Importancia relativa de los predictores

Qué es

Reparte la varianza explicada de una variable objetivo entre los predictores, por pesos relativos de Johnson. El resultado se representa en un mapa: importancia relativa en el eje horizontal y media de cada variable, normalizada de 0 a 100, en el vertical.

Para qué sirve

Para ver qué variables concentran la relación con el objetivo y dónde queda la media de cada una. Los ejes se cruzan en el reparto plano de importancia y en la media del conjunto, de modo que cada zona describe un cruce de dos posiciones; qué hacer con eso lo decide quien analiza, porque depende de si esas variables son cosas sobre las que se puede actuar y de en qué sentido están formuladas.

Opciones

• Objetivo: La variable dependiente. Puede ser una escala o una cerrada dicotomizada en 0 y 1.
• Intervalo: El intervalo de confianza por bootstrap, al nivel elegido en Opciones. Si los de dos predictores se solapan, con esta base su orden no es interpretable.
• Sentido contrario: Marca las variables que correlacionan en negativo con el objetivo. En ellas una media baja acompaña a un valor alto del objetivo, así que su posición en el eje vertical no se lee en el mismo sentido que la de las demás. El reparto de importancia no distingue el signo: una variable puede concentrar mucha importancia yendo al revés.
• Aspecto casi fundido con el objetivo: Si un predictor correlaciona con el objetivo por encima de 0,80, puede ser la misma medida formulada dos veces; en ese caso se lleva el reparto de importancia casi entero.

Ejemplo

«Atención» concentra el 72 % de la importancia relativa y su media (3,1) queda por debajo de la media del conjunto (3,4).