Sobre la agrupación de niveles del factor explicativo en el modelo logit binario

Abstract

Se discute el efecto que se produce sobre el modelo logit binario con un único factor explicativo cuando el investigador decide agrupar algunos niveles de dicho factor. Con base en la parametrización de referencia y el modelo saturado se sugiere un procedimiento que, aprovechando los cómputos de un primer ajuste logit y corrigiendo el supuesto distribucional sobre la varianza, produce estimaciones más eficientemente y con mayor precisión que las que se producen si solo se decide reiterar un ajuste logit. Una vez colocado el tema en perspectiva, se desarrollan las ecuaciones que sustentan el procedimiento sugerido, apelando a la teoría asintótica. Se ilustra mediante un ejemplo la diferencia entre el procedimiento sugerido y el habitual y, con base en una extensa simulación, se muestran tendencias sólidas a favor del primero, en la medida en que las probabilidades de éxito de la variable respuesta (Y=1), asociadas con las categorías del factor explicativo incluidas en la agrupación, sean más disímiles entre sí.

Keywords

• Logit model
• Joining levels
• Aggregate data
• Contingency tables
• Generalized linear model