Hola a todos,
Necesito ayuda para comprender y abordar el siguiente problema.
Estoy desarrollando un modelo para predecir el desarrollo de enfermedades cardiovasculares en una cohorte. He incluido dos variables correlacionadas entre sí (R² = 0,83). Al incluir ambas en el modelo, una de ellas cambia de dirección: se convierte en un factor protector en lugar de un factor de riesgo . Sin embargo, al incluir cada variable por separado, ambas muestran una asociación positiva con la enfermedad, como se esperaba.
No creo que esto se deba a una explicación biológica; parece más bien un problema de multicolinealidad. Sé que podría usar el VIF o el PCA para abordar esto. Pero como mi resultado es binario, no estoy seguro de cómo calcular correctamente el VIF. Intenté realizar una regresión de mínimos cuadrados entre las dos variables y obtuve un VIF de 1, pero no creo que ese sea el enfoque adecuado en este caso.
¿Alguien ha pasado por una situación similar? ¿Cómo recomendarías abordar esto?
Hi @RafaelZS ,
¿Has considerado simplemente añadir un término de interacción (X1*X2) al modelo para ver el efecto en los resultados del modelo y los valores VIF? Si pudieras proporcionar un conjunto de datos, sería útil.
Gracias,
Ben
