regression – ¿Cuál es el efecto de dicotomizar variables?

Pregunta:

  • Al dicotomizar variables, ¿qué información se pierde en el proceso?
  • ¿Cómo ayuda una dicotomización en los análisis?

Respuesta:

Qué información se pierde: Depende de la variable. Generalmente, dicotomizando, estás afirmando que hay una línea recta de efecto entre una variable y otra. Por ejemplo, considere una medida continua de exposición a un contaminante en un estudio sobre cáncer. Si lo dicotomiza en "Alto" y "Bajo", afirma que esos son los únicos dos valores que importan. Existe un riesgo de cáncer en alto y uno en bajo. Pero, ¿qué pasa si el riesgo aumenta de manera constante durante un tiempo, luego se estabiliza y luego aumenta nuevamente antes de aumentar finalmente a valores altos? Todo eso está perdido.

Lo que gana: es más fácil. Las variables dicotómicas suelen ser mucho más fáciles de tratar estadísticamente. Hay razones para hacerlo, si una variable continua cae en dos grupos claros de todos modos , pero tiendo a evitar la dicotomización a menos que sea una forma natural de la variable en primer lugar. A menudo también es útil si su campo está dicotomizando las cosas de todos modos para tener una forma dicotomizada de una variable. Por ejemplo, muchos consideran que el recuento de células CD4 de menos de 400 es un umbral crítico para el VIH. Como tal, a menudo tendría una variable 0/1 para Por encima / Por debajo de 400, aunque también retendría la variable de recuento continuo de CD4. Esto ayuda a que su estudio sea coherente con el de los demás.

No estaré un poco en desacuerdo con Peter. Si bien dividir una variable continua en categorías suele ser mucho más sensato que una dicotomización cruda, me opongo a la categorización por cuantiles. Tales categorizaciones son muy difíciles de dar interpretaciones significativas. Creo que su primer paso debería ser ver si existe una categorización biológica o clínicamente bien respaldada que se pueda usar, y solo una vez que se agoten esas opciones, debe usar cuantiles.

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