Cuando uno analiza datos categóricos es interesante estudiar el caso en que una de ellas es la variable respuesta de las otras variables explicativas y es interesante seleccionar el conjunto óptimo de variables explicativas. A continuación se presenta un procedimiento basado en el criterio de Información de Akaike, mediante el cual se puede determinar el conjunto óptimo de variables explicativas de una variable respuesta en dos situaciones: i) Cuando el número de variables explicativas es razonablemente manejable. ii) Cuando el número de variables explicativas es demasiado grande.

En este artículo se presentan dos métodos para el análisis de datos categorizados: la regresión logística, la cual nos permite estudiar una variable respuesta cualitativa con respecto a variables explicativas cualitativas o cuantitativas; y los modelos log lineal los cuales nos permiten analizar posibles relaciones entre las variables. Estos métodos son aplicados en el estudio del riesgo nutricional, obteniéndose qqe variables determinan un riesgo nutricional.

Cuando uno analiza datos categóricos es interesante estudiar el caso en que una de ellas es la variable respuesta de las otras variables explicativas y es interesante seleccionar el conjunto óptimo de variables explicativas. A continuación se presenta un procedimiento basado en el criterio de Información de Akaike, mediante el cual se puede determinar el conjunto óptimo de variables explicativas de una variable respuesta en dos situaciones: i) Cuando el número de variables explicativas es razonablemente manejable. ii) Cuando el número de variables explicativas es demasiado grande.

En este artículo se presentan dos métodos para el análisis de datos categorizados: la regresión logística, la cual nos permite estudiar una variable respuesta cualitativa con respecto a variables explicativas cualitativas o cuantitativas; y los modelos log lineal los cuales nos permiten analizar posibles relaciones entre las variables. Estos métodos son aplicados en el estudio del riesgo nutricional, obteniéndose qqe variables determinan un riesgo nutricional.