¿Cómo elegir probit o logit?

Los criterios de selección de modelos también son herramientas valiosas para discriminar entre los modelos logit y probit. Estos criterios, como el Criterio de información de Akaike (AIC) o el Criterio de información bayesiano (BIC), proporcionan una medida cuantitativa de la bondad de ajuste de cada modelo. Al comparar las puntuaciones de los criterios, los investigadores pueden seleccionar el modelo que mejor se ajuste a los datos.

Discriminar entre los modelos logit y probit implica evaluar sus características únicas. Un enfoque para esto implica examinar de cerca las propiedades de sus respectivas distribuciones. Este examen puede revelar diferencias clave que informan la elección del modelo para un análisis determinado.

Otra estrategia para distinguir entre los modelos logit y probit es emplear técnicas de inferencia estadística. Estas técnicas permiten a los investigadores comparar los modelos y tomar decisiones informadas basadas en los resultados de las pruebas de hipótesis o de los criterios de selección del modelo.

La prueba de hipótesis es un método común utilizado en la inferencia estadística. Cuando se aplica a los modelos logit y probit, implica probar supuestos específicos sobre los parámetros o distribuciones de los modelos. Los resultados de estas pruebas pueden ayudar a determinar qué modelo se ajusta mejor a los datos.

La elección entre los modelos logit y probit depende en última instancia de la pregunta de investigación específica y de las características de los datos. Ambos modelos tienen sus fortalezas y limitaciones, y el modelo más apropiado para un análisis determinado variará según el contexto.