los bloques anteriores (ΔR²).

Para qué sirve

Habitual: el bloque 1 contiene variables de control (por ejemplo la edad), el bloque 2 la variable que interesa. «Construir bloques» se elige en «Más opciones» en la pregunta «¿Se puede predecir algo?». Sin bloques, la regresión sigue como siempre.

Requisitos

• Como en la regresión lineal. Si la columna objetivo tiene exactamente dos valores, Statable calcula sin bloques.
• El orden de los bloques se fija antes del análisis y se justifica con la teoría, no se elige después de ver el resultado.
• Todos los bloques se calculan con los mismos casos: quien tenga un hueco en un bloque posterior falta también en el bloque 1. Statable indica el número de estos casos.

Cómo leer el resultado

• Por bloque: R², R² corregida, ΔR² y el cambio en F con df1 (coeficientes nuevos; una columna de grupo con k niveles cuenta k − 1), df2 y p. El bloque 1 se contrasta con un modelo sin predictores.
• ΔR² estadísticamente significativa: el bloque explica varianza adicional más allá de los anteriores. Si no: ninguna parte estadísticamente significativa. Si la R² corregida baja, el bloque no aporta nada una vez descontada la ganancia debida al azar.
• Los coeficientes (B, β, p) pertenecen al modelo con todos los bloques.

Informar del resultado

Bloque 1: R² = ,10, F(2, 97) = 5,53, p = ,005; bloque 2: ΔR² = ,23, F(2, 95) = 16,06, p < ,001

En el texto, nombra las columnas de cada bloque y justifica el orden.

Límites

• ΔR² no es evidencia de causalidad: muestra cuánta varianza explica un bloque además, no que la cause.
• Un orden distinto da un ΔR² distinto. PSPP calcula un modelo por bloque; Statable calcula ΔR² y el cambio en F (como «F Change» de SPSS, en R por pares anova(m1, m2)).

Fuente

Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (2003). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences (3.ª ed.). Erlbaum. Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics (5.ª ed.), cap. 9. Sage.