Regresión logística binaria con SPSS (1/3) - elementos básicos y lanzar el análisis
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- Опубликовано: 10 окт 2024
- Presentamos una serie de tres vídeos sobre regresión logística binaria en SPSS. En el primero comentamos los elementos básicos de la logística y cómo lanzar el análisis, siempre desde una perspectiva para principiantes.
- Elementos básicos y lanzar el análisis: • Regresión logística bi...
- Codificación de variables y cómo organizar el modelo: • Regresión logística bi...
- Interpretación del modelo logístico (método introducir): • Regresión logística bi...
Datos: bit.ly/2IcpnP6
Música en este vídeo:
Intro: The Pingu Dance, Davif Hasselhoff.
Canción final: Ánimo, Valiente. Artista: León Benavente. Álbum: León Benavente
Con licencia cedida a RUclips por: The Orchard Music (en nombre de Marxophone); LatinAutor, Abramus Digital, UMPG Publishing y 5 sociedades de derechos musicales. Enlace: • LEON BENAVENTE - Ánimo...
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muchísimas gracias por explicar tan bien y clarito… ¡que lujazo!
gracias muy util
Muchas gracias por el video, está muy bueno. Quisiera saber si hay un límite de covariables. Gracias
Hola, Víctor. Mi recomendación es que se pongan aquellas que consideres necesarias para responder a tus preguntas de investigación. Dicho esto, en general suelen aparecer entre 10-15 para ser esencialmente explicativos, aunque no es una cifra estándar. ¡Suerte y gracias por ver los vídeos!
Juanma muchas gracias por tus videos, facilitan demasiado. No obstante, tengo un problema, siguiendo los pasos tal como los explicas me sale esto "Debido a redundancias, los grados de libertad se han reducido para una o más variables." ¿Que quiere decir?, podrias explicarme por favor, gracias!
Hola, Olenkita. La verdad es que sin conocer los datos no te puedo ayudar, lo siento.
Hola, saludos, le tengo una consulta, tengo una base de datos pero las variables son cualitativas, y tengo que correr una regresion lineal en donde Y es cualitativa de dos categorias y X tambien es cualitativa de dos categorias, la pregunta es, se puede hacer una regresion si ambas son cualitativas? y de ser positiva tendria que crearle dummys a ambas?, gracias de antemano por tu respuesta.
Hola, Alexis. En ese, si tienes solo esas dos variables, te recomendaría una tabla de contingencia (también llamadas tablas cruzadas). No importa si son dummys o no, vale para cualquier número de categorías. En el canal puedes ver ejemplos de análisis con tablas de contingencia.
@@juarmita Gracias amigo
Hola, muchas gracias por el vídeo. Me ha ayudado mucho! Me gustaría conocer cómo se escriben los resultados de este tipo de análisis. ¿Podrías recomendarme alguna lectura para ello? Gracias!
Hola, Carmen. Pues para aprender a redactar lo mejor es leer muchos artículos en los que usen este tipo de análisis o cualquier otro. ¡Suerte!
Hola, por favor podría hacer un tutorial de cómo hacer riesgo relativo ajustado por regresión logística en SPSS, muchas gracias de antemano
Hola, Germán. Me lo apunto para el nuevo curso :-)
Buenas noches....¿si se puede correr el modelo logístico con variables explicativas de 3 categorías? ¿o se tiene que recodificar a valores de 0 y 1? por ejemplo el nivel educativo si se puede correr con sus tres valores o habría que ponerlos como: primaria o menos (1=si, 0=no), secundario (1=si, 0=no) y superior (1=Si, 0=no) ?
Hola, Manuel. Puedes hacerlo de las dos maneras. Suerte!
Hola, muchas gracias por el video. Tengo una duda, estoy tratando de elegir el método y me llama la atención que para las ciencias sociales se recomienda el de "Intro", ¿cuál es el sustento teórico de tal elección?
Hola, Starlizh. Aquí en poco espacio es complicado de explicar, por lo que te voy a dejar un enlace en el que te dan todas las tips para entenderlo y conocer ventajas e inconvenientes de cada método: www.researchgate.net/post/Which-method-enter-Forward-LR-or-Backward-LR-of-logistic-regression-should-we-use
@@juarmita Muchísimas gracias, me ha ayudado mucho tus videos y explicación. Muy concreto todo.
disculpa si no me sale la opcion de logistica binaria que hago?
En SPSS siempre está disponible esa opción. Puede que ponga otro nombre como logit o algo similar. No sé qué puede ocurrir.
Disculpa, pudiste solucionarlo? me pasó lo mismo
Hola, muy buenas. ¿Puedo realizar un modelo de Reg. Log. Binaria sin incluir una constante, haciendo uso de esa opción en las opciones que da spss? Cuál sería la justificación para no incluir una constante. Cuando no la incluyo, mejora sustantivamente el R2 de Cox y el de Negelkerke. En ningún lado se explica la posibilidad de esa opción de la caja de opciones.
Hola, Augusto. El modelo logístico siempre lleva una constante, no hay posibilidad de no incluirla.
@@juarmita Excelente. Tras hacer el modelo en spss con la opción de la constante para una variable dependiente dummy (0, 1) se me presenta una tabla de clasificación (matriz de confusión) en bloque 1 que me deja con ceros los pronosticados para una de las categorías, con punto de corte .5. ¿Cuál es el problema? No lo detecto. Si quito la constante del modelo, si distribuye casos en las cuatro celdas de la tabla de clasificación. ¿O puede ocurrir que tenga el 100% de los casos bien clasificados y por eso la tabla de clasificación del bloque 1 es idéntica a la del bloque 0?
@@augustoricardi7582 Pues en este caso ya no sé qué puede ocurrir. La constante es necesaria, sobre todo si estás en un modelo predictivo -entiendo eso porque estás leyendo la tabla de clasificación, que es esencialmente para lo que sirve. También depende de la n, del número de VI... Si ambas tablas son iguales en bloque 0 (solo constante) y bloque 1, es posible que la prueba ómnibus te salga no sig y que no haya VI que expliquen tu VD
Hola, muy buen video...es posible tener la base para replicar los resultados? gracias
Parece que da problemas de seguridad. Están alojados en una carpeta de dropbox. Prueba porfa sin bloqueadores, cortafuegos o similares, porfa.
El nivel educativo es ORDINAL y lo trataste como NOMINAL...afecta los resultados?
Hola, Diego, la hemos tratado como ordinal, tal y como debe hacerse siempre con el nivel educativo tal cual lo hemos medido/categorizado.