En mi investigación estoy estudiando el efecto de 3 IV's en una VD binaria que se mide repetidamente en la misma muestra después de diferentes tratamientos. Por lo tanto, para cada tratamiento, he creado 3 modelos de regresión logística binaria que prueban cada uno el efecto de un IV diferente junto con un conjunto de variables de control. Así:
Tratamiento 1: Modelo 1: IV1 + controles Modelo 2: IV2 + controles Modelo 3: IV3 + controles
Esto para cada tratamiento. Por razones metodológicas, los efectos de interacción no son necesarios/posibles.
Los resultados han sido muy interesantes y útiles hasta que llegué a un determinado tratamiento, llamémoslo tratamiento X. Para este tratamiento, ninguno de los modelos de regresión logística era significativo. He intentado omitir las variables de control menos significativas, pero el modelo no mejora lo suficiente. Ninguna de las IV tiene un efecto significativo sobre la VD en este tratamiento, por lo que es una conclusión en sí misma. Sin embargo, ¿cómo puedo explicar en la discusión por qué no fue posible crear ningún modelo significativo para esta condición?
