OLS vs. regressão logística para análise exploratória com resultado binário

No modelo logístico idealizado, obtemos uma curva em forma de S ligando cada IV contínuo ao DV. Mas, na prática, esse formato em S ocorre com pouca frequência, fazendo com que a abordagem logística pareça um pouco menos superior para esses tipos de dados. É claro que as probabilidades previstas de que cada observação será "1" no DV são utilizáveis ​​na logística e não na regressão do OLS, pois, no último, essas probabilidades podem exceder os limites de [0,1]. Mas, para fins exploratórios, e se não precisamos de probabilidades previstas, como é bom usar o OLS para ver quais IV têm relações fortes versus moderadas versus fracas com o DV? Isso não seria uma espécie de versão multivariada da correlação ponto-biserial? (Coeficientes de regressão padronizados, para não mencionar estatísticas de colinearidade e parcelas parciais,

Se as variáveis ​​explicativas tiverem valores em toda a linha real, faz pouco sentido expressar uma expectativa proporcional em como uma função linear da variável definida em toda a linha real. Se a forma sigmóide da transformação do logit não descrever a forma, talvez seja melhor procurar uma transformação diferente que mapeie em .$[0,1]$$[0,1]$$(-∞ , ∞)$