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Title:           Cómo interpretar regresiones logísticas binarias con Odds Ratio Marginales y Promedios de Efectos Marginales: una guía aplicada con Stata
Subject:         Artículo original
Keywords:        regresión logística binaria; análisis de regresión; análisis multivariante; modelo estadístico; promedio de efectos marginales; odds ratios marginales
Author:          Matías-Salvador Ballesteros
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      Title: Keywords
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      Title: 1. Introducción
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        Title: 1.1. Problemas de Odds Ratio Condicionales (ORC) en regresión logística binaria
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        Title: 1.2. La alternativa de los PEM
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        Title: 1.3. La alternativa de los ORM y la diferencia con los PEM
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      Title: 2. Método
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        Title: 2.1. Sintaxis en Stata explicada
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          Title: 2.1.1. Sintaxis para PEM
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          Title: 2.1.2. Sintaxis para ORM
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      Title: 3. Resultados
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        Title: 3.1. Lectura e interpretación de los PEM
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        Title: 3.2. Lectura e interpretación de los ORM
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        Title: 3.3. Síntesis comparativa entre ORC, PEM y ORM
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      Title: 4. Discusión
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         <pdfx:Comments>Introducción. Desde hace más de una década, distintos autores advierten sobre los problemas de comparabilidad cuando se informan Odds Ratio Condicionales en las regresiones logísticas. En este contexto, los Promedios de los Efectos Marginales (PEM) han ganado protagonismo como alternativa basada en probabilidades. Más recientemente, los Odds Ratios Marginales (ORM) se proponen como una medida relativa comparable entre modelos y poblaciones. Este trabajo tiene por objetivo presentar, comparar y ejemplificar el uso conjunto de ambas medidas.&#xD;&#xA;Método. Se utiliza un ejemplo empírico con una variable dependiente dicotómica y se estiman modelos de regresiones logísticas binarias. A partir de ellos, se calculan los PEM y ORM con Stata, mostrando los pasos para su obtención y cómo interpretarlos.&#xD;&#xA;Resultados. La utilización de PEM y ORM puede conducir a interpretaciones diferentes, en particular cuando se quiere comparar poblaciones con diferentes distribuciones de la variable dependiente.&#xD;&#xA;Discusión. Se concluye que PEM y ORM no son medidas sustitutas, sino complementarias, y que en ocasiones su uso conjunto puede permitir una interpretación más correcta de los resultados en investigaciones aplicadas.</pdfx:Comments>
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