¿Qué tipo de análisis de regresión debo usar para los datos generados utilizando ítems de pregunta de escala Likert?

Question

Estoy tratando de construir un modelo de regresión donde tengo 25 variables independientes (predictores), todas las cuales son artículos Likert de 5 puntos y 1 variable dependiente que es un puntaje promedio de una escala Likert de 7 puntos (puntaje agregado). Necesito filtrar los mejores predictores posibles (selección de variables) de estos 25. Me preguntaba qué tipo de regresión debería usar, ¿lineal u ordinal?

Answer 1

Creo que lo entiendo, demasiadas preguntas. Sin embargo, obtener respuestas a ellas es importante para una buena recomendación.

Un enfoque para responder a tu pregunta de regresión sería usar el Lasso, un método de regularización, para la selección de variables. Dicho esto, cada estadístico y su hermano tienen un método de selección de variables "favorito". El Lasso tiene la ventaja de ser reconocido por Larry Wasserman en su ya desaparecido blog Normal Deviate como una de las 10 mejores contribuciones a la estadística en los últimos 10 o 20 años. El Lasso reduciría 25 variables a un número más manejable.

Además, hay muchas heurísticas para clasificar variables por su importancia relativa, es decir, identificar los "drivers". Una mala elección a evitar es usar los betas o coeficientes de regresión ya que no son inmunes a la escala. Una mejor elección sería clasificar los valores absolutos de las estadísticas t asociadas con cada variable. Una elección "óptima" para la importancia relativa de variables sería leer los trabajos de Ulrike Groemping en esta área de modelado estadístico e implementar su propio enfoque llamado RELAIMPO... https://prof.beuth-hochschule.de/groemping/relaimpo/.