Tengo un problema para elegir el modelo adecuado. Tengo un modelo con diversas variables (covariables y variables ficticias). Estaba tratando de encontrar el mejor tamaño para este modelo, así que primero empecé por comparar diferentes modelos con AIC. De esto se desprende que el AIC mínimo se alcanzó al permitir que todas las variables permanecieran en el modelo (con todo el grupo para interactuar con todas las dummies). Cuando calculo el resumen del modelo, todos los efectos no son en absoluto significativos y los errores estándar son muy altos. Estaba un poco confundido, al comparar el "mejor" (en AIC) modelo con un modelo más pequeño con cualquier interacción. El modelo más pequeño tenía errores estándar pequeños y buenos valores p... Pero el AIC es mayor en comparación con el modelo grande. ¿Cuál podría ser el problema? ¿Exceso de especificación?
¡Realmente necesito ayuda en esto, porque no tengo absolutamente ninguna idea de cómo manejar esto!
Muchas gracias
