La agregación de niveles en un factor explicativo del modelo logit binomial: generalización al caso multifactorial no saturado (2012)
Se discute la situación en la que, una vez ajustado un modelo logit a los datos contenidos en una tabla de contingencia, se selecciona un factor cualquiera de los participantes y se agregan algunos de sus niveles. Generalmente los investigadores proceden a postular nuevamente un modelo logit sobre los datos agrupados, sin embargo, este proceder conduce a la violación del supuesto distribucional original, cuando las probabilidades de éxito de las variables aleatorias de la agregación, son disímiles. En este trabajo se sugiere un procedimiento alternativo que opera en el marco del modelo logit binomial no saturado, multifactorial. Con base en la teoría asintótica y aprovechando la disminución en la varianza cuando se postula el modelo distribucional correcto, el procedimiento sugerido mejora apreciablemente las estimaciones, reduce el error estándar, produce valores residuales más cercanos al cero y menores probabilidades de rechazo en la prueba de bondad del ajuste del modelo. Sustentan tales afirmaciones tanto los desarrollos teóricos necesarios, como los resultados de una extensa simulación diseñada al efecto. También se expone el procedimiento sugerido contrastado con el habitual, mediante un ejemplo numérico completo.