[R-br] Razão de prevalência
Emerson Cotta Bodevan
bodevan.ec em gmail.com
Domingo Abril 24 22:56:43 BRT 2016
Prezados, boa noite.
Muito obrigado mais uma vez. Resolvido.
Att.,
*Emerson*
Em 22 de abril de 2016 19:29, sznelwar <sznelwar em uol.com.br> escreveu:
> Tem o dataset deste exemplo?
>
> 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
> > 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
> <http://../../../undefined//compose?to=bodevan.ec@gmail.com>> escreveu:
>
>> Obrigado Mauricio.
>> Vou executar aqui.
>> Att.,
>>
>>
>>
>> *Emerson*
>>
>> Em 19 de abril de 2016 19:01, Mauricio Cardeal <mcardeal2010 em gmail.com
>> <http://../../../undefined//compose?to=mcardeal2010@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
>>> <http://../../../undefined//compose?to=nunes.ma@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 rownames(dat) colnames(dat) 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
>>>> <http://../../../undefined//compose?to=bodevan.ec@gmail.com>
>>>> To: r-br em listas.c3sl.ufpr.br
>>>> <http://../../../undefined//compose?to=r-br@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
>>>> <http://../../../undefined//compose?to=cesar.rabak@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
>>>> <http://../../../undefined//compose?to=bodevan.ec@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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