[R-br] Regressão Logística pode ser influenciada pelo balanceamento de resultados de variável dependente

[Cesar Rabak]

Elias,

Como cada VI « apresenta uma prevalência pequena da doença », que eu
entendo como "cada VI tem uma contingência cruzada pequena para o caso de
doença e exposição" você realmente está com um conjunto de variáveis que
não vão conseguir explicar a VD como os testes que foram descritos mostram
muito bem.

Ademais, se a tab de exemplo for representativa das VI que você tem, ela
pelo menos, mostra uma margem de presença da exposição muito pequena
também, o que coloca a análise sob dificuldade epistemológica: como uma
exposição presente em apenas 1% dos casos poderia explicar uma prevalência
da doença de 12% ⁉

Aparentemente seus dados dizem à sua pergunta : "A resposta é nenhuma
delas".

HTH

--
Cesar Rabak


On Tue, Apr 21, 2020 at 5:57 PM Elias Carvalho por (R-br) <
r-br em listas.c3sl.ufpr.br> wrote:

> Tenho um banco de dados com 3074 linhas sem missing.
>
> Uma variável dependente binária e mais 42 variáveis independentes também
> binárias (todas como fator).
>
> Minha pergunta é quals VIs contribuem para a doença que está em VD.
>
> Meu summary da VD apresenta o seguinte resultado:
>
> summary(data.to.work.train$NMM)
> Sem doença  Com doença
>              2715               359
>
> removi as variáveis com alta correlação (multicolinearidade) e fiz uma RL
> com todas as variáveis e nada deu signficativo.
>
> Fiz tambem com variáveis individuais e nada de significativo.
>
> A maioria das variáveis apresenta uma prevalência pequena da doença:
>
>           Não  Sim
>   Não 2683   32
>   Sim  353     6
>
> Alguém poderia opinar sobre uma possível solução? Ou outros passos a
> seguir?
> --
>
>
> *In Jesu et Maria*
> *Obrigado*
> *Prof. Elias Carvalho*
>
> *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he
> who has been able to understand the cause of things"*
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