Intervalos de confianza anormalmente amplios en regresión logística: interpretación de resultados de programas estadísticos

Jokin de Irala Estévez; Rafael Fernández-Crehuet Navajas; Amparo Serrano del Castillo

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Intervalos de confianza anormalmente amplios en regresión logística: interpretación de resultados de programas estadísticos

Jokin de Irala ^[1] ; Rafael Fernandez-Crehuet Navajas ^[2] ; Amparo Serrano del Castillo ^[1]
1. [1] Universidad de Córdoba
  
  Universidad de Córdoba
  
  Cordoba, España
2. [2] Hospital Reina Sofía
  
  Hospital Reina Sofía
  
  Tudela, España
Localización: Revista Panamericana de Salud Pública = Pan American Journal of Public Health, ISSN-e 1680-5348, ISSN 1020-4989, Vol. 1, Nº. 3, 1997, págs. 230-234
Idioma: español
Títulos paralelos:
- Abnormally broad confidence intervals in logistic regression: interpretation of results from statistical programs
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Resumen
- español
  Este estudio describe el comportamiento de ocho programas estadísticos (BMDP, EGRET, JMP, SAS, SPSS, STATA, STATISTIX y SYSTAT), al realizar una regresión logística con una base de datos simulados en la cual existe un problema numérico creado por la presencia de una celda con frecuencia igual a 0. Los programas responden de manera heterogénea a este problema. La mayor parte de ellos ofrecen señales de alarma, aunque muchos presentan, simultáneamente, resultados incorrectos entre los cuales destacan los intervalos de confianza que tienden al infinito. Estos resultados pueden desorientar al usuario. Se describen diferentes criterios orientativos para detectar estos problemas en situaciones de análisis reales y se recuerda la importancia de la interpretación crítica de los resultados de programas estadísticos.
- English
  This study describes the behavior of eight statistical programs (BMDP, EGRET, JMP, SAS, SPSS, STATA, STATISTIX, and SYSTAT) when performing a logistic regression with a simulated data set that contains a numerical problem created by the presence of a cell value equal to zero. The programs respond in different ways to this problem. Most of them give a warning, although many simultaneously present incorrect results, among which are confidence intervals that tend toward infinity. Such results can mislead the user. Various guidelines are offered for detecting these problems in actual analyses, and users are reminded of the importance of critical interpretation of the results of statistical programs.