Quando realizamos uma regressão linear múltipla, os métodos forward e backward de seleção de variáveis se destacam como estratégias automatizadas a fim de identificar os preditores mais relevantes. Diante de muitas variáveis possíveis, esses métodos oferecem um caminho objetivo a fim de construir modelos mais precisos.
Ambos os métodos, amplamente disponíveis em softwares estatísticos como o SPSS, utilizam critérios estatísticos — como o valor p — para decidir quais variáveis devem entrar ou sair do modelo. Dessa forma, eles ajudam a evitar decisões arbitrárias e aumentam a qualidade da análise.
Como funciona o método forward de seleção de variáveis?
O método forward (ou seleção progressiva) começa com um modelo vazio, ou seja, o modelo nulo. Em vez de incluir todas as variáveis de uma vez, ele adiciona uma variável por vez ao modelo.
Inicialmente, o processo escolhe a variável com o menor valor p. A cada passo, o modelo inclui a próxima variável mais significativa, desde que ela atenda ao critério estabelecido (geralmente p < 0,05). Esse processo continua até que nenhuma variável adicional satisfaça o critério.
Assim, o modelo final inclui apenas as variáveis que contribuem de forma estatisticamente significativa para a explicação do desfecho.
Como funciona o método backward na seleção de variáveis?
Diferente do forward, o método backward (ou eliminação regressiva) começa com o modelo completo, ou seja, com todas as variáveis possíveis já incluídas.
A cada etapa, o algoritmo remove a variável menos significativa, ou seja, começando por aquela com o maior valor p. Esse processo continua até que todas as variáveis restantes apresentem significância estatística.
Portanto, enquanto o método forward constrói o modelo aos poucos, o método backward parte do todo para chegar ao essencial.
Vantagens dos métodos forward e backward
Uma das principais vantagens dos métodos forward e backward é a objetividade. Ao contrário da seleção manual, que pode ser influenciada por vieses, esses métodos seguem regras claras e reprodutíveis.
Além disso, eles são extremamente úteis em análises exploratórias. Quando há muitas variáveis e pouco conhecimento prévio, esses métodos ajudam a identificar padrões e hipóteses que talvez não fossem considerados inicialmente.
Contudo, é fundamental lembrar: esses métodos não substituem o conhecimento do pesquisador. Sempre que possível, variáveis teóricas importantes devem ser mantidas no modelo, mesmo que não atendam a critérios estritamente estatísticos.
Saiba mais: Métodos de entrada da regressão linear múltipla
Conclusão
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Referência
Field, A. (2017). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). Sage.
Como citar este post
França, A. (2023, 24 de fevereiro). Os métodos forward e backward de seleção de variáveis na regressão linear múltipla. Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/os-metodos-de-selecao-de-variaveis-forward-e-backward-na-regressao-linear-multipla/
