MODELOS CAUSALES - II

De la observación de las variables se deriva un diagrama de dispersión que indica la relación entre ambas. Gráficamente, se representa la variable independien- te, x, en relación al eje horizontal y el valor de la variable dependiente, y, en relación al eje vertical. 

Cuando las relaciones entre ambas no son lineales, es usual determinar un método de transformación de valores para lograr una relación lineal. El paso siguiente es determinar la ecuación lineal que mejor se sguste a la relación entre las variables observadas. Para ello se utiliza el método de los mínimos cuadrados. Gráficamente, el diagrama de dispersión y la línea de regresión pueden representarse como lo muestra el Gráfico 6.1. Los puntos de la gráfica representan las distintas relaciones observadas entre las variables x e y. Matemáticamente, la forma de la ecuación de regresión lineal es: 

y'x = a + bx, (6.1) 

donde y'x es el valor estimado de la variable dependiente para un valor específico de la variable independiente x, a es el punto de intersección de la línea de regresión con el eje y6, b es la pendiente de la línea de regresión y x es el valor específico de la variable independiente. El criterio de los mínimos cuadrados permite que la línea de regresión de mejor ajuste reduzca al mínimo la suma de las desviaciones cuadráticas entre los valores reales y estimados de la variable dependiente para la información muestral