الانحدار في الإحصاء يُعرف عمومًا على أنه العلاقة بين متغيرين، حيث يُمثل أحدهما (المتغير المستقل) التغيّر في سبب الظاهرة، بينما يُمثل الآخر (المتغير التابع) التغيّر في الظاهرة نفسها. الانحدار يُستخدم لتقدير العلاقة بين هذين المتغيرين وتنبؤ القيم للمتغير التابع استنادًا إلى قيم المتغير المستقل.
هناك أنواع مختلفة من التحليلات الانحدارية تختلف تبعًا لظروف الدراسة والبيانات المتاحة. وفيما يلي بعض الطرق الشائعة لقياس الانحدار وأنواعه:
الانحدار الخطي البسيط: يُستخدم لتحديد العلاقة بين متغيرين باستخدام خط أو مستقيم يمثل العلاقة بينهما. يُقدر الانحدار الخطي عادة باستخدام الطريقة الصغرى المربعة (OLS)، وهي طريقة تقوم على تقليل مربعات الفروق بين قيم البيانات الفعلية والقيم المتوقعة.
الانحدار الخطي المتعدد: عندما يكون هناك أكثر من متغير مستقل، يُستخدم الانحدار الخطي المتعدد لتحديد العلاقة بين المتغير التابع ومجموعة من المتغيرات المستقلة.
الانحدار غير الخطي: في بعض الحالات، يمكن أن تكون العلاقة بين المتغيرين غير خطية، وفي هذه الحالات يمكن استخدام تحليل الانحدار غير الخطي.
الانحدار التصنيفي: في حالة الانحدار التصنيفي، يكون المتغير التابع متوازنًا أو نصف متوازنًا، ويكون المتغير المستقل متنوعًا.
الانحدار الديناميكي: يستخدم في حالة وجود تأخير زمني بين المتغيرين، حيث يتم تضمين المتغيرات الزمنية لتحديد العلاقة بينهما.
هذه بعض الطرق الشائعة لقياس الانحدار وأنواعه، وتُستخدم هذه الأساليب بناءً على طبيعة البيانات والهدف من التحليل الإحصائي.
