Guía de Análisis de Datos de Ciencias Sociales

La regresión logística es un procedimiento de análisis multivariado para el análisis de variables dependientes dicotómicas, es decir, variables binarias con dos manifestaciones. Una modelización lineal de las probabilidades logarítmicas (logits) de la ocurrencia de x = 1 da como resultado una modelización no lineal de las probabilidades. Veremos que esta no linealidad es por un lado necesaria y útil, pero por otro lado conduce a diferencias sustanciales de interpretación en comparación con los métodos de regresión de OLS. En este trabajo, primero daremos una introducción a la lógica del procedimiento y presentaremos la interpretación de los resultados. En un segundo paso se presentan las propiedades matemáticas básicas de la regresión logística y se discuten las extensiones avanzadas (estandarización, efectos sobre las probabilidades, interacciones). La aplicación de la regresión logística se demuestra en la práctica con el ejemplo de la herencia educativa. En la última sección se señalan los errores frecuentes, especialmente en la interpretación (odds ratios, no linealidad, interacciones)