Grupos equilibrados con regresión logísticaEstimados miembros: Me gustaría saber qué tan críticos son los grupos de tratamiento desequilibrados (por ejemplo, T1 = n40 vs T2 = n14) cuando se evalúa una variable de respuesta binaria con regresión logística. Además de utilizar el tamaño de muestra adecuado, ¿hay alguna forma de determinar qué se consideraría desequilibrio extremo? ¿LR es tan exigente con los grupos equilibrados como OLS? ¿Puede JMP hacer un LR "ponderado" para minimizar el impacto del desequilibrio? Muchos Thx.
AnalíticaGAMARe: Grupos equilibrados con regresión logísticaSi su muestra es una representación honesta de la población que se puede describir mediante una regresión logística, cambiar los pesos distorsionará su muestra, luego distorsionará el modelo y luego distorsionará su visión de la población. El desequilibrio no es un problema para ajustar una regresión logística. Cuando uno dice que el desequilibrio es un problema, debe haber algo más en juego. ¿Está sesgada la muestra? ¿Es la regresión logística una elección correcta? ¿Es simétrico el costo de clasificación errónea? ... La reponderación es un parche para la primera y la tercera situación. Pero la elección de los pesos debería depender de la aplicación real.
