I manager hanno bisogno di informazioni per valutare cosa sta succedendo negli ambienti esterni e interni di un'organizzazione. L'analisi di regressione è uno dei modelli quantitativi che i manager utilizzano per studiare il comportamento dei costi semi-variabili e separare gli elementi fissi e quelli variabili. I manager preferiscono la tecnica dell'analisi di regressione ad altri modelli, come i metodi di grafico ad alta e bassa dispersione, a causa della superiorità complessiva dei risultati.
Precisione dei risultati
L'analisi di regressione consente ai manager di stabilire misure oggettive delle relazioni tra le variabili indipendenti e dipendenti, piuttosto che utilizzare esclusivamente il giudizio personale. Ciò generalmente genera informazioni accurate che sono più affidabili per il processo decisionale e altre parti possono testare empiricamente i risultati utilizzando gli stessi dati o dati separati senza che ciò si traduca in opinioni personali.
Strumenti di valutazione
Quando la direzione ottiene elettronicamente i risultati dei modelli di regressione, la maggior parte dei computer che usano ha pacchetti software che forniscono alcune statistiche, come la R-square e la statistica del valore t dello studente. Le due statistiche aiutano i manager a determinare l'accuratezza delle previsioni e quindi il livello di affidabilità dei risultati ottenuti utilizzando le equazioni di regressione.
Uso di più variabili
I modelli di analisi di regressione multipla consentono ai responsabili di testare diverse variabili indipendenti che possono spiegare aspetti diversi della variabile dipendente. Sebbene sia complesso, il manager può verificare tutti i fattori che ritiene abbiano un effetto su una determinata variabile dipendente. Questo è diverso da altri modelli inferiori che consentono solo una variabile indipendente. Con l'uso di più variabili, viene migliorata anche la precisione della previsione.
Input per nuove tendenze di gestione
L'analisi di regressione fornisce input necessari per tecniche di gestione e costo basate sull'attività. Queste tecniche si basano sul sapere quali attività o transazioni causano l'acquisizione e l'uso delle risorse. La teoria dei vincoli incoraggia i manager a considerare il throughput per risorsa scarsa come parte dell'affrontare un ambiente dinamico in cui i vincoli cambiano. L'analisi di regressione consente ai manager di stabilire obiettivi.
