Consideraciones acerca de los datos para Regresión logística ordinal

Para asegurar que los resultados sean válidos, considere las siguientes pautas al recopilar datos, realizar el análisis e interpretar los resultados.

Los predictores pueden ser continuos o categóricos

Una variable continua puede medirse y ordenarse y tiene un número infinito de valores entre dos valores cualesquiera. Por ejemplo, los diámetros de una muestra de neumáticos es una variable continua.

Las variables categóricas contienen un número finito y contable de categorías o grupos distintos. Los datos categóricos pueden no tener un orden lógico. Por ejemplo, los predictores categóricos incluyen sexo, tipo de material y método de pago.

Si usted tiene una variable discreta, puede decidir si la tratará como un predictor continuo o categórico. Una variable discreta puede medirse y ordenarse, pero tiene un número contable de valores. Por ejemplo, el número de personas que viven en un hogar es una variable discreta. La decisión de tratar una variable discreta como continua o categórica depende del número de niveles, así como del propósito del análisis. Para obtener más información, vaya a ¿Qué son variables categóricas, discretas y continuas?.

• Si usted tiene factores categóricos que son aleatorios, utilice Ajustar modelo de efectos mixtos. Para Ajustar modelo lineal general, la respuesta es continua.

La variable de respuesta debe ser ordinal

Una respuesta ordinal tiene tres o más resultados que tienen un orden, como por ejemplo bajo, medio y alto.

• Si la variable de respuesta tiene dos categorías, como pasa y no pasa, utilice Ajustar modelo logístico binario.
• Si la variable de respuesta contiene tres o más categorías que no tienen un orden natural, como por ejemplo raya, hendidura y rotura, utilice Regresión logística nominal.
• Si la variable de respuesta cuenta ocurrencias, tales como el número de defectos, utilice Ajustar modelo de Poisson.

Recolecte los datos utilizando las mejores prácticas

Para asegurar que los resultados sean válidos, considere las siguientes pautas:

• Asegúrese de que los datos representen a la población de interés.
• Recolecte suficiente datos para proporcionar la precisión necesaria.
• Mida las variables con tanta exactitud y precisión como sea posible.
• Registre los datos en el orden de recolección.

La correlación entre los predictores, también conocida como multicolinealidad, no debe ser severa

Si la multicolinealidad es severa, es probable que usted no pueda determinar cuáles predictores incluir en el modelo. Para determinar la severidad de la multicolinealidad, examine la correlación entre las variables predictoras. Para determinar si los predictores están altamente correlacionados, elija Estadísticas > Estadísticas básicas > Correlación.

El modelo debe proveer un ajuste adecuado a los datos

Si el modelo no se ajusta a los datos, los resultados pueden ser engañosos. Un modelo adecuado tiene las siguientes propiedades:

• Los valores p de las pruebas de bondad de ajuste son mayores que el valor de alfa. Esta condición indica que no hay suficiente evidencia para afirmar que el modelo no se ajusta adecuadamente a los datos.
• Los valores de las medidas de asociación deben satisfacer los requisitos de capacidad predictiva del modelo o superarlos.

En la salida, verifique las pruebas de bondad de ajuste y las medidas de asociación.