Trabajo 4. Regresión lineal y regresión logística
R para análisis estadístico
Due by 11:59 PM on lunes, 15 de junio de 2026
Objetivos del trabajo
El objetivo de este trabajo es realizar un reporte dinámico a través de Quarto, que contenga el análisis descriptivo (trabajo 2) del problema de investigación propuesto (trabajo 1), la visualización e interpretación de la asociación de estas variables (trabajo 3) y la estimación e interpretación de modelos de regresión. El documento final debe ser subido a Github Pages y se debe enviar el link a este documento para su revisión.
Instrucciones generales
Descargar la base de datos que se utilizará en la investigación y guardarla en la carpeta correspondiente (input)
Operacionalización: Script de R llamado “Preparacion” y guardado en la carpeta que corresponde (Procesamiento). Manipulación de datos para obtener las variables utilizadas en la investigación. Se espera que l-s estudiantes sean capaces de seleccionar las variables relevantes para la problemática escogida, agruparlas, reordenarlas y asignarles los nombres y etiquetas según corresponda.
Visualización de datos: Elaboración de tablas y/o gráficos, en el contexto de un reporte científico de investigación, que intente responder, ejemplificar y/o demostrar los principales hallazgos de la investigación. Para esta cuarta entrega se espera que sean capaces de generar una tabla de regresiones que muestre distintos modelos de regresión asociados a las hipótesis propuestas. También se espera que sean capaces de elaborar al menos un gráfico que muestre los valores predichos de algún coeficiente de regresión.
No es necesario elaborar un informe teórico sobre el tema de investigación. En la introducción de este reporte debe ir la propuesta elaborada en el Trabajo 1, mencionando la fuente de datos utilizada. En la segunda sección debe ir el reporte descriptivo del trabajo 2. En la tercera sección debe ir el análisis bivariado del trabajo 3. El objetivo de este trabajo 4 es que sean capaces de operacionalizar variables, estimar y visualizar coeficientes de regresión.
Entrega:
- Lunes 15 de junio a través de U-campus
- Si se entrega solo el repositorio de github (sin pages ni html) se descontarán 0,3 décimas adicionales
- No más de 5000 palabras
- Se deben mantener las referencias de la literatura / bases de datos revisadas
- atrasos, 0,5 por día de atraso.
Regresión logística
No es obligación estimar modelos de regresión logística, pero se le otorgará 1pto base (10 décimas) a quienes lo hagan. Para esto, se debe estimar un modelo de regresión logística con una variable dependiente dicotómica y al menos 3 variables independientes. Se debe reportar la tabla de regresión logística y su interpretación.
Para trabajar con una variable dependiente dicotómica, se pueden crear variables binarias a partir de variables continuas o categóricas. Por ejemplo, si se tiene una variable de ingreso, se puede crear una variable binaria que indique si el ingreso es alto o bajo según un umbral determinado (generalmente moda o mediana). O si se tiene una variable de confianza/satisfacción, se puede crear una variable binaria que indique si la persona confía o no en cierta institución (por ejemplo, agrupando categoría 1 de nada de confianza = 0 y de la categoría 2 en adelante de poca, algo y mucha confianza = 1).
Rúbrica de evaluación:
| Ítem | Objetivo | Puntaje |
|---|---|---|
| 1. Carga y Selección de variables | L-s estudiantes son capaces de seleccionar las variables relevantes según su problema de investigación | 1pts |
| 2. Operacionalización de variables | L-s estudiantes son capaces de operacionalizar correctamente las variables de interés. | 2pts |
| 3. Estimación de modelos de regresión | L-s estudiantes son capaces de reportar y visualizar correctamente distintos modelos de regresión | 5ptos |
| 4. Visualización valores predichos | L-s estudiantes son capaces de construir al menos un gráfico que muestre los valores predichos de un coeficiente de regresión | 5ptos |
| 5. Interpretación de resultados | L-s estudiantes son capaces de interpretar correctamente las tablas y gráficos presentados | 5pts |
| Total | - | 18puntos |