Actualizado por ultima vez el 12 de octubre de 2021, por Luis Benites.
La validez incremental se refiere al beneficio adicional que tiene una variable predictora particular sobre otros predictores.
Validez incremental en la práctica
Un ejemplo de validez incremental:
digamos que es más probable que un médico diagnostique correctamente una infección renal si se ordena una prueba de orina, en lugar de confiar solo en un examen físico y una discusión de los síntomas. Podemos decir que la prueba de orina tiene validez incremental.
Si realizar un análisis de sangre además del análisis de orina le da al médico una ventaja adicional, el análisis de sangre también tendría una validez incremental. Pero si la combinación de análisis de sangre, análisis de orina y examen físico/entrevista no tiene mayor poder predictivo que el análisis de orina y el examen físico/entrevista, diríamos que el análisis de sangre no tiene una validez incremental en esa situación.
Nótese que este tipo de validez depende no solo de la variable en cuestión, sino también de los predictores que componen el conjunto base. Tanto la situación como los predictores en el conjunto base deben estar bien definidos para que la validez incremental sea un concepto significativo.
Estimación de la validez incremental
La regresión múltiple jerárquica es la técnica más utilizada para evaluar la cantidad de variabilidad que explica un predictor. Esto a menudo se hace ajustando un modelo a los datos sin la variable de interés y luego agregando la variable focal y ajustando un nuevo modelo. Los dos modelos se comparan (mediante el cálculo de la estadística R-squares ); y se entiende que un cambio significativo significa que la nueva variable sí tiene una validez incremental significativa, o un poder predictivo adicional.
Referencias
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