LPM ile logit veya probit modelleri arasındaki farklar nelerdir?

LPM, logit ve probit modelleri arasındaki seçim, spesifik araştırma sorusuna ve verilerin özelliklerine bağlıdır. Her modelin güçlü yönleri ve sınırlamaları vardır ve araştırmacılar hangi modelin ihtiyaçlarına en uygun olduğunu dikkatle düşünmelidir.

Ekonometride yaygın olarak kullanılan istatistiksel bir model olan LPM, bağımlı değişken üzerindeki marjinal etkilerin sabit kaldığı varsayımıyla çalışır. Bu varsayım, araştırmacıların bağımsız değişkenlerin farklı düzeyleri arasında tek tip bir etki varsaymasına olanak tanıyarak analizi basitleştirir.

Bunun aksine, ikili sonuçları modellemek için popüler seçimler olan logit ve probit modelleri farklı bir davranış sergiliyor. Bu modeller, bağımsız değişkenlerin değerleri değiştikçe kısmi etkilerin veya bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisinin büyüklüğünün azaldığını ima etmektedir.

Logit ve probit modellerinde kısmi etkilerin azalan büyüklüğü, onları LPM'den ayıran önemli bir özelliktir. Bağımsız bir değişken uç değerlerine yaklaştıkça bağımlı değişkendeki artan değişimin küçüleceği fikrini yansıtır.

Varsayımlardaki bu farklılığın, model sonuçlarının yorumlanmasında önemli sonuçları vardır. LPM'de araştırmacılar katsayıları doğrudan sabit marjinal etkiler olarak yorumlayabilirler. Ancak logit ve probit modellerinde katsayılar log-odds veya olasılıktaki değişimi temsil eder ve gerçek marjinal etkilerin ayrı olarak hesaplanması gerekir.