[R-br] Duvida de estatistica - GLM binomial

[Augusto Ribas]

Nossa, parece que funciona muito bem. Eu fiz um exemplo pra ver se estou
entendendo bem:

#gerando dados de exemplo
#variaveis resposta
set.seed(3)
n<-300
sexo<-sample(c("macho","femea"),n,replace=T)
idade<-sample(c("jovem","subadulto","adulto"),n,replace=T)

#como é o efeito delas
efeito<-model.matrix(~sexo+idade)
head(efeito)

#jovens tem menor chance de estar infectado, sexo não influencia no
diagnostico

probabilidades<-c(0.75,0.00,-0.20,0.00)
chance<-efeito%*%probabilidades
chance
diagnostico<-rbinom(n,1,chance)
diagnostico


#fazendo o modelo se tudo fosse perfeito
modelo01<-glm(diagnostico~sexo+idade,family="binomial")
summary(modelo01)


#No entanto nos jovens eu não consigo ver o sexo
sexo.confundido<-NA
for(i in 1:n) {
if(idade[i]=="jovem"){
sexo.confundido[i]<-"indeterminado"
} else {
sexo.confundido[i]<-sexo[i]
}
}
sexo.confundido

#Dai fica esse problema, resultado confundido:

modelo02<-glm(diagnostico~sexo.confundido+idade,family="binomial")
summary(modelo02)

#Sugestão do Walmes na lista r-br
sexo.continuo<-NA
for(i in 1:n) {
  if(sexo.confundido[i]=="indeterminado"){
    sexo.continuo[i]<-c(0) }
  if(sexo.confundido[i]=="femea") {
    sexo.continuo[i]<-c(1) }
  if(sexo.confundido[i]=="macho") {
    sexo.continuo[i]<-c(-1)}
}
sexo.continuo

#O resultado da analise recupera o que era previsto
modelo03<-glm(diagnostico~sexo.continuo+idade,family="binomial")
summary(modelo03)

plogis(coef(modelo01)[c(1,3)])
plogis(coef(modelo03)[c(1,3)])

#no entanto eu fique com uma duvida, se sexo tivesse um efeito, como que eu
interpretaria essa variavel sexo desse jeito (-1,0,1), tipo adicionaria a
estimativa de chance pra macho e subtrairia das femeas?



-- 
Grato
Augusto C. A. Ribas

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