يتم استخدام نموذج الانحدار الخطي لتحديد العلاقة بين متغيرين. يمكن فسر معاملات هذا النموذج على النحو الآتي:
– معامل الاعتراض (intercept coefficient) يمثل القيمة التي تعادل قيمة المتغير المعتمد عندما يكون المتغير المستقل يساوي صفر. على سبيل المثال، إذا كنت تستخدم نموذج الانحدار الخطي لتحديد العلاقة بين درجة الحرارة والمبيعات، فإن معامل الاعتراض يمثل المبيعات عندما تكون درجة الحرارة صفر مئوية.
– معامل الميل (slope coefficient) يمثل تغير المتغير المعتمد بالنسبة لتغير المتغير المستقل بوحدة واحدة. على سبيل المثال، إذا كانت المعادلة y=2x+1، فإن الميل يساوي 2، وهذا يعني أنه مع كل وحدة تزيد في قيمة المتغير المستقل، يزيد المتغير المعتمد بمقدار 2.
– قيمة R² تمثل النسبة المئوية للتباين في المتغير المعتمد الذي يمكن تفسيره بالنسبة للتباين في المتغير المستقل. يتراوح قيمة R² بين 0 و1، وكلما كانت أعلى قيمة R²، كانت العلاقة بين المتغيرين أكثر وضوحًا. على سبيل المثال، إذا كانت قيمة R² = 0.8، فهذا يعني أن 80٪ من التباين في المتغير المعتمد يمكن تفسيره من خلال التباين في المتغير المستقل.
– قيمة p-value تمثل الاحتمالية المستنتجة للفرضية الأساسية لاختبار الفرضيات، حيث يتم وضع فرضية عدم وجود علاقة بين المتغيرين. إذا كانت قيمة p-value أقل من مستوى الاحتمالية المحدد، فإنه يمكن قبول فرضية وجود علاقة بين المتغيرين، وإلا فلا يمكن قبول الفرضية. عادة ما تكون مستويات الاحتمالية المستخدمة هي 0.05 أو 0.01.