Diferentes alternativas para la interpretación de efectos en Modelos para Respuesta Binaria
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Date
2022-04-25
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Abstract
Description
El modelo más utilizado para el caso de respuesta binaria es el modelo de regresión logística, sin embargo la interpretación de los efectos estimados puede resultar dificultosa para los usuarios no estadísticos. En el presente trabajo se evalúa el uso de enlaces alternativos propuestos por Agresti y Tarantola, los cuales permiten interpretar dichos efectos de forma más intuitiva. Los mismos se ponen a prueba en el estudio de la demanda de consultas pediátricas en centros de salud de la ciudad de Rosario, Argentina, durante 2019. La interpretación de los resultados hallados se ve favorecida con el uso de los enlaces identidad y logaritmo, permitiendo interpretar los efectos de las variables explicativas en términos de medidas como la diferencia y la razón de probabilidades
The logistic regression model is widely used with binary responses. However, the interpretation of the estimated effects can be difficult for nonstatisticians. In this work the use of alternative link functions proposed by Agresti and Tarantola is evaluated. These alternatives allow to interpret the effects in a more intuitive way. This is illustrated by the analysis of pediatric consultations demand in health centers in the city of Rosario, Argentina, during the year 2019. The identity and log link provided results that were simpler to interpret than logistic regression, through difference and ratio of probabilities
The logistic regression model is widely used with binary responses. However, the interpretation of the estimated effects can be difficult for nonstatisticians. In this work the use of alternative link functions proposed by Agresti and Tarantola is evaluated. These alternatives allow to interpret the effects in a more intuitive way. This is illustrated by the analysis of pediatric consultations demand in health centers in the city of Rosario, Argentina, during the year 2019. The identity and log link provided results that were simpler to interpret than logistic regression, through difference and ratio of probabilities
Keywords
Modelos Lineales Generalizados, Enlace Identidad, Enlace Logaritmo, Efectos Marginales Promedio, Generalized Linear Models, Identity Link, Log Link