[R-br] Distribuição para regressão de resposta binária
Marcos Bissoli
mbissoli em gmail.com
Quarta Fevereiro 8 14:57:02 BRST 2017
Olá Leonard,
Muito obrigado pelo interesse no debate.
Minha afirmação baseada em epidemiologistas é, na verdade, baseada numa
série de artigos que venho estudando recentemente. Seguem algumas
referências, dentre outras várias, sobre as quais venho me fundamentando.
ZOU, G. A Modified Poisson Regression Approach to Prospective Studies with
Binary Data. *American Journal of Epidemiology*, v. 159, n. 7, p. 702–706,
1 abr. 2004.
COUTINHO, L. M. S.; SCAZUFCA, M.; MENEZES, P. R. Métodos para estimar razão
de prevalência em estudos de corte transversal. *Revista de Saúde Pública*,
v. 42, n. 6, p. 992–998, dez. 2008.
BARROS, A. J.; HIRAKATA, V. N. Alternatives for logistic regression in
cross-sectional studies: an empirical comparison of models that directly
estimate the prevalence ratio. *BMC Medical Research Methodology*, v. 3, n.
1, p. 21, 20 dez. 2003.
FRANCISCO, P. M. S. B. et al. Medidas de associação em estudo transversal
com delineamento complexo: razão de chances e razão de prevalência. *Revista
Brasileira de Epidemiologia*, v. 11, n. 3, p. 347–355, set. 2008.
WILLIAMSON, T.; ELIASZIW, M.; FICK, G. H. Log-binomial models: exploring
failed convergence. *Emerging themes in epidemiology*, v. 10, n. 1, p. 14,
13 dez. 2013.
Abraços fraternos,
Marcos
Em 7 de fevereiro de 2017 22:22, Leonard Assis via R-br <
r-br em listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
> Tem ruído aí nesta explicação. Na verdade, o que o "epidemiologista"
> alegou, não me convenceu.
>
>
> Em 7 de fev de 2017 9:14 PM, "Marcos Bissoli via R-br" <
> r-br em listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
>
>> Prezados,
>>
>> De antemão peço desculpas se desvio o tópico da lista. Mas creio que o
>> tema da mensagem é minimamente transversal aos aqui tratados.
>>
>> Tenho uma variável resposta binária. Como a frequência da resposta é alta
>> (38,11%), teóricos da Estatística aplicada à Epidemiologia sugerem que não
>> seja usada uma regressão logística. Neste caso (de alta prevalência do
>> desfecho), a primeira opção deveria ser uma log-binomial. Mas (e isso não é
>> raro de ocorrer), minha log-binomial não apresentou convergência.
>>
>> Quando não há convergência, os teóricos sugerem uma regressão de Poisson
>> com variância robusta. Entretanto, como meus dados sugerem subdispersão,
>> optei por um modelo de quasi-poisson. Isso já deu certo em outras análises
>> que fiz para terceiros. Inclusive, tenho conseguido adaptar a variância
>> robusta ao modelo de quasi-poisson. Mas justamente agora, com os dados de
>> minha tese...
>>
>> O diagnóstico visual está, ao meu ver, péssimo, para ajuste. A imagem
>> anexa é do modelo de quasi-poisson. Mas experimentei todos os acima citados
>> (logística e Poisson) e o gráfico não diferiu muito.
>>
>> [image: Imagem inline 1]
>>
>> A dúvida é... Há alguma outra alternativa de técnica de regressão que eu
>> poderia tentar? Minhas variáveis explicativas são diversas, em quantidade e
>> tipo (há contínuas, ordinais e binárias). Ou será (embora eu ache pouco
>> provável) que este gráfico não significa um grande incômodo?
>>
>> Fiz o teste de qui-quadrado da deviance residual e estranhamente o valor
>> p está resultando em 1, tanto para Poisson quanto para quasi-Poisson. Um
>> outro fato estranho é o pseudo R² de Nagelkerke ter acusado 20%: todas as
>> outras minhas variáveis resposta não passaram de 12%. Não sei se é correto
>> (consultei bibliografia que sugeria isso para a regressão logística), mas
>> apliquei um teste de Hosmer e Lemeshow e ele acusou um bom ajuste do
>> modelo, também (p = 0,2718). Até uma curva de ROC eu fiz e a área está
>> grande no gráfico (mais uma técnica que não sei se deve ser aplicada além
>> da regressão logística,).
>>
>> Seguem alguns resultados, caso possa ajudar em algo.
>>
>> Desde já agradeço qualquer comentário. E reforço minhas desculpas caso eu
>> tenha desviado do tópico além do esperado, e desde já acato qualquer
>> negativa em prosseguir o debate. Nesse caso, se possível, aceitaria
>> sugestões de boas listas para debates nesse nível onde eu pudesse me
>> inscrever.
