Me estoy haciendo un poco de análisis inferencial en algunos ordenó variables dependientes (cerca de 70). Sus escalas de rango de 4-10 posible (ordenada) de las respuestas. Para dar un poco de contexto, todos los datos sociales, felicidad, sentimientos hacia las minorías, etc.--y mi inferencial pregunta es sobre los beneficios sociales para los grados de la universidad.
Para mi binario y continuo de las variables dependientes (no una parte de este problema), tengo un bonito conjunto de controles. Muy pocos de estos son categóricos (ir a un colegio privado? ¿Cuál es su estado civil?), y otros son continuas o ficticio.
Mi problema es que cuando uso los mismos controles para la orden de las variables, tengo un montón de resultados/categórico de la variable independiente combinaciones que están vacíos. Por ejemplo, no hay viudos que se dan a sí mismos una felicidad puntuación de 2. Como hay muchos casos como este, las funciones R polr y lrm no funcionan (si este no es el caso, por favor, hágamelo saber).
La elección, entonces, parece (a mí) a ser:
a) reducir el conjunto de controles para eliminar las celdas vacías, o
b) hacerlo en mco.
Estoy consciente de que para que mis datos categóricos, los supuestos de mco no son satisfechas. Pero dada mi tarea, me pregunto cuánto estaría perdido de cualquiera de las dos soluciones?
