[R-br] Variáveis contínuas explicando Variáveis categóricas

Leonardo Ferreira Fontenelle leonardof em leonardof.med.br
Quinta Setembro 18 18:52:13 BRT 2014 

Se você só estiver interessado por elas em conjunto, pode
simplesmente comparar (com anova) um modelo com todas as C e
sem nenhuma C (e deixando o resto igual).



[1]Leonardo Ferreira Fontenelle





Em Qui 18 set. 2014, às 13:33, Jefferson Ferreira-Ferreira
escreveu:


Professor daniel,
Obrigado pela resposta. Ainda não testei essa alternativa. Mas
a desvantagem dessa abordagem seria o grande número de modelos
a serem ajustados, visto que tenho 11 variáveis explicativas
categóricas para duas variáveis resposta numéricas contínuas.
Isso me faria ajustar 22 modelos que teriam como premissa a
independencia entre as variáveis explicativas.

O que quero dizer é: o quanto a combinação das variáveis
categóricas c1 c2 c3 c4 c5 c6... etc (biárias =0 ou 1)
explicam meu x (numérico contínuo).

Será que existe um modo de eu ajustar dois modelos? Tipo com a
variável resposta X em função de todas as varíaveis
explicativas categóricas e outro modelo com a variável resposta
Y em função de todas as variáveis explicativas categóricas?



c1c2c3c4xy
0111931623
0100163259
1010690306
1010690306


--

Jefferson Ferreira-Ferreira

Geógrafo – GEOPROCESSAMENTO IDSM | Coordenadoria de TI

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[2]Jefferson.ferreira em mamiraua.org.br

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Em 18 de setembro de 2014 12:56, Daniel Tiezzi
<[4]dtiezzi em usp.br> escreveu:

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: [5]dtiezzi em fmrp.usp.br





On Sep 18, 2014, at 12:47 PM, Jefferson Ferreira-Ferreira
<[6]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:

c1c2c3c4xy
0111931623
0100163259
1010690306
1010690306


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
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References

1. http://lattes.cnpq.br/9234772336296638
2. mailto:Jefferson.ferreira em mamiraua.org.br
3. https://maps.google.com.br/maps?q=-3.355557,-64.731151&ll=-3.355471,-64.731145&spn=0.004632,0.006968&num=1&t=h&z=18
4. mailto:dtiezzi em usp.br
5. mailto:dtiezzi em fmrp.usp.br
6. mailto:jecogeo em gmail.com
7. mailto:Jefferson.ferreira em mamiraua.org.br
8. tel:%2B55%2097%203343-9710
9. https://maps.google.com.br/maps?q=-3.355557,-64.731151&ll=-3.355471,-64.731145&spn=0.004632,0.006968&num=1&t=h&z=18
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  12. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia
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