¿Qué es coeficiente de determinación?

El coeficiente de determinación, también conocido como R-cuadrado, es una medida estadística que indica la proporción de la varianza de la variable dependiente que puede ser explicada por la variable independiente(s) en un modelo de regresión.

Se calcula elevando al cuadrado el coeficiente de correlación múltiple (r) entre la variable dependiente y las variables independientes en un modelo de regresión. El resultado se expresa como un valor entre 0 y 1.

Un valor de R-cuadrado de 0 significa que ninguna de la variabilidad de la variable dependiente es explicada por las variables independientes. Por otro lado, un valor de R-cuadrado de 1 indica que todas las variaciones de la variable dependiente son explicadas por las variables independientes en el modelo de regresión.

Es importante mencionar que el coeficiente de determinación no indica la fuerza de la relación entre las variables independientes y la variable dependiente. Solo muestra qué porcentaje de la variabilidad de la variable dependiente puede ser explicado por las variables independientes en el modelo de regresión.

El coeficiente de determinación es una herramienta útil para evaluar la efectividad de un modelo de regresión. Sin embargo, también tiene sus limitaciones. Por ejemplo, puede ser engañoso cuando se utilizan variables irrelevantes o cuando incluso un modelo con un valor bajo de R-cuadrado puede ser útil o significativo en términos prácticos.

En resumen, el coeficiente de determinación proporciona información sobre el porcentaje de variabilidad de la variable dependiente que puede ser explicado por las variables independientes en un modelo de regresión. Es importante interpretar este valor junto con otros indicadores para una evaluación completa del modelo.