El Análisis de Regresión, de acuerdo con la Guía del PMBOK sexta edición, es un método analítico y estadístico que se utiliza para identificar y analizar la relación entre dos o más variables. El principal propósito de este análisis es determinar si existe una correlación entre las variables de entrada (independientes) y las variables de salida (dependientes), y si existe, cuán fuerte es esa relación.
En la gestión de proyectos, el Análisis de Regresión se utiliza a menudo para entender cómo los cambios en diferentes variables de un proyecto pueden afectar los resultados de este. Por ejemplo, un gestor de proyectos puede querer entender cómo factores como el tamaño del equipo, la duración del proyecto, y el presupuesto, pueden influir en los resultados finales como la calidad del producto, el tiempo de entrega o la satisfacción del cliente.
Una de las principales ventajas del Análisis de Regresión es que no sólo proporciona información sobre la existencia de una relación entre las variables, sino que también proporciona una cuantificación de esa relación. Esto puede ser extremadamente valioso para tomar decisiones informadas en un proyecto. Por ejemplo, si un gestor de proyectos sabe que aumentar el tamaño del equipo en un 10% puede reducir el tiempo de entrega en un 5%, puede usar esa información para tomar decisiones sobre la asignación de recursos.
El Análisis de Regresión también puede ser útil para predecir futuros resultados del proyecto. Una vez que se ha establecido una relación entre las variables, esa relación puede ser utilizada para predecir los resultados futuros basándose en los valores actuales o proyectados de las variables de entrada. Esto puede ser útil para planificar y gestionar el proyecto, y para establecer expectativas realistas con los interesados.
Es importante destacar que, aunque el Análisis de Regresión puede proporcionar información valiosa, también tiene sus limitaciones. Esencialmente, sólo puede identificar correlaciones, no relaciones de causa y efecto. Además, es posible que las relaciones identificadas no sean válidas fuera del conjunto de datos específico que se ha analizado. Por lo tanto, los resultados del Análisis de Regresión deben ser interpretados con precaución.
En conclusión, el Análisis de Regresión es una poderosa herramienta analítica que puede proporcionar información valiosa en la gestión de proyectos. Al entender las relaciones entre las diferentes variables de un proyecto, los gestores de proyectos pueden tomar decisiones más informadas, gestionar eficazmente sus recursos, y establecer expectativas realistas con los interesados.
El análisis de regresión, que es realizado por estadísticos, analistas de datos, investigadores, economistas, gerentes de proyecto y cualquier persona que desee comprender y predecir las relaciones entre variables, inicia con la identificación de las variables dependientes e independientes. Una vez estas se han identificado, se recogen datos para estas variables y se emplea una técnica estadística para ajustar un modelo de regresión a los datos. Este modelo ajustado puede usarse luego para predecir la variable dependiente basándose en las variables independientes. Este análisis se lleva a cabo cuando se desea comprender la relación entre variables y predecir futuros resultados, por lo que puede realizarse durante la fase de análisis de datos en un proyecto o investigación. Para llevar a cabo este análisis se utilizan programas estadísticos o de análisis de datos, como SPSS, SAS, R, Python, entre otros, que poseen capacidades incorporadas para realizar análisis de regresión.
Algunos ejemplos gráficos son los siguientes:
