Descripción: La regresión ordinal es un tipo de análisis de regresión utilizado para predecir una variable ordinal, es decir, una variable que tiene un orden natural pero no necesariamente una distancia uniforme entre sus categorías. A diferencia de la regresión lineal, que asume que la variable dependiente es continua y se distribuye normalmente, la regresión ordinal se centra en situaciones donde las respuestas se clasifican en categorías que tienen un orden, como ‘bajo’, ‘medio’ y ‘alto’. Este enfoque permite modelar la relación entre una o más variables independientes y una variable dependiente ordinal, utilizando técnicas que respetan la naturaleza ordinal de los datos. Las características principales de la regresión ordinal incluyen la capacidad de manejar datos categóricos, la interpretación de los coeficientes en términos de probabilidades acumulativas y la utilización de modelos como el modelo logit ordinal o el modelo probit ordinal. La regresión ordinal es especialmente relevante en campos como la psicología, la sociología y el análisis de encuestas, donde las respuestas suelen ser categóricas y ordenadas. Su implementación en herramientas de aprendizaje automático y bibliotecas de programación permite a los investigadores y científicos de datos desarrollar modelos más precisos y significativos para la predicción de variables ordinales, mejorando así la calidad de las decisiones basadas en datos.
Usos: La regresión ordinal se utiliza en diversas áreas, como la psicología para evaluar niveles de satisfacción o ansiedad, en estudios de mercado para clasificar preferencias de consumidores, y en la educación para analizar calificaciones de estudiantes. También es útil en la medicina para clasificar la gravedad de enfermedades o síntomas, y en encuestas donde las respuestas son categorizadas en escalas de Likert.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de regresión ordinal es el análisis de encuestas de satisfacción del cliente, donde las respuestas pueden ser ‘muy insatisfecho’, ‘insatisfecho’, ‘neutral’, ‘satisfecho’ y ‘muy satisfecho’. Otro ejemplo es la evaluación de la calidad de un producto en una escala de 1 a 5, donde cada número representa un nivel de calidad específico.
