{"id":65214,"date":"2018-03-22T11:01:03","date_gmt":"2018-03-22T10:01:03","guid":{"rendered":"https:\/\/internetrepublica.com\/?p=65214"},"modified":"2018-03-22T12:04:56","modified_gmt":"2018-03-22T11:04:56","slug":"analisis-de-la-relacion-de-factores-seo-en-r-studio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/internetrepublica.com\/blog\/analisis-de-la-relacion-de-factores-seo-en-r-studio\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis de la relaci\u00f3n de factores SEO en R Studio"},"content":{"rendered":"<p>El mundo online no para de evolucionar y es innegable que las empresas se encuentran en un escenario cada vez m\u00e1s competitivo. Este escenario requiere de estrategias m\u00e1s solidas para conseguir los mejores resultados.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>En Internet Rep\u00fablica trabajamos con clientes que acceden a un gran volumen de datos, y es necesario un tratamiento m\u00e1s t\u00e9cnico para convertir estos datos aislados en informaci\u00f3n relevante, y as\u00ed mejorar el negocio online. \u00a0En este sentido, el an\u00e1lisis estad\u00edstico nos puede ser de gran utilidad para el an\u00e1lisis masivo de datos y obtenci\u00f3n de conclusiones emp\u00edricas.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Lo que pretendemos en el siguiente art\u00edculo es explicar c\u00f3mo analizar la existencia de relaci\u00f3n entre variables, utilizando el lenguaje de an\u00e1lisis estad\u00edstico R. Para ello, vamos a hacer uso de la correlaci\u00f3n y regresi\u00f3n estad\u00edstica.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>La existencia de correlaci\u00f3n o asociaci\u00f3n entre 2 variables cuantitativas, viene determinada por la presencia de diferencias en las distribuciones condicionales de una variable para los distintos valores de la otra. En este caso nos vamos a ce\u00f1ir al supuesto de un modelo de relaci\u00f3n lineal.<\/p>\n<h2>Caso: \u00bfQu\u00e9 podr\u00edamos decir de la asociaci\u00f3n entre el tr\u00e1fico estimado de un sitio y el n\u00famero de backlinks que apuntan a este?<\/h2>\n<p>Nuestro objetivo es determinar el tr\u00e1fico de un sitio a partir del n\u00famero de enlaces entrantes, y para ello hemos analizado los principales competidores de \u201cjuegos gratis online\u201d y hemos extra\u00eddo con la herramienta <em>aHrefs<\/em> el tr\u00e1fico estimado al dominio y el n\u00famero de backlinks que apuntan a \u00e9ste. Estos son los datos con los que hemos trabajado:<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-65215\" src=\"https:\/\/internetrepublica.com\/wp-content\/uploads\/2018\/03\/tabla-valores.png\" alt=\"\" width=\"412\" height=\"236\" srcset=\"https:\/\/internetrepublica.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/03\/tabla-valores.png 412w, https:\/\/internetrepublica.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/03\/tabla-valores-300x172.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 412px) 100vw, 412px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Para representar el diagrama de dispersi\u00f3n de las dos variables y determinar si la relaci\u00f3n entre ambas variables es lineal, y por lo tanto, tiene sentido aplicar un modelo de regresi\u00f3n lineal simple, podemos hacer uso de la funci\u00f3n <em>plot<\/em>:<\/p>\n<pre>&gt; plot(datos$backlinks,datos$trafico, xlab='backlinks',ylab='tr\u00e1fico')<\/pre>\n<p>Este es el resultado:<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-65216 size-medium\" src=\"https:\/\/internetrepublica.com\/wp-content\/uploads\/2018\/03\/diagrama-de-dispersi\u00f3n-277x300.png\" alt=\"\" width=\"277\" height=\"300\" srcset=\"https:\/\/internetrepublica.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/03\/diagrama-de-dispersi\u00f3n-277x300.png 277w, https:\/\/internetrepublica.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/03\/diagrama-de-dispersi\u00f3n-300x325.png 300w, https:\/\/internetrepublica.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/03\/diagrama-de-dispersi\u00f3n.png 508w\" sizes=\"auto, (max-width: 277px) 100vw, 277px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>A simple vista con este gr\u00e1fico podr\u00edamos determinar si existe cierto grado de relaci\u00f3n entre varias variables. En nuestro caso, la muestra es muy peque\u00f1a y no podemos verlo tan claro, a\u00fan as\u00ed, procedemos al ajuste del modelo lineal:<\/p>\n<pre>&gt; regresion &lt;- lm(datos$trafico ~ datos$backlinks, data = datos) &gt; regresion\r\n\r\nCoefficients:\r\n(Intercept) backlinks\r\n4.760e+06 1.711e+00\r\n\r\n<\/pre>\n<p>Teniendo en cuenta la salida, el modelo lineal podr\u00eda escribirse de la siguiente forma:<br \/>\nVisitas i= 4760000 + 1711 backlinks i<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Podemos obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre el modelo de regresi\u00f3n que hemos calculado aplicando la funci\u00f3n <em>summary<\/em>:<\/p>\n<pre>&gt; summary(regresion)\r\n\r\nResiduals:\r\nMin 1Q Median 3Q Max\r\n-5589341 -4358939 -2097865 763185 