Este estudio aplicó un modelo de regresión logística para predecir el tabaquismo en base a variables psicológicas como la extroversión, responsabilidad, estabilidad emocional y sinceridad. Solo la estabilidad emocional se mantuvo en el modelo final, indicando una relación entre baja estabilidad emocional y mayor probabilidad de tabaquismo. Sin embargo, el modelo tuvo un porcentaje de clasificación correcta bajo y no mejoró sustancialmente sobre un modelo sin variables, por lo que no fue considerado un buen predictor del tabaquismo.

1. TRABAJO CONJUNTO
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Informe de Investigación
UNA APLICACIÓN DEL MODELO DE REGRESIÓN LOGÍSTICA EN LA
PREDICCIÓN DEL TABAQUISMO

2. TRABAJO CONJUNTO
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1. INTRODUCCIÓN
El tabaquismo es un daño de características crónicas que se produce en la persona
que consume tabaco en exceso. El concepto también se utiliza para nombrar a la adicción
que un sujeto experimenta por el tabaco, lo que suele generarse por la nicotina.
El tabaco es una de las principales causas de mortalidad, morbilidad y pobreza, es
un producto que mata progresivamente, tanto el humo inhalado que el humo ajeno y para
ayudar a los consumidores dejarlo y a los que no fuma a no iniciar este habito es necesaria
una vigilancia eficaz (OMS, 2013).
La Asociación Española contra el Cáncer (AECC) que hay un grave problema con
los niños que empiezan a fumar muy temprano, indicando que en las Islas Canarias
empiezan a fumar hacia los 9 años, antes que los resto de España.
Hay muchos estudios que tratan ese problema desde diferentes perspectivas:
genéticas, biológicas, medícales, sociales, económicas, psicológicas etc. Los estudios
psicológicos se centran en estudiar las causas y aspectos psicológicos del consumo de
trabajo para un mejor entendimiento de la conducta y así elaborarse terapias de
intervención más eficaces.
Antes la situación descrita en forma general se hace necesario definir las
variables psicológicas que puedan estar involucradas en el tabaquismo y mediante un
modelo relacionar estas variables con el consumo de tabaco de tal forma para poder
predecirlo con alta precisión antes que este ocurra, para poder tomar las medidas
preventivas. ¿Qué características psicológicas son factores de riesgo para el tabaquismo?
. Es muy importante estudiar las características psicológicas del fumador y el no
fumador para prevenir el inicio de tabaquismo. Muchos estudios siguen el modelo
propuesto de Eysenck en 1967, según el cual el tabaco se puede relacionar con tres
dimensiones de la personalidad: extroversión, neuroticismo y psicoticismo. La mayoría de
los resultados concluyen que los fumadores tienden a ser más extrovertidos, tensos,
ansiosos, depresivos, impulsivos y a presentar mayor neocriticismo, psicoticismo (Peris &
Balaguer, 2010).
La extroversión es un factor de riesgo y la gente que es muy extrovertida es más
probable que inicie comportamientos arriesgados para la salud como el fumar (Vollrath &
Torgersen, 2002).

3. TRABAJO CONJUNTO
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La estabilidad emocional también es relacionada con el tabaco. La literatura de
especialidad indica que inicialmente cuando se empieza a fumar se piensa que se hace para
liberar el estrés y los afectos negativos pero con el tiempo estos tienden a exacerbarse. El
neuroticismo es un factor de riesgo para el tabaquismo (Harakeh, Scholte, Vries de, &
Engels, 2006).
La libertad de fumar y la responsabilidad están relacionadas, el precio de esta
libertad es la responsabilidad para las consecuencias del tabaquismo. Los fumadores son
considerados irresponsables porque aunque conocen los riesgos que implica el tabaco para
sí mismos o para los que inhalan su humo, ellos continúan en fumar.
La mayoría de los estudios sobre la relación entre la sinceridad y el fumar se
centran en la conducta sincera para dejar de fumar, considerando que para dejar de fumar
los fumadores tienen que ser sinceros en dejarlo. También los niños que son sinceros con
los padres y hablan sobre la tentación del hábito o de su iniciación tienen menos riesgos de
convertirse en fumadores (OMS, 2013).
2. MÉTODO
2.1 Participantes
Para este estudio se utilizo una base de datos con una muestra aleatoria de 200
estudiantes a cuales se les pasó una batería de test que medía, entre otras, el Tabaquismo(62
fumadores y 138 no fumadores), la Extraversión, la Responsabilidad, la Estabilidad
emocional y la Sinceridad (El fichero ha sido facilitado por el Dr.Prado de la UAM ) .
2.2 Procedimiento
Los modelos de regresión logística son modelos estadísticos en los que se desea
conocer la relación entre: una variable cualitativa dicotómica (regresión logística binaria) o
con más de dos valores (regresión logística multinominal) y una o más variables
explicativas independientes, ya sean cualitativas o cuantitativas, siendo la ecuación inicial
del modelo de tipo exponencial, si bien su transformación logarítmica (logit) permite su uso
como una función lineal. Estos modelos de regresión permiten cuantificar la importancia de
la relación existente entre cada una de las variables independientes y la variable
dependiente, y también conocer si hay interacción y confusión entre las independientes

