Descripción: La regresión logística bivariada es un método estadístico utilizado para modelar la relación entre una variable dependiente binaria y una o más variables independientes. Este enfoque permite predecir la probabilidad de que ocurra un evento específico, como el éxito o el fracaso, basándose en las características de las variables independientes. A diferencia de la regresión lineal, que se utiliza para variables continuas, la regresión logística se centra en la clasificación y la predicción de resultados categóricos. La función logística, que transforma la salida de la regresión lineal en un valor entre 0 y 1, es fundamental en este modelo, ya que permite interpretar los resultados como probabilidades. La regresión logística bivariada se caracteriza por su simplicidad y eficacia en situaciones donde se desea entender la influencia de una o dos variables independientes sobre un resultado binario. Este método es ampliamente utilizado en diversas disciplinas, incluyendo la medicina, la economía y las ciencias sociales, donde se busca analizar la relación entre factores y resultados categóricos. Su capacidad para manejar datos no lineales y su interpretación intuitiva lo convierten en una herramienta valiosa para investigadores y analistas.
Historia: La regresión logística fue desarrollada en la década de 1940 por el estadístico David Cox, quien introdujo el modelo en el contexto de la biología y la medicina. A lo largo de los años, su uso se ha expandido a diversas disciplinas, incluyendo la economía y las ciencias sociales. En la década de 1970, el método comenzó a ganar popularidad en el análisis de datos, especialmente en estudios de epidemiología y salud pública. La introducción de software estadístico en las décadas siguientes facilitó su aplicación, permitiendo a los investigadores realizar análisis más complejos y obtener resultados más precisos.
Usos: La regresión logística bivariada se utiliza en una variedad de campos, como la medicina para predecir la probabilidad de enfermedades basándose en factores de riesgo, en marketing para analizar la probabilidad de que un cliente compre un producto, y en ciencias sociales para estudiar la relación entre variables demográficas y comportamientos. También es común en estudios de salud pública para evaluar la efectividad de intervenciones y en investigaciones de comportamiento del consumidor.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de regresión logística bivariada es un estudio que analiza la relación entre el consumo de tabaco (variable independiente) y la incidencia de cáncer de pulmón (variable dependiente binaria: sí/no). Otro ejemplo podría ser un análisis que evalúa cómo la educación (variable independiente) influye en la probabilidad de empleo (variable dependiente binaria: empleado/desempleado).
