Sobre el uso adecuado de la regresión lineal: conceptualización básica mediante un ejemplo aplicado a las ciencias de la salud

La regresión lineal es una de las técnicas estadísticas más difundidas y con mayores posibilidades de aplicación en contextos diversos; desde escenarios técnicos, prácticos o de ingeniería; hasta situaciones vinculadas a las ciencias sociales, del comportamiento o de la salud. Las ecuaciones de regresión posibilitan la interpretación de fenómenos al modelar parsimoniosamente la realidad, constituyéndose en una importante herramienta de ayuda para académicos, investigadores o profesionales. El objetivo del presente artículo de revisión es el de suministrar una guía teórico-práctica sobre los aspectos básicos de la regresión lineal, haciendo hincapié en el desarrollo del método de mínimos cuadrados ordinarios para obtener los estimadores de regresión, presentando las fórmulas requeridas para ello y empleando un ejemplo relacionado con la medicina para ilustrar el procedimiento. El nivel matemático es relativamente básico, aunque se requerirá de cierto conocimiento de estadística y álgebra matricial. El caso analizado gira en torno al estudio sobre la prevalencia de síndrome metabólico de la ciudad de Maracaibo, Venezuela. Se utiliza como variable dependiente la resistencia a la insulina a través del HOMA-2, y como regresores la edad, el índice de masa corporal y la razón triglicéridos-colesterol. También se ofrece la solución al problema mediante la utilización del programa de código abierto R-Studio.

• Autores: Hernández-Lalinde, Juan; Espinosa-Castro, Jhon-Franklin; García Álvarez, Diego; Bermúdez-Pirela, Valmore
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad Simón Bolívar
• Repositorio: Repositorio Digital USB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/5045
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/20.500.12442/5045; http://saber.ucv.ve/ojs/index.php/rev_aavft/article/view/17430/144814483841
• Palabra clave: Regresión lineal; Mínimos cuadrados ordinarios; Síndrome metabólico; Maracaibo; HOMA-2; Triglicéridos-colesterol; Índice de masa corporal; Linear regression; Ordinary least squares; Metabolic Syndrome; Triglyceride-cholesterol; Body Mass Index
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/