Para los clavados, aquí están los resultados de los modelos logísticos:

Predictores de segmento 1

 

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 0.1033 0.4468 0.2312 0.8172
age -0.002111 0.006672 -0.3164 0.7517
fem -0.04357 0.1628 -0.2675 0.7891
partner -0.3388 0.1716 -1.975 0.0483
uni -0.1748 0.2531 -0.6907 0.4898
pol_tv -0.2869 0.0919 -3.122 0.001795
pol_web 0.02614 0.09564 0.2733 0.7846
web 0.1483 0.1858 0.7982 0.4247
pan -0.001233 0.2604 -0.004736 0.9962
pri -0.8591 0.3378 -2.543 0.01099
morena 0.02719 0.2122 0.1281 0.8981
ninguno 0.7015 0.2352 2.983 0.002859
prob_vote -0.1083 0.03871 -2.798 0.005136
interest 0.09149 0.1088 0.8411 0.4003
know 0.3836 0.1718 2.233 0.02554

 

Predictores de segmento 2

 

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -2.065 0.4501 -4.587 4.491e-06
age 0.005448 0.006096 0.8937 0.3715
fem 0.1839 0.1515 1.214 0.2247
partner 0.3301 0.1621 2.036 0.04178
uni 0.201 0.2374 0.8468 0.3971
pol_tv 0.08652 0.08074 1.072 0.2839
pol_web -0.1852 0.08867 -2.089 0.03672
web -0.3057 0.1748 -1.749 0.08026
pan -0.02713 0.2359 -0.115 0.9084
pri 0.4269 0.234 1.824 0.06815
morena 0.1233 0.1946 0.6334 0.5265
ninguno -0.5664 0.2609 -2.171 0.02995
prob_vote 0.1539 0.03987 3.859 0.0001139
interest -0.01741 0.09698 -0.1795 0.8576
know 0.05121 0.1566 0.327 0.7437

 

Predictores de segmento 3

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -0.2977 0.3979 -0.7483 0.4543
age -0.002921 0.005788 -0.5046 0.6138
fem -0.1167 0.1415 -0.8252 0.4092
partner -0.009269 0.1498 -0.06185 0.9507
uni -0.02493 0.2196 -0.1135 0.9096
pol_tv 0.1323 0.07681 1.723 0.08496
pol_web 0.1557 0.08119 1.918 0.05511
web 0.171 0.1623 1.054 0.2921
pan 0.01814 0.2237 0.0811 0.9354
pri 0.05758 0.2289 0.2516 0.8014
morena -0.1182 0.1876 -0.6298 0.5288
ninguno -0.2304 0.2221 -1.037 0.2996
prob_vote -0.03394 0.03434 -0.9883 0.323
interest -0.05801 0.0921 -0.6299 0.5288
know -0.3462 0.1469 -2.358 0.01839

 

A %d blogueros les gusta esto: