Regresión logística multinomial

Question

Me gustaría obtener ayuda de un experto o alguien que sepa sobre esto. Como principiante en SPSS, he buscado en Google los pasos para hacer una regresión multinomial. He decidido usar multinominal porque por lo que he buscado y entendido, lo binominal es para situaciones que solo tienen 2 categorías como sí o no, que podrías codificar como 0 para sí y 1 para no. Esto es lo que entiendo si eliges usar lo binominal.

Mi situación es que tengo un conjunto de cuestionarios que utilizan más de 2 respuestas. Por ejemplo, nivel de ingresos: 1. $2000, 2. $3000, 3. $4000, 4. $5000. Ese es el tipo de pregunta que tengo. Así que obviamente elijo usar una regresión multinomial.

Mis VI's son 1) capital social, 2) capacitación, 3) crédito/préstamo; y mi VD es efectividad que puede ser medida por 1) ingresos, 2) ahorros, 3) tasa de reembolso.

En mi cuestionario, solo tengo dos tipos de preguntas que son "sí o no" y elegir una respuesta como la mencionada anteriormente "1 o 2 o 3 o 4." Así que mis preguntas son:

1. ¿Elegí la regresión correcta para usar, es decir multinomial, o debo usar binomial?
2. Si es multinomial, necesito ayuda con los pasos, ¿tengo que calcular todas mis preguntas de la VD y transformarlas en una sola, lo que hará un nuevo "ítem" en las columnas de SPSS, luego ponerlo en la columna dependiente de la regresión multinomial? Porque tengo aproximadamente 15 preguntas para medir mi VD. ¿Luego, en las columnas de factores, qué pongo? ¿Cada pregunta de mis VI's (como 30 preguntas separadas) o solo el total de las 30 preguntas? ¿Y qué debo poner en las covariables?

http://sdrv.ms/JtOHu3

arriba está el enlace de muestra de mi cuestionario. El nivel de ingresos, ahorros y reembolso es para medir mi VD, efectividad de microfinanzas. El resto es mi VI, es decir crédito/capital, capacitación y capital social. Siéntase libre de mejorar mi cuestionario si así lo desea.

Answer 1

Te recomiendo posponer la cuestión de qué tipo de modelo utilizar para relacionar tu variable dependiente con tus variables independientes. Primero, necesitas abordar el desarrollo de la escala y ver qué tipo de variable dependiente obtienes. Tal vez termine siendo algo medido en una escala de intervalo que sea adecuada para una regresión lineal.

Como ha dicho Peter, combinar variables que podrían ser componentes de tu variable dependiente final podría ser desafiante ya que se miden en escalas diferentes, pero se puede hacer. Tendrás que pensar cuidadosamente cómo combinarlos de una manera que preserve los pesos que crees que cada uno merece. No tengo una respuesta sobre eso para ofrecerte, pero puedo sugerirte algunos autores que podrías leer: Robert Devellis, Paul Spector y Lewis Aiken. O probablemente hay muchas páginas web que tratan sobre el desarrollo de escalas y sobre la fiabilidad y validez de las escalas que se forman en base a varios "ingredientes." Si buscas términos como estos y agregas el calificador "diferentes escalas" probablemente encontrarás buenas fuentes.