[R-br] Chi-quadrado demonstra associação, mas e daí?

André Lucas de Oliveira Moreira andremoreirazoo em gmail.com
Quinta Novembro 5 14:30:54 BRST 2015


Pessoal, muito obrigado por tudo!

Felipe, com os comentários ficou mais fácil de associar o que já sei com os
exemplos que você utilizou. :D


Abraços a todos,
André

Em 4 de novembro de 2015 17:33, Felipe <felipe.e.barletta em gmail.com>
escreveu:

> André,
>
> Como o Leonardo disse no e-mail anterior, há pacotes que já calculam
> medidas como diferença de proporção OR, seus respectivos IC e outras
> medidas que podem atender suas necessidades no seu estudo.
> Além dos pacotes que ele já sugeriu, outro que pode consultar é o epiR:
>
> https://cran.r-project.org/web/packages/epiR/epiR.pdf
>
> Outra sugestão de leitura que gostaria de é o material da professora
> Silvia Shimakura:
>
> http://leg.ufpr.br/~silvia/CE008/
> http://leg.ufpr.br/~silvia/CE001/node68.html
>
> Veja qual forma se apresenta mais interessante para seu aprendizado, mas
> quando escrevo as funções no R como calculadora, acredito que os exemplos
> se tornam mais didáticos mesmo que já implementados em alguns pacotes do R.
>
> E como solicitou segue alguns comentários acerca dos comandos que enviei
> anteriormente:
>
>
> ## Carregando os dados da tabela que enviou no e-mail
> dados<-matrix(c(250,15,34,14),ncol=2,byrow=T)
>
> ## Verificando a existência de associação entre os parasitas através da
> Estatística Qui-quadrado
> ## Quando utilizamos o teste o argumento sim=500, há um alerta pois há
> casela com frequência logo um pressuposto de validade do teste não foi
> atendido.
> ## Uma alternativa então é calcular o p-valor através de simulação ou o
> teste exato de Fisher. Note que quando simulamos o p-valor não é necessário
> usar a correção de continuidade de Yates.
> Q<-chisq.test(dados,sim=500)
> Q
> Q$observed ### frequência observada
> Q$expected ### frequência esperada
> ##Há evidências de se rejeitar H0
>
> # Comandos para obtenção da diferença entre proporções e seu IC(95%)
> ## Calculando as proporções entre Cryptosporidium negativo e
> Cryptosporidium positivo
> p11<-(dados[1,1]/(sum(dados[1,])))
> p22<-(dados[1,1]/(sum(dados[1,])))
>
> d<-p11-p21 # diferença entre as proporções
> vd<-((p11*(1-p11))/(sum(dados[1,])-1)) +
> ((p21*(1-p21))/(sum(dados[2,])-1)) ## Estimativa para a variância
> dvd<-sqrt(vd) ## raíz quadrada da variância
> z<-qnorm(0.975) #percentil da Normal padrão
> li<- d - (z*dvd) # Limite inferior
> ls<- d + (z*dvd) # Limite superior
> cbind(d,li,ls) # Intervalo de Confiança de 95%. Como o valor zero não está
> contido no IC a diferença é significativa ao nível de 95% de confiança.
>
> ##Razão de Chances ou Odds Ratio (OR) e IC95%(OR)
> OR<-(dados[1,1]*dados[2,2])/(dados[1,2]*dados[2,1]) ## Calculando a
> *odds ratio (n11*n22/n12*n21) *## Quando OR=1 indica chances iguais. Se
> for OR>1, o grupo 1 apresenta maior chance que o grupo 2.
> ## Para o cálculo do IC para a OR, usamos o logaritmo da OR na base *e.*
> vf<-(1/dados[1,1])+(1/dados[1,2])+(1/dados[2,1]+(1/dados[2,2]))
> ##Estimativa para variância
> dpf<-sqrt(vf) ## raíz quadrada da variância
> z<-qnorm(0.975) #Percentil da Normal padrão
> liOR<-exp(log(OR)-z*dpf) #Limite inferior
> lsOR<-exp(log(OR)+z*dpf) # Limite Superior
> cbind(OR,liOR,lsOR)
> ## A chance de não haver Cryptosporidium e Giardia é 6,8 vezes maior que a
> presença podendo variar entre 3 e 15,4 vezes ao nível de confiança de 95%.
>
>
>
> --
> Atenciosamente
> Felipe E. Barletta Mendes
> Estatístico - Conre3 9766-A+55 (41)-92077191+55 (41)-33287216
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*MSc. André Lucas de O. Moreira*
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