Calcolatore di regressione lineare semplice
Adatta una retta ai tuoi dati e ottieni tutto ciò che un corso di statistica o un revisore si aspetta: l'equazione di regressione, una tabella dei coefficienti completa (stima, errore standard, t, p, intervallo di confidenza al 95% sia per la pendenza sia per l'intercetta), R² e R² corretto, il test F del modello e l'errore standard dei residui — gli stessi numeri che producono summary(lm()) e confint() di R, verificati fino ad almeno sei cifre significative. Incolla due colonne (x poi y) direttamente da un foglio di calcolo. Il calcolatore verifica automaticamente anche la normalità dei residui con Shapiro-Wilk e segnala i problemi in linguaggio semplice — un passaggio diagnostico che la maggior parte degli strumenti di regressione online salta del tutto.
Report IA
Lascia che l'IA interpreti i tuoi risultati: un documento Word scaricabile in formato APA 7 / report aziendale.
Domande frequenti
Come si riportano i risultati della regressione in formato APA 7?
Riporta il test del modello e il coefficiente, ad esempio: "Il tempo di studio prediceva significativamente il punteggio d'esame, b = 0.88, ES = 0.02, t(10) = 45.93, p < .001. Il modello spiegava il 99.5% della varianza, R² = .995, F(1, 10) = 2109.73, p < .001." Il Report AI genera la tabella e il paragrafo di regressione APA completi — la parte più tediosa da formattare a mano.
Qual è la differenza tra R² e R² corretto?
L'R² è la quota di varianza di y spiegata da x; può solo aumentare quando si aggiungono predittori. L'R² corretto penalizza la complessità del modello ed è il valore più equo da riportare quando si confrontano modelli. Per la regressione semplice con un predittore i due sono vicini.
Come interpreto la pendenza?
La pendenza b è la variazione attesa di y quando x aumenta di un'unità. Il suo intervallo di confidenza al 95% indica l'intervallo plausibile; se l'intervallo esclude 0 (equivalentemente p < .05), l'associazione è statisticamente significativa.
Quali assunzioni fa la regressione lineare semplice?
Linearità, osservazioni indipendenti, varianza degli errori costante (omoschedasticità) e residui distribuiti normalmente. Questo strumento testa automaticamente la normalità dei residui; per le altre, esamina un grafico dei residui — pattern o forme a imbuto indicano violazioni.