[R-br] Obtendo efeitos INDIVIDUAIS de múltiplas variáveis qualitativas.

Rafael Costa rafael_costa em caen.ufc.br
Sexta Maio 8 17:17:41 BRT 2015


Prezados colegas,

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Qualquer contribuição será muito bem vinda!

Em 4 de maio de 2015 22:51, Rafael Costa <rafael_costa em caen.ufc.br>
escreveu:

> Mauro, obrigado pela atenção. Segue em anexo o arquivo.
>
> Em 4 de maio de 2015 21:18, Mauro Sznelwar <sznelwar em uol.com.br> escreveu:
>
>>  Poderia me enviar este arquivo anexado, pois meu antivírus não deixa
>> baixar!
>>
>>
>>
>> Prezados colegas,
>>
>>
>>
>> Possuo dados de um questionário e quero estimar o efeito individual de
>> cada variável explicativa (todas são qualitativas) sobre a variável
>> dependente (contínua). Contudo o padrão é considerar os coeficientes
>> estimados como a diferença entre o o grupo de referência (valor estimado do
>> intercepto) e o grupo do coeficiente. Cada variável qualitativa diz
>> respeito a uma característica de uma determinada atividade e a variável
>> contínua é o tempo tomado para executar tal atividade. Destaco que o nível
>> de referência de cada fator diz respeito ao caso em que nenhuma das opções
>> para aquele fator foi marcado. Os dados estão em "
>> http://www.datafilehost.com/d/c7f0d342". Não os coloquei no CMR, pois
>> ainda não consegui (peço minhas sinceras desculpas), mas espero que isto
>> não seja empecilho.Também não coloquei apenas uma amostra dos dados, pois
>> estava havendo problemas de matriz singular.
>>
>>
>>
>> 1º (e principal) Problema - Para obter o efeito individual dos níveis de
>> cada fator, considerei que o grupo de referência possui efeito zero e fiz
>> os seguintes passos:
>>
>>
>>
>> #Como o arquivo não está sendo carregado no CMR, supõe-se aqui que ele
>> foi baixado da internet e já se encontra carregado no R.
>>
>> #Utilizarei uma regressão quantílica, por isso segue o pacote abaixo.
>>
>> install.packages(quantreg)
>>
>> library(quantreg)
>>
>> #Transformando as variáveis categóricas em objetos únicos
>>
>> p_1 = table(1:length(tabela1.1$p1),as.ordered(tabela1.1$p1))
>>
>> p_21 = table(1:length(tabela1.1$p21),as.factor(tabela1.1$p21))
>>
>> p_22 = table(1:length(tabela1.1$p22),as.factor(tabela1.1$p22))
>>
>> p_23 = table(1:length(tabela1.1$p23),as.factor(tabela1.1$p23))
>>
>> p_24 = table(1:length(tabela1.1$p24),as.factor(tabela1.1$p24))
>>
>> p_25 = table(1:length(tabela1.1$p25),as.factor(tabela1.1$p25))
>>
>> p_34 = table(1:length(tabela1.1$p34),as.ordered(tabela1.1$p34))
>>
>> p_5 = table(1:length(tabela1.1$p5),as.ordered(tabela1.1$p5))
>>
>> p_6 = table(1:length(tabela1.1$p6),as.ordered(tabela1.1$p6))
>>
>> p_7 = table(1:length(tabela1.1$p7),as.ordered(tabela1.1$p7))
>>
>> p_8 = table(1:length(tabela1.1$p8),as.ordered(tabela1.1$p8))
>>
>> p_9 = table(1:length(tabela1.1$p9),as.ordered(tabela1.1$p9))
>>
>> #Regressão do modelo sem intercepto, mas também considerando que o grupo
>> de referência tem valor 0, haja vista que o grupo de referência significa
>> que nenhum dos fatores foi marcado (se nenhum item foi marcado, considero
>> que o tempo tomado para executar a atividade é praticamente zero).
>>
>> qrModel=rq(data=tabela1.1, pontoefetivo ~ 0 + p_1[,-1] + p_21[,-1] +
>> p_22[,-1] + p_23[,-1] + p_24[,-1] + p_25[,-1] + p_34[,-1] + p_5[,-1] +
>> p_6[,-1] + p_7[,-1] + p_8[,-1] + p_9[,-1], tau=0.5)
>>
>> summary(qrModel)
>>
>>
>>
>> A minha ideia foi que, dado que o grupo de referência é zero, o
>> coeficiente estimado é justamente o efeito individual do nível escolhido da
>> variável. A minha ideia está certa? Se não, o que faço para obter esses
>> efeitos individuais?
>>
>>
>>
>> 2º Problema: Supondo que fiz tudo certinho acima, os fatores ordenados
>> não possuem efeitos crescentes [Ver summary(qrModel)]. Mas não deveriam
>> possuir? Se deveriam, o que faço para garantir tal efeito?
>>
>>
>>
>> 3º Problema: Mas uma vez supondo que tudo está correto, esperava que
>> todos os efeitos sobre o tempo de execução das atividades fossem não
>> negativos. Ou estou errado a respeito disso? Se estou certo, o que faço
>> para garantir que todos os valores sejam não negativos.
>>
>>
>>
>> Desde já agradeço a todos e aguardo qualquer ajuda.
>>  <http://www.datafilehost.com/get.php?file=c7f0d342>--
>>
>>
>>
>>
>> *Rafael Carneiro da Costa Doutorando em Economia Centro de Pós-Graduação
>> em Economia - CAEN Universidade Federal do Ceará - UFC*
>>
>>
>> ------------------------------
>>   [image: Avast logo] <http://www.avast.com/>
>>
>> Este email foi escaneado pelo Avast antivírus.
>> www.avast.com
>>
>>
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> *Rafael Carneiro da CostaDoutorando em EconomiaCentro de Pós-Graduação em
> Economia - CAENUniversidade Federal do Ceará - UFC*
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Economia - CAENUniversidade Federal do Ceará - UFC*
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