Qual é a diferença entre o modelo probit ordenado e o modelo logit?

Os modelos logit ordenado (OL) e probit ordenado (OP) são técnicas estatísticas utilizadas em vários campos para analisar dados ordinais, onde as observações são categorizadas em categorias ordenadas em vez de valores numéricos.

Em aplicações práticas, esses modelos são frequentemente empregados para estudar fenômenos onde existem categorias ordenadas que ocorrem naturalmente, como níveis de satisfação, classificações de desempenho ou avaliações de risco.

O modelo OL assume que a variável contínua subjacente segue uma distribuição logística. Isto implica que a probabilidade de uma observação cair numa determinada categoria aumenta ou diminui num padrão sigmoidal à medida que o valor da variável contínua muda.

Por outro lado, o modelo OP postula que a variável contínua subjacente tem uma distribuição normal. Neste quadro, a probabilidade de categorização é influenciada pela distância da variável contínua a um conjunto de limiares, com valores maiores indicando uma maior probabilidade de pertencer a uma categoria superior.

Uma característica fundamental dos modelos OL e OP é que eles permitem a interpretação da relação entre a variável dependente e as variáveis ​​explicativas em termos de como elas afetam a probabilidade de uma observação cair em uma categoria ordenada específica .