[R-br] Duvida de estatistica - GLM binomial

[Heloíse Pavanato]

Augusto,

Tente colocar NA (missing value) onde você não tem a informação.

Att,
Heloise

Em 31 de agosto de 2012 16:18, Augusto Ribas <ribas.aca em gmail.com> escreveu:

> Ola pessoal.
> Eu estava olhando aqui uns dados com um amigo e me surgiu uma duvida.
>
> O problema é o seguinte:
> Os dados são referentes a ocorrência de uma doença em passarinhos. Pegamos
> muitos passarinhos em redes em um lugar e testamos se ele esta doente ou
> não.
> Durante a captura, registramos varias caracteristicas dos passarinhos,
> entre elas o sexo e a idade.
> Ai gostaríamos de perguntar se essas variáveis influenciam na chance do
> passarinho estar doente ou não.
>
> O problema começa no seguinte, a idade é fácil de determinar, são 3
> classes, jovem, sub-adulto e adulto e isso é feito sem muito erro,
> Agora o sexo, era pra ser macho ou femea, mas quando o passarinho é muito
> novo, é impossível saber o sexo dele, então a gente tava colocando
> indeterminado, pq visualmente não da pra saber o sexo do passarinho, e não
> tem outro jeito.
>
> Então eu tenho 2 variáveis, de 3 níveis cada uma e fiz um glm binomial.
>
> So que qd eu faço a analise o sexo da significativo (a classe
> indeterminado), sendo que os indeterminados tem menor chance de estar
> doente.
> Mas na verdade eu acho que o que interessa é a idade (Que faz sentido
> biológico ser significativo).
> Se vc olha o gráfico, vc ve o padrão é o mesmo no sexo e na idade.
> E a inabilidade de identificar o sexo nos passarinhos vem exatamente dele
> ser jovem demais, não desenvolveu ainda. Ai uma coisa confunde com a outra.
> Será que alguem tem aluma sugestão de o que fazer?
> Tem como representar o sexo como "Não sei", é um dos 2 níveis mas pra esse
> passarinho eu não sei? Eu não sei como fazer isso. É possível fazer isso
> pro sexo no glm no meu caso?
>
> Segue um exemplo para ilustrar mais ou menos o que eu to vendo:
>
> #Gerando dados de exemplo
> set.seed(666)
> n<-90
>
> #eu acredito que a idade tem um efeito significativo
> #ja que por exemplo, o cara muito jovem vai ter tempo de exposição menor
> #a indivíduos doentes
> idade<-sample(c("Adulto","Sub-Adulto","Jovem"),n,replace=T)
> idade
> efeito<-ifelse(idade=="Jovem",1,0)
> efeito
> diagnostico<-rbinom(n,1,0.75+efeito*(-0.25))
>
> #E o sexo do passarinho não tem efeito, mas os jovens sempre são
> inderterminados
> sexo<-NA
> for(i in 1:length(idade)) {
>  if(idade[i]=="Jovem") {
>   sexo[i]<-c("Indeterminado")
>   } else{
>   sexo[i]<-sample(c("Macho","Femea"),1)
>   }
>  }
>
> dados<-data.frame(sexo,idade,diagnostico)
>
> #so completando os casos
> dados<-rbind(dados,c("Femea","Jovem",0))
> dados<-rbind(dados,c("Indeterminado","Adulto",0))
> dados<-rbind(dados,c("Macho","Jovem",0))
> dados<-rbind(dados,c("Indeterminado","Sub-Adulto",0))
>
> #amostras
> table(dados$sexo,dados$idade)
> head(dados)
>
>
>
> #Grafico
> #no final o que eu vejo é mais ou menos isso:
> par(mfrow=c(1,2),cex=0.6)
> barplot(table(diagnostico,sexo),ylim=c(0,40),legend.text
> =c("Parasitado","Não Parasitado"))
> barplot(table(diagnostico,idade),ylim=c(0,40),legend.text
> =c("Parasitado","Não Parasitado"))
>
> #O indeterminado e Jovem é mais meio a meio no numero de parasitados que
> as outras classes
>
> #mas eu vejo um resultado significativo pro sexo, ou jovem se mudar a ordem
> #isso esta errado
> modelo01<-glm(diagnostico~factor(idade)+factor(sexo),family="binomial")
> summary(modelo01)
> plogis(coef(modelo01)[1:2])
> #eu acredito que cai naquele problema do aov, de experimento não
> balanceado e tal
>
> #se olhar individualmente tudo ok, mas não consigo olhar as 2 variaveis
> juntas.
> modelo02<-glm(diagnostico~factor(idade),family="binomial")
> summary(modelo02)
> plogis(coef(modelo02)[1:2])
>
> modelo03<-glm(diagnostico~factor(sexo),family="binomial")
> summary(modelo03)
> plogis(coef(modelo03)[1:2])
>
>
> Se alguem puder dar uma olhada e dar alguma sugestão, fiz um exemplo, mas
> os dados deixam um grafico exatamente como aquele, se alguem quiser olhar
> os dados originais eu posso mandar.
>
> --
> Grato
> Augusto C. A. Ribas
>
> Site Pessoal: http://augustoribas.heliohost.org
> Lattes: http://lattes.cnpq.br/7355685961127056
>
>
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