4. TRABAJO CONJUNTO
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respeto a la variable dependiente (el odds ratio-OR-para cada variable independiente) (Hair
J. J., Anderson, Tatham, & Black, 1999).Las variables independiente cualitativas con más
de dos valores tienen que ser transformadas en otras variables, dummy, con dos categorías
(no es el caso en este trabajo porque las variables independientes son cuantitativas).
En este estudio se considera que sobre el tabaquismo (variable dependiente binaria –
fumador/1 y no fumador/0) las variables independientes que podrán tener una influencia
son las siguientes variables cuantitativas: la Extroversión, la Responsabilidad, la
Estabilidad Emocional y la Sinceridad. El modelo es de regresión logística binaria y tiene
que ser aquel más reducido que explique los datos para que no aparezca mayores errores
estándar. La regresión logística se puede aplicar a un rango amplio de situaciones de
investigación y es más robusta como prueba cuando se trata de una distribución que no
cumple la normalidad, pero sin embargo la solución puede ser más estable si los predictores
tienen una distribución normal multivariante .Como es una regresión lo que si debe ser
tenido en cuenta es cuales son las variables que pueden ser incluidas en el modelo y la
multicolinealidad entre las variables independientes. Con el fin de averiguar el
cumplimiento de estos supuestos se ha hecho un análisis exploratorio de datos que tuvo las
siguientes conclusiones:
solo cumple el supuesto de la normalidad la variable Extraversión para el grupo de
los fumadores (el estadístico Kolmigorov-Smirnov es 0,105, con 62 grados de
libertad y con el nivel crítico de 0.088 que es mayor que el 0.05).
las correlaciones indicaron que hay multicolinealidad, pero las simulaciones de
regresión lineal de cada una de las variables independientes con todas las demás
solo con los diagnósticos de colinealidad indicaron en todos los casos que no hay
multicolinaridad (el valor más grande del FIV no sobrepaso el 1,400).
La regresión logística da una forma a la relación entre una multitud de variables
independientes Xi (categoriales, continuas) y una variable dependiente Y (nominal,
binaria).La ecuación de regresión obtenida ofrece informaciones sobre la importancia de las
variables en diferenciar los grupos y la clasificación de una observación en un grupo.
Cuando Y es binaria, el modelo de regresión lineal Yi=β0+β1X1+β2x2+….βkXk recibe el
nombre de modelo de probabilidad lineal, el valor estimado es una probabilidad
P(Y=1)=
,donde α,β1, β2, βk son los parámetros del modelo,

5. TRABAJO CONJUNTO
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y exp denota la función exponencial, es decir ln(
)=β0+β1X1+ β2X2+…..+ βkXk, donde
p es P(Y=1/X1,X2,…,Xk).La interpretación de los coeficientes βi es evidente: el aumento
de la cantidad logit (logaritmo de OR-odds ratio) cuando Xi aumenta en una unidad (las
demás variables independientes X quedaran constantes).
El modelo a estimar sería el siguiente:
)= β0+ β1Extroversión + β2Responsabilidad+ β3Estabilidad
Ln (
emocional+ β4Sinceridad.
3. RESULTADOS
Se comienzo con la construcción de un modelo de regresión logística. Aunque en las
correlaciones solo la Responsabilidad y la Estabilidad emocional tenían una relación
significativa estadísticamente con el Tabaquismo, en el estudio fueron introducidas todas
las cuatro variables: la Extroversión, la Responsabilidad, la Estabilidad emocional y la
Sinceridad. Se decidió así porque el método utilizado fue Por pasos hacia adelante (Wald) y
este método elimina del modelo los términos no significativos, dejando los estadísticamente
significativos.
Los resultados del análisis logística indicaron que solo una variable independiente
que es la Estabilidad emocional, se guarda en el modelo, el análisis parándose en el Paso 1
indicando que el modelo es significativo para p=0.05, pero conforme la variable solo
explica un 4,9% del modelo (Tabla 1).
Tabla 1
Resumen del modelo
-2 log de la
Paso
1
R cuadrado de
R cuadrado de
verosimilitud
Cox y Snell
Nagelkerke
240,573
a
,035
,049
La significación estadística (chi cuadrado=240,573; p=0,678) de la Prueba Hosmer
y Lemeshow entra en contradicción con los resultados encontrados hasta ahora (Tabla 2)
indicando que sí, hay un buen ajuste al modelo, que los valores teóricos son parecidos a los
verdaderos.

