Interpretación de los coeficientes estimados en la regresión logística ordinal

La interpretación de los coeficientes estimados depende de: la función de enlace, el evento de referencia para la respuesta y los niveles de referencia para el predictor. El coeficiente estimado asociado con un predictor (factor o covariable) representa el cambio en la función de enlace por cada cambio de una unidad en el predictor, siempre que los demás predictores se mantengan constantes. Un cambio de una unidad en un factor se refiere a una comparación de un nivel de factor con el nivel de factor de referencia.

El enlace logit ofrece la interpretación más natural de los coeficientes estimados y, por lo tanto, es el enlace predeterminado en Minitab. A continuación se muestra un resumen de la interpretación:

Las probabilidades de un evento son la relación de P(evento) a P(no evento). El coeficiente estimado de un predictor (factor o covariable) es el cambio estimado en el logaritmo de P(evento)/P(no evento) por cada cambio de una unidad en el predictor, siempre que los demás predictores se mantengan constantes.
El coeficiente estimado también se puede utilizar para calcular la relación de probabilidades o la relación entre dos probabilidades. La exponenciación del coeficiente estimado de un factor produce la relación de P(evento)/P(no evento) para un nivel de factor determinado en comparación con el nivel de factor de referencia. Las relaciones de probabilidades con diferentes valores de la covariable representan un cambio de 1 unidad en la covariable. Tenga en cuenta que un coeficiente de cero o una relación de probabilidades de uno implican lo mismo: el factor o la covariable no tiene ningún efecto.

Para cambiar la manera en que se visualizan los coeficientes estimados, usted puede cambiar los niveles de evento o de referencia en el cuadro de diálogo secundario Opciones. Por ejemplo, si su respuesta se codificó como Bajo, Medio y Alto, el evento de referencia predeterminado sería Medio, porque es el último en orden alfabético. En la mayoría de los casos, usar Alto como el evento de referencia haría que los resultados tuvieran más sentido.