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#libraries
library(rio)
library(stargazer)##
## Please cite as:## Hlavac, Marek (2018). stargazer: Well-Formatted Regression and Summary Statistics Tables.## R package version 5.2.2. https://CRAN.R-project.org/package=stargazer#1. Traer data
link = "https://github.com/arcruz0/paqueteadp/blob/master/data/quiebre_democracia.rda?raw=true"
data = import(link)#2. Creación de los modelos
names(data)## [1] "pais_nombre" "anio" "presidente_nombre"
## [4] "quiebre_democracia" "edad_regimen" "calidad_democracia"
## [7] "crecim_10a" "x_miner_petrol" "gini"
## [10] "poder_presid"#modelo 1
rlog1=glm(quiebre_democracia~calidad_democracia, data=data,family = binomial)
#modelo 2
rlog2=glm(quiebre_democracia~calidad_democracia + edad_regimen, data=data,family = binomial)
#modelo3
rlog3=glm(quiebre_democracia~calidad_democracia + edad_regimen + poder_presid, data=data,family = binomial)## Warning: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred#3.Tabla comparativa
stargazer(rlog1, rlog2, rlog3, type = "text")##
## ================================================
## Dependent variable:
## -----------------------------
## quiebre_democracia
## (1) (2) (3)
## ------------------------------------------------
## calidad_democracia -1.799*** -2.513*** -3.748**
## (0.439) (0.711) (1.505)
##
## edad_regimen 0.104** 0.166
## (0.045) (0.112)
##
## poder_presid -0.217
## (0.166)
##
## Constant 6.649*** 8.239*** 15.360**
## (2.052) (2.786) (6.584)
##
## ------------------------------------------------
## Observations 514 514 422
## Log Likelihood -15.692 -12.285 -6.056
## Akaike Inf. Crit. 35.383 30.571 20.113
## ================================================
## Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01#4. Comparando modelos
Para decidir cual es el mejor modelo uno debe prestar atencion en el AIC. Las tres regresiones presentan valores diferentes del criterio de información de Akaike (AIC), se considera que un modelo es mejor si tiene un AIC menor a los demás. Esto sugiere qu el tercer modelo es el mejor (AIC de 20.113) y el primero el peor (35.383)
#5. Test de razón de verosimilitud
No deerias usarlo porque normalmente esta prueba, como el anova en la regresión lineal multivariada, te permite escoger uno si los valores del AIC son cercanos; no obstante, este caso, vemos una diferencia de 10 en el AIC entre los “dos mejores”.
#6. ¿mejor modelo entre los que pueden ser comparados?
library(pander)
library(lmtest)## Loading required package: zoo##
## Attaching package: 'zoo'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numericpander(lrtest(rlog1,rlog2),caption = "LRT para dos modelos")| #Df | LogLik | Df | Chisq | Pr(>Chisq) |
|---|---|---|---|---|
| 2 | -15.69 | NA | NA | NA |
| 3 | -12.29 | 1 | 6.812 | 0.009052 |
Considero que los que pueden ser comparados son tanto el priemro como el segundo modelo porque tienen un AIC similar. Como vemos, pasar del modelo 1 al modelo 2 no significativo (probabilidad es mecho a 0.05), por lo que se rechaza la hipotesis nula de igualdad de modelos. En tanto, entre estas, se deberia optar por el segundo modelo.
#7. Mejor modelo
En primer lugar, los efectos marginales es cuanto afectada cada variable al quiebre de la democracia (dependiente).
library(margins)
margins(rlog3)En este caso, la interpretación sería la siguiente.
La calidad de la democracia afecta en -0.016 a la posibilidad de que haya un quiebre democrático. En tanto, al la relación ser inversa, entre mayor calidad, menor probabilidad de un quiebre. La edad del régimen afecta en 0.0007 a la posibilidad de que haya un quiebre democrático. Finalment, el poder del presidenta afecta en un -0.0009 a la posibilidad de que haya un quiebre democrático. en tanto, como el primer caso, entre mayor sea el poder presidencial, menos chances del quiebre.