Was ist eine Regressionsanalyse und warum verwenden wir sie in unserer Differenzierungsplattform?

Viele Manager, die unsere KI-Plattform nutzen, wissen, dass sie im Rahmen ihrer Tätigkeit datengesteuerte Entscheidungen treffen müssen. Eine der wichtigsten Arten der Datenanalyse, die wir verwenden, ist die Regressionsanalyse. Unsere Aufgabe besteht nicht nur darin, die Daten bereitzustellen, sondern auch dabei zu helfen, die durchgeführten Analysen zu verstehen und richtig zu interpretieren.

Die Regressionsanalyse ist eine leistungsstarke statistische Methode zur Untersuchung der Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen von Interesse. Sie liefert detaillierte Informationen, die zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen genutzt werden können. Diese wiederum beeinflussen den Absatz. Dabei werden die folgenden Fragen gestellt: Welche Faktoren sind am wichtigsten? Welche können wir vernachlässigen? Wie wirken diese Faktoren zusammen? Und, was vielleicht am wichtigsten ist: Wie sicher sind wir uns bei all diesen Faktoren?

In der Regressionsanalyse werden diese Faktoren als „Variablen“ bezeichnet. Sie haben Ihre abhängige Variable - den Hauptfaktor, den Sie zu verstehen oder vorherzusagen versuchen. Dann haben Sie Ihre unabhängigen Variablen, d. h. die Faktoren, von denen Sie glauben, dass sie einen Einfluss auf Ihre abhängige Variable haben.

Die Regressionsanalyse liefert sehr detaillierte Informationen, die zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen genutzt werden können.

Wir von LReply bieten praktische Schulungen auf unseren Plattformen an, in denen die Kunden lernen, wie sie diese Anleitung beherrschen, um Umfrageergebnisse besser zu interpretieren.

Um den Mehrwert dieser Schulungen zu verstehen, verteilen wir beispielsweise Nachbefragungen an die Teilnehmer, um herauszufinden, was ihnen gefallen hat, was ihnen nicht gefallen hat und was wir bei künftigen Schulungen verbessern können.

Anhand der in diesen Umfragen gesammelten Daten können wir den Grad der Zufriedenheit unserer Teilnehmer mit unseren Veranstaltungen und die Variablen, die diese Zufriedenheit beeinflussen, messen.

Sind es die Themen, die in den verschiedenen Sitzungen der Veranstaltung behandelt werden? Die Dauer der Sitzung? Das Datum der Veranstaltung? Das angebotene Essen oder die Verpflegung? Die Kosten für die Teilnahme? All diese Variablen können sich auf die Zufriedenheit der Teilnehmer auswirken.

Durch eine Regressionsanalyse der Umfragedaten können wir feststellen, ob diese Variablen einen Einfluss auf die Gesamtzufriedenheit der Teilnehmer haben, und wenn ja, in welchem Ausmaß.

Anhand dieser Informationen können wir feststellen, welche Elemente der Sitzungen gut ankommen und worauf wir uns konzentrieren müssen, um die Teilnehmer in Zukunft zufriedener zu machen.

Wie funktioniert die Regressionsanalyse?

In unserem Schulungsbeispiel ist die Zufriedenheit der Teilnehmer mit der Veranstaltung unsere abhängige Variable. Die behandelten Themen, die Dauer der Sitzungen, das angebotene Essen und die Kosten der Teilnahme sind unsere unabhängigen Variablen.

In diesem Fall möchten wir die Zufriedenheit mit einer Veranstaltung über die letzten drei Jahre (oder einen anderen Zeitraum, den Sie als statistisch signifikant erachten) sowie alle möglichen Informationen über die unabhängigen Variablen messen.

Uns würde besonders interessieren, wie sich der Eintrittspreis für die Veranstaltung auf die Zufriedenheit auswirkt.

Die Regressionslinie stellt die Beziehung zwischen unserer unabhängigen Variable und unserer abhängigen Variable dar.

Die Formel für eine Regressionslinie könnte wie folgt aussehen: Y = 50 + 7X + Fehlerterm.
Wenn X die Erhöhung des Teilnahmepreises ist, bedeutet dies, dass die Zufriedenheit mit der Veranstaltung um 50 Punkte steigt, wenn der Teilnahmepreis nicht erhöht wird.

Unsere Regressionslinie ist lediglich eine Schätzung auf der Grundlage der uns zur Verfügung stehenden Daten. Je höher der Fehlerterm ist, desto unsicherer ist unsere Regressionsgerade.

Es ist wichtig zu wissen, dass Korrelation nicht gleich Kausalität ist: Wann immer Sie mit einer Regressionsanalyse oder einer anderen Analyse arbeiten, die versucht, die Auswirkungen eines Faktors auf einen anderen zu erklären, müssen Sie sich an ein wichtiges Sprichwort erinnern: „Korrelation ist nicht Kausalität“. Dieses Sprichwort ist sehr wichtig. Und zwar aus folgendem Grund: Es ist einfach zu sagen, dass es eine Korrelation zwischen Niederschlägen und monatlichen Umsätzen gibt. Die Regression zeigt, dass sie tatsächlich miteinander verbunden sind. Aber es ist etwas ganz anderes zu sagen, dass Regen den Umsatz verursacht. Solange Sie keine Regenschirme verkaufen, kann es schwierig sein, einen direkten kausalen Zusammenhang nachzuweisen.

Es ist auch wichtig, dass die Daten die Intuition ersetzen. Deshalb empfehlen wir, die Daten immer mit Ihrer Intuition zu überlagern. Fragen Sie sich, ob die Ergebnisse mit Ihrem Verständnis der Situation übereinstimmen. Und wenn Sie feststellen, dass etwas keinen Sinn ergibt, fragen Sie sich, ob die Daten richtig waren oder ob es tatsächlich einen signifikanten Fehlerterm gibt.

Wenn Sie glauben, dass die Daten keinen Sinn ergeben, können wir Ihnen helfen. Jede Analyse muss von einer realen Studie begleitet werden. Selbst die besten Wissenschaftler und Manager berücksichtigen immer beides.