VARIABLES DICOTOMICAS

En el análisis de regresión, se puede constatar que en la variable dependiente o regresada tienen influencia no sólo en variables en escala de razón como: ingreso, producción, precios, deuda externa, tasa de interés; sino también en variables cualitativas por naturaleza, o de escala nominal como: sexo, raza, color, nacionalidad, etc.


Tales variables suelen indicar la presencia o ausencia de una "cualidad" o atributo, como femenino o masculino, demócrata o republicano, son variables a escala nominal esencialmente. Una manera de cuantificarlas es mediante las variables ficticias que toman los valores de 0 o 1. Donde "1" indica presencia del atributo y "0" ausencia del mismo.


Estas variables también se conocen como variables indicadoras, variables categóricas, variables cualitativas, variables artificiales o variables dicótomas.









El modelo de respuesta cualitativa se utiliza cuando la variable a ser explicada es cualitativa


Estos modelos se estiman por el método de máximo verosimilitud


Modelos Logit
Modelo Probic
Modelos lineales de probabilidad






CLASES DE MODELOS CON VARIABLES DICOTOMICAS


MODELOS DE ANALISIS DE COVARIANZA


MODELOS DE RESPUESTA CUALITATIVA


MODELO DE ANALISIS DE VARIANZA












Variable dicotómica o binaria : Es aquella que sólo puede tomar dos valores. Por ejemplo Sexo, tener o no una enfermedad. Si a sus valores se les pone 0 y 1 se le llama binaria


Estas variables pueden utilizarse en los modelos de regresión de la misma forma que las variables cuantitativas.


En efecto, una variable de naturaleza cualitativa indica la presencia o la ausencia de una "cualidad" o "atributo", de tal manera que junto con variables explicativas cuantitativas (Ingreso, precio, costo, producción, etc.) se agregan éstas variables asignando el valor uno, que indica presencia del atributo o el valor cero, que indica ausencia del atributo.












DATO CURIOSO
REGLAS DE USO DE LA VARIABLE DICÓTOMA
Cuando una variable tiene dos categorías, se debe introducir una sola variable dicótoma a fin de evitar la multicolinealidad.
La técnica de las variables dicótomas se puede extender fácilmente a más de una variable cualitativa.
Sea el estudio del ingreso en función del sexo y color de la persona y de sus años de experiencia:
El Ingreso del profesor (Yi) en función de sus años de experiencia (Xi) y si es hombre o mujer (D1i), o si es blanco o negro (D2i), con lo cual el modelo será:

Siendo:
D i1 1 Si es hombre D i2 1 Si es blanco
0 Si es mujer 0 Si es negro



REGLAS DE USO DE LA VARIABLE DICÓTOMA
3. Del mismo modo en el caso de existir "n" variables cualitativas, deben existir "n" variables dicotómicas; siempre y cuando cada variable cualitativa tuviese 2 categorías.
Si se presentan variables que tienen m categorías, la única precaución que debe tomarse es que el número de variables dicótomas para cada variable cualitativa debe ser una menos que el número de categorías de esa variable.
4. Cuando no se utiliza intercepto para cada variable habría que utilizar variables dicotómicas, como categorías hubiere en el modelo.

Variables dicotómicas en el modelo de regresión
La razón de utilizar valores 0 y 1 es la simplicidad en la interpretación de los resultados que se obtiene en la estimación de los modelos de regresión si se aplica esta norma. Puesto que en el modelo de regresión lineal cada variable se multiplica por un coeficiente, cuando esta toma el valor 0, el parámetro no tiene ningún efecto sobre el valor esperado de la variable dependiente.
En otras palabras, la interpretación de los parámetros que acompañan a las variables dummy es más sencilla con la codificación con 0 y 1.

RELEVANCIA DE LAS VARIABLES DICOTÓMICAS
RELEVANCIA DE LAS VARIABLES DICOTÓMICAS
MODELO DE RESPUESTA CUALITATIVA
Modelos de Análisis de Varianza

Los modelos ANOVA son aquellos modelos de regresión que contienen exclusivamente variables dicótomas, o cualitativas por naturaleza, por ejemplo:

Y = α + βD + μ
Donde:
Y: Salario anual de un empleado en el sector privado

D 1 Si es hombre
0 (Si no es hombre). Si es mujer

VARIABLES DICOTÓMICAS
DIANA JIMENEZ
LUIS LEMA
GEORGE LOOR
CRISTIAN VILLACRES

MODELOS DE ANÁLISIS DE COVARIANZA
Utilizan Variables Cuantitativas y Cualitativas simultáneamente y es de mayor aplicación en los modelos de regresión de investigaciones económicas, tal es el caso del modelo:


Donde:
Yi = Salario anual de un profesor universitario
Xi = Años de experiencia del docente (Variable cuantitativa)
1 si es hombre
Di =
0 si es mujer






INTRODUCCION
DEFINICIÓN
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Variable dicotómica o binaria : Es aquella que sólo puede tomar dos valores. Por ejemplo Sexo, tener o no una enfermedad. Si a sus valores se les pone 0 y 1 se le llama binaria
Estas variables pueden utilizarse en los modelos de regresión de la misma forma que las variables cuantitativas.
En efecto, una variable de naturaleza cualitativa indica la presencia o la ausencia de una "cualidad" o "atributo", de tal manera que junto con variables explicativas cuantitativas (Ingreso, precio, costo, producción, etc.) se agregan éstas variables asignando el valor uno, que indica presencia del atributo o el valor cero, que indica ausencia del atributo.
En el análisis de regresión, se puede constatar que en la variable dependiente o regresada tienen influencia no sólo en variables en escala de razón como: ingreso, producción, precios, deuda externa, tasa de interés; sino también en variables cualitativas por naturaleza, o de escala nominal como: sexo, raza, color, nacionalidad, etc.
Tales variables suelen indicar la presencia o ausencia de una "cualidad" o atributo, como femenino o masculino, demócrata o republicano, son variables a escala nominal esencialmente. Una manera de cuantificarlas es mediante las variables ficticias que toman los valores de 0 o 1. Donde "1" indica presencia del atributo y "0" ausencia del mismo.
Estas variables también se conocen como variables indicadoras, variables categóricas, variables cualitativas, variables artificiales o variables dicótomas.
CLASES DE MODELOS CON VARIABLES DICOTOMICAS
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El modelo de respuesta cualitativa se utiliza cuando la variable a ser explicada es cualitativa
Estos modelos se estiman por el método de máximo verosimilitud
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