[R-br] Razão de prevalência
Marcos Bissoli
mbissoli em gmail.com
Segunda Abril 25 01:05:50 BRT 2016
Olá,
Embora eu ainda me considere um iniciante, inclino-me a fazer uma sugestão, baseada no que tenho aplicado nas minhas análises.
Eu uso o pacote Epitools. Ele tem comandos para cálculo de "odds ratio" (razão de chances ou de prevalencia) e de "risk ratio" (razão de risco). Ele contempla os quatro métodos para cálculo que conheço. O comando é bem simples e gera, como resposta, o valor p do teste qui-quadrado, a razão pontual e seu intervalo de confiança.
Há braços,
Marcos Coelho Bissoli
> Em 24 de abr de 2016, às 22:56, Emerson Cotta Bodevan <bodevan.ec em gmail.com> escreveu:
>
> 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> escreveu:
>>> Obrigado Mauricio.
>>> Vou executar aqui.
>>> Att.,
>>>
>>>
>>>
>>> Emerson
>>>
>>> Em 19 de abril de 2016 19:01, Mauricio Cardeal <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> 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
>>>>> To: 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> 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>:
>>>>> 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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