6. TRABAJO CONJUNTO
6
Tabla 2
Prueba de Hosmer y Lemeshow
Paso
Chi cuadrado
1
gl
4,850
Sig.
7
,678
En la tabla de clasificación (Tabla 3) se clarifica en un cierto modo esta
contradicción con los porcentajes correctos: se alcanza el 67% de correctos clasificados,
existiendo un 95,7 % de verdaderos negativos para el grupo de no fumadores y un 3,2% de
verdaderos positivos para el grupo de fumadores.
Tabla 3
Tabla de clasificación
Pronosticado
Tabaquismo
Observado
Paso 1
Tabaquismo
No fumador
No fumador
Porcentaje
Fumador
correcto
132
6
95,7
60
2
3,2
Fumador
Porcentaje global
67,0
Conforme con la Tabla 4 la única variable introducida en el modelo es la
Estabilidad emocional con un error típico bajo (0,032) y el estadístico Wald (6,835) es
significativo estadísticamente con gl.1 y p=0,009. La ecuación del modelo estimado se
quedaría así:
Ln (
)= β0+ β1Estabilidad emocional
Ln (
)= -4,849+ 0,083 Estabilidad emocional.
Tabla 4
Variables en la ecuación
I.C. 95% para
EXP(B)
B
E.T.
Wald
gl
Sig.
Exp(B)
Inferior
Superior

7. TRABAJO CONJUNTO
a
Paso 1
emocio
Constante
7
,083
,032
6,835
1
,009
1,086
-4,849
1,567
9,577
1
,002
1,021
1,156
,008
4. CONCLUSIONES
El objetivo de este estudio es predecir el Tabaquismo por unas variables
psicológicas. Para ello se ha utilizado la técnica de análisis de regresión logística porque la
variable dependiente es categórica (con dos valores).
El modelo obtenido no es un modelo bueno dado el facto que el modelo por si solo,
cuando no hay ninguna variable introducida (Paso 0), tiene un porcentaje global mayor que
el porcentaje global encontrado con una variable independiente introducida.
El estudio tiene algunas limitaciones: la muestra debería ser más grande, tiene que
ser introducidas más variables psicológicas y construirse un cuestionario especialmente
para un estudio de este tipo con preguntas específicas (ej. ¿Cuando empiezo a fumar?,
¿Cuantos cigarros fuma al día? etc.).
El estudio confirmo en una pequeña parte los resultados de los estudios como las de
Eynseck, en cuales el neuroticismo (Estabilidad emocional) se relaciona con el Tabaquismo
pero no se puede decir que es un factor que si puede predecir el tabaquismo.
5. REFERENCIAS

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Hair, J. J., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (1999). Análisis multivariante.
Madrid: Prentice Hall Iberia.
Harakeh, Z., Scholte, R. H., Vries de, H., & Engels, R. C. (2006). Association beteen
personality and adolescent smoking. Addictive Behaviors 31, 232-245.
IBM . (2010). IBM SPSS Regression 19.
Jiménez Marqués, E. (Curso 2004-05). Introducción al análisis multivariabile(Primera
parte).
OMS. (mayo de 2013). Organizacion Mundial de la Salud. Obtenido de
http://who.int/mediacentre/factsheets/fs339/es/
Peris, L., & Balaguer, A. (2010). Patología Dual.Protocolos de intervencion.Trastornos de
personalidad. Barcelona: EdikaMed.
Vollrath, M., & Torgersen, S. (2002). Who takes health risks?A probe into eight personality
types. Personality & Individual Differences 32(7), 1185-1197.