Quelles sont les différences entre le LPM et les modèles logit ou probit ?

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Le LPM, un modèle statistique couramment utilisé en économétrie, fonctionne sous l'hypothèse que les effets marginaux sur la variable dépendante restent constants. Cette hypothèse simplifie l'analyse en permettant aux chercheurs de supposer un impact uniforme à différents niveaux des variables indépendantes.

En revanche, les modèles logit et probit, qui sont des choix populaires pour modéliser les résultats binaires, présentent un comportement différent. Ces modèles impliquent que les effets partiels, ou l'impact des variables indépendantes sur la variable dépendante, diminuent en amplitude à mesure que les valeurs des variables indépendantes changent. [.. * ..] L'amplitude décroissante des effets partiels dans les modèles logit et probit est une caractéristique importante qui les distingue du LPM. Il reflète l'idée que, à mesure qu'une variable indépendante s'approche de ses valeurs extrêmes, le changement incrémentiel de la variable dépendante devient plus petit.

Cette différence dans les hypothèses a des implications importantes pour l'interprétation des résultats du modèle. Dans le LPM, les chercheurs peuvent directement interpréter les coefficients comme des effets marginaux constants. Cependant, dans les modèles logit et probit, les coefficients représentent le changement dans les log-ODD ou la probabilité, et les effets marginaux réels doivent être calculés séparément.

Le choix entre les modèles LPM, logit et probit dépend de la question de recherche spécifique et des caractéristiques des données. Chaque modèle a ses forces et ses limites, et les chercheurs doivent soigneusement déterminer quel modèle correspond le mieux à leurs besoins.