2026/06/10 by Matías Salvador Ballesteros · 1 voice
Mathematics · Decision Sciences · Business, Management and Accounting · #Statistical Methods and Applications #Psychometric Methodologies and Testing #Business, Education, Mathematics Research
paper · doi:10.1344/reire.52597
openalex publication_date 2026/06/10 · openalex created_date 2026/06/16 · openalex updated_date 2026/07/23
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. 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. 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. 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.