Variable dependiente dicótoma (III)

Cómo se tratan los modelos que contienen variables de respuesta dicótoma? Es decir, Cómo se estiman? Hay problemas de estimaciómy/o de inferencia especiales asociadas con tales modelos? o pueden ser ellos tratados dentro del procedimiento usual de MCO? Para responder a estas preguntas y a inquietudes relacionadas, se consideran en este capítulo los cuatro enfoques utlizados más comúnmente para la estimación de tales modelos:

1. El modelo lineal de probalidad (MLP)
2. El modelo logit
3. El modelo probit
4. El modelo tobit (regresión censurada)

Variable dependiente dicótoma (II)

Hay diversos ejemplos de este tipo en los cuales la variable dependiente es dicótoma. Así, una familia posee una casa o no la posee, tiene seguro de incapacidad física o no lo tiene, ambos cónyuges están en la fuerza laboral o solamente uno de ellos lo está. En forma similar, una determinada droga es efectiva para curar una enfermedad o no lo es. Una empresa decide declarar ciertos dividendos de acciones o decide no hacerlo, un senador decide votar a favor de la enmienda de derechos igualitarios o decide no hacerlo, el Presidente decide vetar un proyecto de ley, o decide aceptarlo, etc.

Una característica única de todos estos ejemplos es que la variable dependiente es del tipo que produce una respuesta de sí o no; es decir, es dicótoma por naturaleza.

Variable dependiente dicótoma (I)

Supóngase que se desea estudiar la participación de la fuerza laboral de hombres adultos en función de la tasa de desempleo, de la tasa de salarios promedio, del ingreso familiar, de la educación, etc.. Una persona o bien está en la fuerza laboral o no lo está. Por tanto, la variable dependiente que es la participación en la fuerza laboral, solamente puede adquirir dos valores: 1 si la persona está en la fuerza laboral y 0 si él o ella no lo está.

Considérese otro ejemplo. Supóngase que se desea estudiar la condición de pertenencia a un sindicado de profesores universitarios en función de diversas variables cuantitativas y cualitativas. Ahora bien, un profesor universitario o bien pertenece al sindicado o no pertenece a éste. Por consiguiente, la variable dependiente, que es la condición de pertenencia al sindicato, es una variable dicótama que toma los valores de 0 o  1, donde el 0 significa la no pertenencia al sindicato y el 1, su pertenencia a éste.

Regresión con la variable dependiente dicótoma: los modelos MLP, LOGIT, PROBIT y TOBIT

En los modelos de regresión con variable dicótoma considerados en el capítulo 15, se supuso implícitamente que la variable dependiente Y era cuantitativa mientras que las variables explicativas podían ser cuantitativas o cualitativas o una mezcla de las dos. En este capítulo se consideran modelos de regresión en los cuales la variable dependiente o de respuesta puede ser en sí misma de naturaleza dicótoma, tomando un valor de 1 o de 0 y se señalan algunos problemas interesantes de estimación asociados con tales modelos.

Matriz de información para regresión (II)

Matriz de información para regresión (I)