>>
>> Há braços,
>>
>> Marcos Bissoli
>> Faculdade de Nutrição
>> Unifal-MG
>>
>> > Mod1 <- glm(Tabagismo~.,data = TabModelagem,family = quasipoisson)> summary(Mod1)
>> Call:
>> glm(formula = Tabagismo ~ ., family = quasipoisson, data = TabModelagem)
>>
>> Deviance Residuals:
>> Min 1Q Median 3Q Max
>> -1.4867 -0.7821 -0.5889 0.5349 1.6624
>>
>> Coefficients:
>> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
>> (Intercept) -1.245e+00 8.738e-01 -1.424 0.154644
>> factor.SexoDic.1 5.800e-01 8.273e-02 7.011 4.11e-12 ***
>> factor.Branca.1 -8.332e-01 7.836e-01 -1.063 0.287863
>> factor.Negra.1 -8.210e-01 7.987e-01 -1.028 0.304185
>> factor.Parda.1 -9.009e-01 7.863e-01 -1.146 0.252163
>> factor.Amarela.1 -1.089e+00 8.481e-01 -1.284 0.199466
>> factor.SemReligiao.1 -9.670e-02 1.888e-01 -0.512 0.608566
>> factor.Catolica.1 -4.813e-01 1.862e-01 -2.585 0.009863 **
>> factor.Espirita.1 -1.235e-01 2.181e-01 -0.566 0.571230
>> factor.Evangelica.1 -9.177e-01 2.429e-01 -3.779 0.000166 ***
>> factor.AfroBrasileira.1 6.068e-01 4.303e-01 1.410 0.158794
>> factor.Turno.1 1.534e-03 1.034e-01 0.015 0.988169
>> factor.Aposentado.1 -4.516e-02 1.055e-01 -0.428 0.668597
>> factor.OcupaEstDiApenasDesemp.1 7.249e-02 1.411e-01 0.514 0.607474
>> factor.ComFamilia.1 -4.323e-01 2.128e-01 -2.031 0.042444 *
>> factor.ComOutParentes.1 -5.029e-01 3.517e-01 -1.430 0.153011
>> factor.Republica.1 8.985e-03 1.959e-01 0.046 0.963429
>> factor.Sozinho.1 -2.475e-01 2.236e-01 -1.107 0.268673
>> factor.Pensao.1 -8.439e-01 4.000e-01 -2.110 0.035106 *
>> factor.OutroMoradia.1 -5.262e-01 3.353e-01 -1.569 0.116880
>> factor.RU.1 -1.937e-01 1.059e-01 -1.830 0.067589 .
>> factor.praec4.1 -1.583e-01 2.666e-01 -0.594 0.552951
>> IdadeA 3.787e-02 9.381e-03 4.037 5.79e-05 ***
>> escola 8.576e-02 3.441e-02 2.492 0.012836 *
>> RendaPC 4.045e-05 1.313e-05 3.080 0.002119 **
>> Dist 2.605e-05 1.296e-04 0.201 0.840689
>> PraecSoma 2.419e-02 3.086e-02 0.784 0.433427
>> ---
>> Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>>
>> (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 0.6036898)
>>
>> Null deviance: 834.67 on 1135 degrees of freedom
>> Residual deviance: 706.16 on 1109 degrees of freedom
>> AIC: NA
>>
>> Number of Fisher Scoring iterations: 5
>>
>>
>>
>>
>> --
>> MARCOS BISSOLI
>>
>> Faculdade de Nutrição
>> Universidade Federal de Alfenas
>>
>> Blog: bocademiamaldita.blogspot.com/
>> E-mail: mbissoli em gmail.com
>> Twitter: #mbissoli
>>
>> Alfenas, Minas Gerais, Brasil
>>
>>
>> *****Pense na Natureza antes de Imprimir*****
>> Divulgue ON-LINE
>>
>> Eu apoio a ENEN "na luta por um Brasil sem fome"
>>
>> "por ĉiu popolo ties propran lingvon, por ĉiuj popoloj la esperantan"
>> (para cada povo sua própria língua, para todos os povos o Esperanto)
>>
>> E nunca votarei no PSDB/DEM!
>>
>> _______________________________________________
>> R-br mailing list
>> R-br em listas.c3sl.ufpr.br
>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
>> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
>> código mínimo reproduzível.
>>
>
> _______________________________________________
> R-br mailing list
> R-br em listas.c3sl.ufpr.br
> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
> código mínimo reproduzível.
>
--
MARCOS BISSOLI
Faculdade de Nutrição
Universidade Federal de Alfenas
Blog: bocademiamaldita.blogspot.com/
E-mail: mbissoli em gmail.com
Twitter: #mbissoli
Alfenas, Minas Gerais, Brasil
*****Pense na Natureza antes de Imprimir*****
Divulgue ON-LINE
Eu apoio a ENEN "na luta por um Brasil sem fome"
"por ĉiu popolo ties propran lingvon, por ĉiuj popoloj la esperantan"
(para cada povo sua própria língua, para todos os povos o Esperanto)
E nunca votarei no PSDB/DEM!
-------------- Próxima Parte ----------
Um anexo em HTML foi limpo...
URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20170208/e6525aed/attachment.html>
-------------- Próxima Parte ----------
Um anexo não-texto foi limpo...
Nome: image.png
Tipo: image/png
Tamanho: 40068 bytes
Descrição: não disponível
URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20170208/e6525aed/attachment.png>
Mais detalhes sobre a lista de discussão R-br