Odd ratio: qué es y cómo se interpreta

Odd, odd ratio... wtf?

Los odds y odd ratios son de esos conceptos estadísticos por los que la gente se asusta de la estadística y termina odiándola. Podríamos pasar olímpicamente de estos conceptos e ignorarlos, pero son imprescindibles para interpretar los resultados de las regresiones logísticas ya que están basados en la idea de probabilidad, y además se usan mucho en el mundo de las apuestas y las predicciones. Los odd y odd ratio son complejos de entender y explicar. Hasta hoy. En el siguiente artículo explico de forma detallada qué son, para qué sirven, por qué se usan en la regresión logística y cómo se interpretan. Empecemos paso por paso y con ejemplos claros y reales.

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Qué es la regresión logística binaria y cómo analizarla en 6 pasos

Regresión logística binaria

La regresión logística es un grupo de técnicas estadísticas que tienen como objetivo comprobar hipótesis o relaciones causales cuando la variable dependiente es nominal. Es algo compleja, aunque trataremos de hacer un tutorial sencillo para que se entienda y sobre todo para que la podáis usar en investigaciones, proyectos, tesis o consultorías ya que tiene mucha utilidad para comprender las causas de los fenómenos y los comportamientos.

tutorial regresión logística binaria

Hay varios tipos de regresión logística, las 2 principales
son:

  • Regresión logística binaria – se usa cuando la variable dependiente es una variable binaria, es decir, de solo dos categorías, también conocidas como dummy o dicotómica. Por ejemplo: 1-Sí, 0-No o por ejemplo 1-Soltero, 0-No Soltero
  • Regresión logística multinomial – se usa cuando la variable dependiente es una variable nominal de más de 2 categorías, de ahí su nombre multi-nomial. Por ejemplo: 1-Soltero, 2-Casado, 3-Divorciado, 4-Viudo 5-Otros; o por ejemplo: 1- Comedia, 2-Acción, 3-Suspense, 4-Drama, 5-Policiaco, 6-Otros.

Hoy nos centramos en explicar qué es la regresión logística binaria y cómo analizarla en 6 pasos.

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