[R-br] Razão de prevalência
Mauricio Cardeal
mcardeal2010 em gmail.com
Sexta Abril 22 09:51:47 BRT 2016
Emerson, segue um exemplo sem erro:
> a1=glm(ce~fx+pp+di+sx+tb+hf,family="poisson"(link="log"))
> summary(a1,cor=F)
Call:
glm(formula = ce ~ fx + pp + di + sx + tb + hf, family = poisson(link =
"log"))
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1,406 -0,864 -0,703 0,593 1,576
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -1,399 0,196 -7,14 0,00000000000094 ***
fx 0,455 0,211 2,16 0,031 *
pp 0,518 0,263 1,97 0,049 *
di 0,414 0,207 2,00 0,046 *
sx 0,287 0,202 1,42 0,156
tb -1,177 1,009 -1,17 0,243
hf -0,338 0,421 -0,80 0,423
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0,001 ‘**’ 0,01 ‘*’ 0,05 ‘.’ 0,1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)
Null deviance: 183,26 on 250 degrees of freedom
Residual deviance: 160,98 on 244 degrees of freedom #### Aqui
Residual deviance não é maior do que os graus de liberdade (sugere não
haver overdispersion)
(16 observations deleted due to missingness)
AIC: 383
Number of Fisher Scoring iterations: 5
#Razões de prevalências
> exp(a1$coefficients)
(Intercept) fx pp di sx tb hf
0,24673 1,57594 1,67850 1,51360 1,33183 0,30818
0,71343
> exp(confint(a1)) # 95% CI for exponentiated coefficients
Waiting for profiling to be done...
2,5 % 97,5 %
(Intercept) 0,165063 0,35644
fx 1,035317 2,36868
pp 0,975754 2,74838
di 1,015014 2,29550
sx 0,890559 1,97234
tb 0,017425 1,39886
hf 0,278106 1,49427
# Verificando fator de inflação das variancia
> vif(a1)
fx pp di sx tb hf
1,0911 1,0722 1,0131 1,0238 1,0084 1,0040
> sqrt(vif(a1))
fx pp di sx tb hf
1,0446 1,0355 1,0065 1,0118 1,0042 1,0020
> sqrt(vif(a1)) > 2
fx pp di sx tb hf
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
# Análise de residuos studentizados
> #residuos
> library(MASS)
> sresid <- studres(a1)
> mean(sresid)
[1] 0,00022105
> var(sresid)
[1] 1,0093
>
#variável dependente
> tab(ce)
freq.abs freq.rel
0 149 58,9
1 104 41,1
Total: 253
Mauricio Cardeal
UFBA
Em 19/04/2016 22:00, Emerson Cotta Bodevan escreveu:
> Prezados...
>
> Executei o comando sugerido pelo Mauricio
>
> *mod1<-glm(PoliFar~ClassEco+Educ,family="poisson"(link="log"),data=dmha2)*
>
> e estou encontrando a seguinte mensagem de erro
> *
> Error in if (any(y < 0)) stop("negative values not allowed for the
> 'Poisson' family") : valor ausente onde TRUE/FALSE necessário
> Além disso: Warning message:
> In Ops.factor(y, 0) : ‘<’ not meaningful for factors*
>
> Meus dados estão no seguinte formato: (*data frame dmha2*):
>
> *ClassEco Educ PoliFar
> *
> *A 0-2 S
> *
> *D-E 3-5 N
> B 12+ S
> *
> *A 6-8 S
> *
> *C 9-11 N
> *
> *D-E 0-2 S
> *
> *... ... ...*
>
> Vocês sabem o que está errado?
>
> Att.,
>
> *
> *
> /*Emerson*/
>
> Em 19 de abril de 2016 19:03, Emerson Cotta Bodevan
> <bodevan.ec em gmail.com <mailto:bodevan.ec em gmail.com>> escreveu:
>
> Obrigado Mauricio.
>
> Vou executar aqui.