18044878\r\n\r\nCoefficients:\r\nEstimate Std. Error t value Pr(&gt;|t|)\r\n(Intercept) 4.760e+06 2.649e+06 1.797 0.11\r\ndatos$backlinks 1.711e+00 1.380e+00 1.240 0.25\r\n\r\nResidual standard error: 7504000 on 8 degrees of freedom\r\nMultiple R-squared: 0.1612, Adjusted R-squared: 0.05635\r\nF-statistic: 1.537 on 1 and 8 DF, p-value: 0.2501\r\n\r\n<\/pre>\n<p>En la tabla <em>coefficients<\/em>, podemos ver como cada par\u00e1metro viene acompa\u00f1ado del valor de un estad\u00edstico t de Student y un p-valor que sirven para determinar si los efectos de la variable independiente son importantes. Como el p-valor de ambos par\u00e1metros es mayor de 0,05, podemos pensar que los cambios en los par\u00e1metros no est\u00e1n asociados con cambios en la variable dependiente.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Finalmente, encontramos el valor de Multiple R-squared y Adjusted R-squared, que nos indican si existe un buen ajuste del modelo lineal a los datos. En nuestro caso, ambos valores son pr\u00f3ximos a 0, por lo que el modelo lineal no se ajusta de forma aceptable a nuestros datos.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>R y RStudio nos permiten dibujar la recta de regresi\u00f3n lineal sobre el diagrama de dispersi\u00f3n, para visualizar la distancia entre los valores observados y los que el modelo pronostica. Para ello, hacemos uso de la siguiente orden:<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<pre>&gt; abline(regresion)<\/pre>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-65217\" src=\"https:\/\/internetrepublica.com\/wp-content\/uploads\/2018\/03\/abline.png\" alt=\"\" width=\"360\" height=\"356\" srcset=\"https:\/\/internetrepublica.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/03\/abline.png 360w, https:\/\/internetrepublica.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/03\/abline-300x297.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 360px) 100vw, 360px\" \/><br \/>\nEl principal objetivo de la regresi\u00f3n es encontrar la funci\u00f3n que mejor explique la relaci\u00f3n entre la variable dependiente e independiente. Pero, aunque la regresi\u00f3n garantiza que el modelo construido es el mejor posible, puede que, a\u00fan as\u00ed, no sea un buen modelo para hacer predicciones por la falta de relaci\u00f3n de ese tipo entre las variables. De manera que, para validar el modelo, es necesario medidas que nos digan el grado de dependencia entre las variables. En este caso, podemos recurrir al coeficiente de correlaci\u00f3n lineal de Pearson para la relaci\u00f3n lineal entre variables.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Cuanto m\u00e1s pr\u00f3ximo est\u00e9 a 1, mejor ser\u00e1 el modelo de regresi\u00f3n. En R o RStudio podemos calcularlo utilizando la funci\u00f3n <em>cor<\/em>:<\/p>\n<pre>&gt; cor(datos$backlinks,datos$trafico)\r\n[1] 0.4014979\r\n\r\n<\/pre>\n<p>El resultado lo podr\u00edamos interpretar de la siguiente forma:<br \/>\nEl 40,10% del tr\u00e1fico a un sitio es explicado por el n\u00famero de backlinks.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Conclusi\u00f3n<\/h2>\n<p>Podemos concluir que el modelo calculado no describe el comportamiento del tr\u00e1fico dado los valores de la otra variable (backlinks). Por desgracia, cuando se trata de estudiar la influencia de variables en posicionamiento de un sitio web en los buscadores, no se trata de un modelo lineal simple ni de dos variables, sino que nos enfrentamos a funciones mucho m\u00e1s complejas en las que se estudian m\u00e1s factores, pero en el caso de conseguir un modelo adecuado, podr\u00edamos predecir cosas tan interesantes como los niveles de tr\u00e1fico que obtendr\u00edamos para un cierto valor de backlinks o de cualquier otra variable que se estudiara.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Finalmente, hay que tener en cuenta que la fiabilidad de las predicciones que hagamos con un modelo de regresi\u00f3n depende, adem\u00e1s, de cosas como el coeficiente de determinaci\u00f3n o la variabilidad de la poblaci\u00f3n del tama\u00f1o muestral: cuanto mayor sea, m\u00e1s informaci\u00f3n tendremos y, en consecuencia, m\u00e1s fiables ser\u00e1n las predicciones.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, hay que tener en cuenta que un modelo de regresi\u00f3n es v\u00e1lido para el rango de valores observados en la muestra, pero fuera de ese rango no tenemos informaci\u00f3n del tipo de relaci\u00f3n entre las variables, por lo que no deber\u00edamos hacer predicciones para valores que est\u00e9n lejos de los observados en la muestra.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div id=\"selenium-highlight\"><\/div>\n<div id=\"selenium-highlight\"><\/div>\n<div id=\"selenium-highlight\"><\/div>\n<div id=\"selenium-highlight\"><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El mundo online no para de evolucionar y es innegable que las empresas se encuentran en un escenario cada vez m\u00e1s competitivo. 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