Entiendo que el problema es que si haces una tabla de contingencia entre la variable binaria respuesta Y y la variable X que tiene 4 categorías, en esa tabla hay un 0; y por eso los beta y sus SE se disparan. Hay una regresión logística sesgada que corrige este problema, con el paquete “logistf”. La idea en un ejemplo muy básico sería como poner un 0.5 en lugar del 0 de la tabla de contingencia, pero este paquete te permite además usar otras variables de ajuste en el modelo. Jesús Firma Jesús Herranz IMDEA ------------ próxima parte ------------ Se ha borrado un adjunto en formato HTML... URL: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20150213/9abad463/attachment-0001.html> ------------ próxima parte ------------ A non-text attachment was scrubbed... Name: no disponible Type: image/jpeg Size: 16533 bytes Desc: no disponible URL: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20150213/9abad463/attachment-0001.jpe>