Análisis estadístico de resultados Modelo logístico Multinomial Supermercados

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ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE RESULTADOS

Pregunta de investigación: ¿En qué nivel la satisfacción de los usuarios según su estrato socioeconómico influye en la elección de su supermercado de bajo costo de preferencia?

Fecha: 06 – 05 - 2022  Estadígrafos: 

Software: SPSS IBM

Descripción: En este apartado se presentan los resultados del análisis de regresión logística multinomial considerando como variable de respuesta el supermercado de bajo costo de preferencia de los consumidores (ARA, D1, Ísimo) y como variables predictoras el estrado y el nivel de satisfacción general con el supermercado preferido. El modelo logístico multinomial resulta útil en aquellas situaciones en las que desee poder clasificar a los sujetos según los valores de un conjunto de variables predictoras. Este tipo de regresión es similar a la regresión logística, pero más general, ya que la variable dependiente no está restringida a dos categorías.

Entre los resultados, se presenta el resumen del procesamiento de los datos, el ajuste del modelo (Chi-cuadrado de la bondad de ajuste de Pearson y de la desvianza), el pseudo R (R 2 de Cox y Snell, de Nagelkerke y de McFadden), pruebas de la razón de verosimilizad y las estimaciones de los parámetros con las interacciones, los valores de beta, Wald, significancia estadística y odds-ratio.

RESULTADOS

Tabla 1. Resumen de procesamiento de casos

Fuente: Elaboración propia

La tabla 1 describe la cantidad de individuos que escogieron cada uno de los supermercados a bajo costo de su preferencia así como su distribución por estratos. De los 128 usuarios encuestados, la mayoría se inclinó por el Supermercado de bajo costo D1 como el de su preferencia. Adicionalmente al clasificar las respuestas según el estrato, fue posible determinar que la mayor cantidad de usuarios se encuentran en los niveles socioeconómicos 2 y 3, siendo este último el de mayor proporción.

Tabla 2. Información de ajuste de los modelos

Fuente: Elaboración propia

La tabla 2 reporta los resultados del ajuste del modelo. De los resultados es posible concluir que el modelo final se ajusta mejor que solo teniendo el valor beta ya que pasa de 71,318 a 43,199 y con un valor de significancia menor a 0,05.

Tabla 3. Bondad de ajuste

Fuente: Elaboración propia

Para corroborar el ajuste del modelo, se llevó a cabo el test de bondad de ajuste (tabla 3), a través del cual se puede concluir con un p-valor mayor a 0,05 que se acepta la hipótesis nula, es decir, que los valores predichos del modelo no difieren significativamente de los valores observados. En conclusión hay buen ajuste del modelo final.

Tabla 4. Pseudo R al cuadrado

Fuente: Elaboración propia

El coeficiente de determinación, Pseudo R, resume la proporción de varianza en la variable dependiente asociada con las variables predictoras (independientes), indicando la variación que es explicada por el modelo. En el casi particular de este análisis se puede concluir que el modelo final explica el 26% del cambio de la variable dependiente o del resultado de la elección del supermercado de bajo costo de preferencia del individuo.

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