Quais as diferenças entre o LPM e os modelos logit ou probit?

A escolha entre os modelos LPM, logit e probit depende da questão específica da pesquisa e das características dos dados. Cada modelo tem seus pontos fortes e limitações, e os pesquisadores devem considerar cuidadosamente qual modelo melhor atende às suas necessidades.

O LPM, modelo estatístico comumente utilizado em econometria, opera sob a suposição de que os efeitos marginais sobre a variável dependente permanecem constantes. Esta suposição simplifica a análise, permitindo aos investigadores assumir um impacto uniforme em diferentes níveis das variáveis ​​independentes.

Em contraste, os modelos logit e probit, que são escolhas populares para modelar resultados binários, exibem um comportamento diferente. Estes modelos implicam que os efeitos parciais, ou o impacto das variáveis ​​independentes sobre a variável dependente, diminuem de magnitude à medida que os valores das variáveis ​​independentes mudam.

A magnitude decrescente dos efeitos parciais nos modelos logit e probit é uma característica importante que os distingue do LPM. Reflete a ideia de que à medida que uma variável independente se aproxima dos seus valores extremos, a mudança incremental na variável dependente torna-se menor.

Essa diferença nas suposições tem implicações importantes para a interpretação dos resultados do modelo. No LPM, os pesquisadores podem interpretar diretamente os coeficientes como efeitos marginais constantes. No entanto, nos modelos logit e probit, os coeficientes representam a mudança nas probabilidades ou probabilidades logarítmicas, e os efeitos marginais reais precisam ser calculados separadamente.