>
> Att.,
>
>
> *
> *
> /*Emerson*/
>
> Em 19 de abril de 2016 19:01, Mauricio Cardeal
> <mcardeal2010 em gmail.com <mailto:mcardeal2010 em gmail.com>> escreveu:
>
> Emerson, você pode tentar assim:
>
> modelo=glm(variavel dependente ~ variaveis
> independentes,family="poisson"(link="log"))
> exp(modelo$coefficients)
> summary(modelo)
>
> Para os intervalos de confiança use a função confint:
>
> exp(confint(modelo)) # 95% CI for exponentiated coefficients
>
> Mauricio Cardeal
> UFBA
>
>
> Em 19/04/2016 18:37, Emerson Cotta Bodevan escreveu:
>> Olá Marco!
>>
>> Obrigado pela dica. Depois de ler as referências e sugestões,
>> vi que (apesar de minha resposta ser dicotômica) , como meu
>> estudo é transversal, o melhor é usar a Regressão de Poisson
>> com variância Robusta.
>>
>> A dica do Maurício Cardeal. Agora... como construo o IC da
>> Razão de Prevalência?
>>
>> Agradeço a todos.
>>
>> *
>> *
>> /*Emerson*/
>>
>> Em 19 de abril de 2016 17:22, Marco Nunes
>> <nunes.ma em outlook.com <mailto:nunes.ma em outlook.com>> escreveu:
>>
>> Olá Emerson
>>
>> O uso da razão de prevalência na regressão logística já
>> foi reapondido.
>> Para o cálculo de razão de prevalência (assim como risco
>> relatico e razão de odds também) utilizo o pacote "epiR".
>> Encaminho um tutorial abaixo.
>>
>>
>> # Exemplo de utilização do epi.2by2 para calculo da razão
>> de prevalencia
>>
>> library(epiR)
>>
>> dat <- matrix(c(13,2163,5,3349), nrow = 2, byrow = TRUE)
>> rownames(dat) <- c("DF+", "DF-")
>> colnames(dat) <- c("FUS+", "FUS-")
>> dat
>> epi.2by2(dat = as.table(dat), method = "cross.sectional",
>> conf.level = 0.95, units = 100, homogeneity =
>> "breslow.day", outcome = "as.columns")
>>
>>
>> Prof. Dr. Marco Antonio Prado Nunes
>> Departamento de Medicina/UFS
>>
>> ------------------------------------------------------------------------
>> Date: Sat, 9 Apr 2016 15:49:02 -0300
>> From: bodevan.ec em gmail.com <mailto:bodevan.ec em gmail.com>
>> To: r-br em listas.c3sl.ufpr.br
>> <mailto:r-br em listas.c3sl.ufpr.br>
>> Subject: Re: [R-br] Razão de prevalência
>>
>>
>> Obrigado César.
>>
>> Vou verificar.
>>
>> Abraço,
>>
>> *
>> *
>> /*Emerson*/
>>
>> Em 8 de abril de 2016 14:30, Cesar Rabak
>> <cesar.rabak em gmail.com <mailto:cesar.rabak em gmail.com>>
>> escreveu:
>>
>> Olá Emerson,
>>
>> Embora a referência apresentada pelo Leonardo seja
>> recente e interessante, pode acontecer que devido a
>> exigências do veículo que você publicará, orientação
>> ou chefia, o cálculo tenha que seguir com a RL
>> regular para os IC da RP.
>>
>> Nesse caso, recomendo a leitura de um artigo mais
>> "clássico" e que tem boas referências e código e R:
>> http://www.scielo.br/pdf/csp/v31n3/0102-311X-csp-31-03-00487.pdf
>>
>> HTH
>> --
>> Cesar Rabak
>>
>> 2016-04-07 15:21 GMT-03:00 Emerson Cotta Bodevan
>> <bodevan.ec em gmail.com <mailto:bodevan.ec em gmail.com>>:
>>
>> Prezados, boa tarde.
>>
>> Estou usando regressão logística, tendo como
>> resposta a ocorrência ou não de uma doença comum
>> (alta prevalência).
>>
>> Como calcular a *razão de prevalência* e seus
>> intervalos de confiança? Estudo transversal.
>>
>> Algum pacote adequado?
>>
>> Agradeço qualquer ajuda.
>> *
>> *
>> /*Emerson*/
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