[R-br] Variáveis contínuas explicando Variáveis categóricas

[Daniel Tiezzi]

Você precisa fazer uma regressão.

Segue um modelo

# Regression analyses, standardized
model1.z <- lm(scale(PE$endurance) ~ scale(PE$age))
summary(model1.z)
confint(model1.z)

model2.z <- lm(scale(PE$endurance) ~ scale(PE$activeyears))
summary(model2.z)
confint(model2.z)

model3.z <- lm(scale(PE$endurance) ~ scale(PE$age) + scale(PE$activeyears))
summary(model3.z)
confint(model3.z)

# Conduct a model comparison NHST to compare the fit of model2.z to the fit of model3.z
anova(model2.z, model3.z)


Acho que seria assim


Daniel




Daniel Tiezzi, MD, PhD
Professor Associado
Departamento de Ginecologia e Obstetrícia
Setor de Mastologia e Oncologia Ginecológica
Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto - USP
Tel.: 16 3602-2488
e-mail: dtiezzi em fmrp.usp.br





On Sep 18, 2014, at 12:47 PM, Jefferson Ferreira-Ferreira <jecogeo em gmail.com> wrote:

> 
> Prezados;
> 
> Uma dúvida básica de um iniciante em análises estatísticas.
> Tenho uma série de variáveis categóricas binárias e duas variáveis contínuas. Eu gostaria de saber o quando minhas variáveis categóricas explicam minhas duas variáveis contínuas. Por exemplo:
> 
> c1	c2	c3	c4	x		y
> 0	1	1	1	931		623
> 0	1	0	0	163		259
> 1	0	1	0	690		306
> 1	0	1	0	690		306
> 
> 
> A pergunta é: o quanto a combinação das variáveis c explicam os valores de x e y? Ou, qual a correlação entre as variáveis c e as variáveis x e y?
> 
> Podem me dar alguma ideia de análises possíveis?
> Obrigado.
> 
> 
> -- 
> 
> Jefferson Ferreira-Ferreira
> Geógrafo – GEOPROCESSAMENTO IDSM | Coordenadoria de TI
> 
> Jefferson.ferreira em mamiraua.org.br
> Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá
> Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação
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