Calculadora de regresión lineal simple
Ajusta una recta a tus datos y obtén todo lo que un curso de estadística o un revisor espera: la ecuación de regresión, una tabla de coeficientes completa (estimación, error estándar, t, p, intervalo de confianza del 95 % para la pendiente y el intercepto), R² y R² ajustado, la prueba F del modelo y el error estándar residual — los mismos números que producen summary(lm()) y confint() de R, verificados con al menos seis dígitos significativos. Pega dos columnas (x y luego y) directamente desde una hoja de cálculo. La calculadora también comprueba automáticamente la normalidad de los residuos con Shapiro-Wilk y señala los problemas en lenguaje claro — un paso de diagnóstico que la mayoría de las herramientas de regresión online omite por completo.
Informe con IA
Deja que la IA interprete tus resultados: un documento Word descargable en formato APA 7 / informe de negocio.
Preguntas frecuentes
¿Cómo informo los resultados de una regresión en formato APA 7?
Informa la prueba del modelo y el coeficiente, por ejemplo: "El tiempo de estudio predijo significativamente la nota del examen, b = 0.88, EE = 0.02, t(10) = 45.93, p < .001. El modelo explicó el 99.5% de la varianza, R² = .995, F(1, 10) = 2109.73, p < .001". El Informe IA genera la tabla y el párrafo de regresión APA completos — la parte más tediosa de formatear a mano.
¿Cuál es la diferencia entre R² y R² ajustado?
R² es la proporción de la varianza de y explicada por x; solo puede aumentar al añadir predictores. El R² ajustado penaliza la complejidad del modelo y es el valor más justo para comparar modelos. En la regresión simple con un solo predictor, ambos son cercanos.
¿Cómo interpreto la pendiente?
La pendiente b es el cambio esperado en y cuando x aumenta una unidad. Su intervalo de confianza del 95 % indica el rango plausible; si el intervalo excluye el 0 (equivalentemente, p < .05), la asociación es estadísticamente significativa.
¿Qué supuestos hace la regresión lineal simple?
Linealidad, observaciones independientes, varianza de error constante (homocedasticidad) y residuos con distribución normal. Esta herramienta contrasta automáticamente la normalidad de los residuos; para los demás, examina un gráfico de residuos — los patrones o embudos indican violaciones.