Descripción: La regresión logística ordinal es un método estadístico utilizado para predecir una variable dependiente que tiene un orden natural, pero no necesariamente intervalos iguales entre sus categorías. Este tipo de regresión es especialmente útil cuando la variable de interés se clasifica en niveles o rangos, como en encuestas de satisfacción (por ejemplo, ‘muy insatisfecho’, ‘insatisfecho’, ‘neutral’, ‘satisfecho’, ‘muy satisfecho’). A diferencia de la regresión logística binaria, que se limita a dos categorías, la regresión logística ordinal permite modelar múltiples categorías ordenadas, lo que la convierte en una herramienta poderosa en el análisis de datos. Este método se basa en la estimación de probabilidades acumulativas y utiliza funciones logísticas para transformar las predicciones en probabilidades que suman uno. La regresión logística ordinal no solo proporciona información sobre la relación entre las variables independientes y la variable dependiente, sino que también permite interpretar los efectos de las variables predictoras en la probabilidad de que una observación caiga en una categoría específica o en una categoría superior. Su capacidad para manejar datos ordinales la hace relevante en diversas disciplinas, incluyendo la psicología, la sociología y la investigación de mercado, donde las respuestas a menudo se presentan en escalas ordinales.
Historia: La regresión logística ordinal se desarrolló a partir de la regresión logística binaria, que fue introducida por David Cox en 1958. A lo largo de las décadas, los estadísticos comenzaron a explorar cómo extender este enfoque para manejar variables dependientes con más de dos categorías. En 1972, el trabajo de McCullagh y Nelder fue fundamental al formalizar el modelo de regresión logística ordinal, conocido como el modelo de proporciones acumulativas. Este avance permitió a los investigadores aplicar técnicas de regresión a datos ordinales de manera más efectiva, facilitando el análisis de encuestas y estudios sociales.
Usos: La regresión logística ordinal se utiliza en diversas áreas, como la investigación social, la psicología y el análisis de mercado. Es particularmente útil en estudios donde las respuestas se clasifican en escalas ordinales, como encuestas de satisfacción del cliente, evaluaciones de desempeño y estudios de opinión pública. También se aplica en medicina para clasificar la gravedad de enfermedades o síntomas, así como en educación para evaluar el rendimiento académico en escalas de calificación.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de regresión logística ordinal es en una encuesta de satisfacción del cliente donde se pide a los encuestados que califiquen su experiencia en una escala de 1 a 5. La regresión logística ordinal puede ayudar a predecir la probabilidad de que un cliente se clasifique en una categoría específica de satisfacción en función de variables como el tiempo de espera, la calidad del servicio y el precio. Otro ejemplo es en estudios de salud, donde se puede utilizar para analizar la relación entre factores de riesgo y la gravedad de una enfermedad clasificada en niveles como leve, moderado y grave.
