Variables indicadoras ("dummy")
En los modelos de regresión logística la "multiplicatividad" se asume. Esto, p.e. para la variable DOSIS del ejemplo 6, quiere decir que el OR para la muerte (variable dependiente) de la DOSIS 2 con respecto a la DOSIS 0 es el cuadrado del OR de la DOSIS 1. ¿Es razonable esta asunción?
La solución es la misma que en regresión lineal; crear tantas variables como categorías menos 1 denominadas variables indicadoras con el siguiente esquema
| X1 | X2 | X3 | |
| Dosis 0 | 0 | 0 | 0 |
| Dosis 1 | 1 | 0 | 0 |
| Dosis 2 | 0 | 1 | 0 |
| Dosis 3 | 0 | 0 | 1 |
El modelo quedaría
Por lo tanto, para la dosis 0, como las tres variables son 0
es decir
es el odds para la dosis 0
Para la dosis 1 el modelo queda
restando ambas expresiones
por lo tanto
es el OR de la dosis 1 con respecto a la dosis 0, del
mismo modo
es el OR de la dosis 2 con respecto a la dosis 0, etc. El
segundo esquema de codificación visto en
regresión lineal no tienen una clara interpretación en regresión logística,
mientras que el tercero tiene una
interpretación similar a la que tenía allí.
Conviene destacar que estas variables indicadoras no tienen ningún sentido por sí solas y por, lo tanto, deben figurar en los modelos y se debe contrastar su inclusión siempre en bloque.
Ejercicio propuesto: Para los datos del Ejemplo 6, crear variables "dummy" para la dosis e interpretrar los coeficientes y comentar las diferencias.
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