@article{11162/111356,
year = {2014},
url = {https://revistes.ub.edu/index.php/REIRE/article/view/reire2014.7.2727/13280},
url = {http://hdl.handle.net/11162/111356},
abstract = {Los modelos de regresión logística son modelos estadísticos en los que se desea conocer la relación entre una variable dependiente cualitativa dicotómica (regresión logística binaria o binomial) y una o más variables explicativas independientes, o covariables, ya sean cualitativas o cuantitativas. También es posible analizar una variable dependiente cualitativa con más de dos valores (regresión logística multinomial), aunque se analiza la regresión logística binaria. La ecuación inicial del modelo es de tipo exponencial, si bien su transformación logarítmica (logit) permite su uso como una función lineal. El objetivo primordial que resuelve esta técnica es el de modelar cómo influye en la probabilidad de aparición de un suceso, habitualmente dicotómico, la presencia o no de diversos factores y su valor o nivel. Se explica las opciones que tiene el programa estadístico SPSS (métodos automáticos ¿por pasos¿) y la interpretación de los principales resultados.},
booktitle = {REIRE : revista d'innovació i recerca en educació. 2014, v. 7, n. 2 ; p. 105-118},
keywords = {investigación empírica},
keywords = {investigación cualitativa},
keywords = {investigación educativa},
keywords = {análisis estadístico},
title = {Cómo obtener un Modelo de Regresión Logística Binaria con SPSS},
doi = {10.1344/reire2014.7.2727},
author = {Berlanga Silvente, Vanesa and Vilà Baños, Ruth},
}