¿Cuáles son las diferencias entre el LPM y los modelos logit o probit?

La elección entre los modelos LPM, logit y probit depende de la pregunta de investigación específica y de las características de los datos. Cada modelo tiene sus fortalezas y limitaciones, y los investigadores deben considerar cuidadosamente qué modelo se adapta mejor a sus necesidades.

El LPM, un modelo estadístico comúnmente utilizado en econometría, opera bajo el supuesto de que los efectos marginales sobre la variable dependiente permanecen constantes. Este supuesto simplifica el análisis al permitir a los investigadores asumir un impacto uniforme en diferentes niveles de las variables independientes.

En contraste, los modelos logit y probit, que son opciones populares para modelar resultados binarios, exhiben un comportamiento diferente. Estos modelos implican que los efectos parciales, o el impacto de las variables independientes sobre la variable dependiente, disminuyen en magnitud a medida que cambian los valores de las variables independientes.

La magnitud decreciente de los efectos parciales en los modelos logit y probit es una característica importante que los distingue del LPM. Refleja la idea de que a medida que una variable independiente se acerca a sus valores extremos, el cambio incremental en la variable dependiente se vuelve más pequeño.

Esta diferencia en los supuestos tiene implicaciones importantes para la interpretación de los resultados del modelo. En el LPM, los investigadores pueden interpretar directamente los coeficientes como efectos marginales constantes. Sin embargo, en los modelos logit y probit, los coeficientes representan el cambio en las probabilidades o probabilidades logarítmicas, y los efectos marginales reales deben calcularse por separado.