Hola a todos,

Esta es una consulta "pre R", en el sentido de que tiene que ver con la estrategia de modelización mas que con la utilización de algunos de los paquetes de R.
Estoy analizando ocho ondas de una encuesta oficial del gobierno del Reino Unido (la Labour Force Survey). Si bien existen bases de datos longitudinales elaboradas a partir de estas ondas, yo estoy usando las bases de datos de cada onda -que comprenden un total de nueve años, la misma onda para cada año.
La variable bajo estudio es binaria. Si tuviera una sola onda, utilizaría regresión logística -y vería cuál sería la mejor función de enlace, si logit, probit, etc.. Hasta aquí, ningún problema.
Si tuviera datos en panel (por ejemplo, si utilizara las bases de datos longitudinales) tampoco tendría inconvenientes en enfocar el estudio -desde series de tiempo binarias hasta cadenas de Markov podrían utilizarse.
Pero hasta donde leí, todos los ejemplos de series de tiempo con variable dependiente binaria asumen datos en panel -es decir, observaciones repetidas en el tiempo de los mismos sujetos (o paneles no balanceados, donde algunos sujetos no se repiten, etc.).
Pero en mi caso, no tengo un panel, sino nueve observaciones de una variable y las posibles variables explicativas en distintos momentos pero no en panel.
Entonces, lo que hice fue nueve regresiones logísticas, una para cada onda, y luego vi qué pasaba con la estabilidad de los coeficientes estimados en cada caso.
Pero puede que exista una alternativa o varias mejor, más robustas. Se me ocurrió Structural Equation Modelling, pero no pasé de la idea a la acción...
De allí esta consulta de carácter teórico. Pido disculpas pues no se trata estrictamente de una duda acerca de R, pero no sé por qué pero me parece que tiene que haber un método mejor que simplemente ver los coeficientes a lo largo del tiempo.
Un saludo muy grande,

José Luis


José Iparraguirre
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