Modelo Logit
Genera el código R o Stata para estimar un modelo Logit (variable dependiente binaria 0/1), con opción de odds ratios y efectos marginales.
¿Cuándo se usa un modelo Logit?
El modelo Logit se utiliza cuando la variable dependiente es binaria, es decir, toma solo dos valores (0 y 1): aprobar o no un examen, conceder o denegar un crédito, comprar o no un producto. En lugar de predecir un número cualquiera, el Logit modela la probabilidad de que ocurra el suceso, garantizando que esa probabilidad quede siempre entre 0 y 1 mediante la función logística.
Por eso no conviene usar una regresión lineal corriente (el llamado modelo lineal de probabilidad) con una dependiente binaria: puede dar probabilidades por debajo de 0 o por encima de 1 y genera heterocedasticidad por construcción. El Logit resuelve ambos problemas.
Cómo interpretar los coeficientes
A diferencia de MCO, los coeficientes del Logit no se leen directamente
como el cambio en la probabilidad. Lo que sí indican de forma inmediata es el
signo: un coeficiente positivo significa que la variable aumenta la
probabilidad del suceso. Para cuantificarlo hay dos vías habituales: las
razones de probabilidad (odds ratios), que se obtienen con
exp() del coeficiente en R o con la opción or en Stata, y los
efectos marginales, que en Stata se calculan con margins, dydx(*).
La sintaxis generada, explicada
En R, el Logit se estima con glm() indicando
family = binomial(link = "logit"), y summary() muestra los
resultados. Si activas los errores robustos, el código usa coeftest() con la
matriz sandwich. En Stata, basta el comando
logit con la dependiente y los regresores; la opción vce(robust)
aplica errores robustos y noconstant elimina la constante.
Errores frecuentes
- Variable dependiente que no es 0/1. Debe estar codificada como dos categorías; en Stata se asume que cualquier valor distinto de 0 es un "éxito".
- Interpretar los coeficientes como probabilidades. Necesitas odds ratios o efectos marginales.
- Separación perfecta. Si un regresor predice perfectamente el resultado, el modelo no converge.
Preguntas frecuentes
¿Logit o Probit? Dan resultados muy parecidos; el Logit se prefiere cuando interesan las odds ratios.
¿Cómo obtengo las odds ratios? Con exp(coef(modelo)) en R o
logit ..., or en Stata.
¿Puedo usar errores robustos? Sí, marca la casilla correspondiente; es común en la práctica aplicada.