Некоторые методы, которые используются для измерения степени влияния независимых переменных на зависимые:

• Регрессионный анализ. 1 Статистический метод, который позволяет исследовать связь переменных. 1 В основе анализа лежит построение математической модели, которая описывает, как изменения независимых переменных приводят к изменениям зависимой. 1 Некоторые методы регрессионного анализа:
• Линейная регрессия. 1 Предполагает линейную зависимость между зависимой и независимой переменными. 1 Цель метода — найти такую прямую линию, которая наилучшим образом описывает данные. 1
• Множественная линейная регрессия. 1 Расширение линейной регрессии для случаев, когда есть несколько независимых переменных. 1 Позволяет учитывать влияние всех этих переменных одновременно. 1
• Полиномиальная регрессия. 1 Используется, когда зависимость между переменными не линейна и описывается полиномом более высокой степени. 1 Метод полезен для сложных зависимостей, которые линейная модель не может адекватно описать. 1
• Логистическая регрессия. 1 Применяется, когда зависимая переменная принимает дискретные значения, обычно два (например, «да» или «нет», «успех» или «неудача»). 1 Позволяет оценить вероятность, что событие произойдёт, на основе значений независимых переменных. 1
• Дисперсионный анализ (ANOVA). 2 Метод статистического анализа данных, который используется для определения наличия статистически значимых различий между двумя или более группами по одной независимой переменной. 2
• Коэффициент детерминации. 34 Показывает, какую долю изменчивости зависимой переменной объясняет независимая переменная. 4 Значение коэффициента находится в диапазоне от 0 до 1, причём чем ближе значение к 1, тем более точная модель. 3