Descripción: La regresión logística univariante es un tipo de análisis estadístico utilizado para predecir el resultado de una variable dependiente binaria, es decir, que solo puede tomar dos valores posibles, como ‘sí’ o ‘no’, ‘éxito’ o ‘fracaso’. Este método se basa en la relación entre una única variable independiente y la variable dependiente, permitiendo modelar la probabilidad de que ocurra un evento específico. A diferencia de la regresión lineal, que asume una relación lineal entre las variables, la regresión logística utiliza la función logística para transformar la salida en un rango entre 0 y 1, lo que facilita la interpretación de los resultados en términos de probabilidades. Este enfoque es especialmente útil en situaciones donde los resultados son categóricos y no continuos. La regresión logística univariante es fundamental en el análisis de datos, ya que permite a los investigadores y analistas comprender mejor las relaciones entre variables y hacer predicciones basadas en datos observacionales. Su simplicidad y eficacia la convierten en una herramienta valiosa en diversas disciplinas, desde la medicina hasta el marketing, donde se busca entender el comportamiento de los consumidores o la efectividad de tratamientos médicos.
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 áreas, incluyendo la economía y las ciencias sociales, gracias a su capacidad para modelar relaciones complejas entre variables. En la década de 1980, con el auge de la computación y el análisis de datos, la regresión logística se convirtió en una herramienta estándar en la investigación estadística.
Usos: La regresión logística univariante se utiliza en diversas aplicaciones, como en estudios médicos para predecir la probabilidad de que un paciente desarrolle una enfermedad en función de factores de riesgo. También se aplica en marketing para analizar la probabilidad de que un cliente realice una compra basándose en características demográficas o comportamentales. Además, es común en investigaciones sociales para evaluar la influencia de variables en decisiones binarias, como votar o no votar.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de regresión logística univariante es un estudio que busca predecir si un paciente tiene diabetes (sí/no) en función de su índice de masa corporal (IMC). Otro caso podría ser analizar si un estudiante aprobará un examen (sí/no) basado en el número de horas de estudio. Estos ejemplos ilustran cómo se puede utilizar este método para tomar decisiones informadas en contextos reales.
