Evaluación de la colinealidad para variables categóricas y/o resultados binariosBusco evaluar la colinealidad entre variables categóricas para incluirlas en una regresión logística nominal multivariable. Entiendo que el VIF es útil para esto, pero no he podido encontrar un VIF para variables categóricas ni para un resultado binario. Otros métodos, como LASSO, han sido menos incisivos. ¿Hay alguna manera, con o sin LASSO, de evaluar la colinealidad? ¡Gracias!Modelado estadístico avanzadoExploración y visualización de datosRe: Evaluación de la colinealidad para variables categóricas y/o resultados binariosDesde el cuadro de diálogo "Ajustar modelo", ¿ha intentado cambiar a "Regresión generalizada"? Desde allí, puede determinar que la respuesta tiene una distribución binomial. Esto debería proporcionar un ajuste muy similar a la regresión logística nominal y permite consultar la tabla "Correlación de estimaciones". Puede usarla para comprender la colinealidad. También puede estudiar la colinealidad de los efectos principales mediante "Métodos multivariantes > Multivariante".
Re: Evaluación de la colinealidad para variables categóricas y/o resultados binariosHola @gstins @gstins ,
¡Bienvenido a la comunidad!
Además de la solución propuesta por @Dan_Obermiller , un posible truco para evaluar la colinealidad mediante valores VIF consiste en crear una columna numérica ficticia aleatoria, ajustar un modelo de regresión multivariante y mostrar los valores VIF de las variables del modelo. Consulte «Cómo examinar el VIF en un informe de regresión generalizada» y la respuesta de @cwillden .
Los VIF se calculan únicamente utilizando valores de datos/factores de entrada (consulte la ecuación aquí: Estimaciones de parámetros para predictores originales ), por lo que, independientemente del tipo de respuesta, siempre puede calcular y analizar los valores VIF.
Espero que esta solución alternativa pueda ayudarte.
