Nossa, parece que funciona muito bem. Eu fiz um exemplo pra ver se estou entendendo bem:<br><br>#gerando dados de exemplo<br>#variaveis resposta<br>set.seed(3)<br>n<-300<br>sexo<-sample(c("macho","femea"),n,replace=T)<br>
idade<-sample(c("jovem","subadulto","adulto"),n,replace=T)<br><br>#como é o efeito delas<br>efeito<-model.matrix(~sexo+idade)<br>head(efeito)<br><br>#jovens tem menor chance de estar infectado, sexo não influencia no diagnostico<br>
<br>probabilidades<-c(0.75,0.00,-0.20,0.00)<br>chance<-efeito%*%probabilidades<br>chance<br>diagnostico<-rbinom(n,1,chance)<br>diagnostico<br><br><br>#fazendo o modelo se tudo fosse perfeito<br>modelo01<-glm(diagnostico~sexo+idade,family="binomial")<br>
summary(modelo01)<br><br><br>#No entanto nos jovens eu não consigo ver o sexo<br>sexo.confundido<-NA<br>for(i in 1:n) {<br>if(idade[i]=="jovem"){<br>sexo.confundido[i]<-"indeterminado"<br>} else {<br>
sexo.confundido[i]<-sexo[i]<br>}<br>}<br>sexo.confundido<br><br>#Dai fica esse problema, resultado confundido:<br><br>modelo02<-glm(diagnostico~sexo.confundido+idade,family="binomial")<br>summary(modelo02)<br>
<br>#Sugestão do Walmes na lista r-br<br>sexo.continuo<-NA<br>for(i in 1:n) {<br>  if(sexo.confundido[i]=="indeterminado"){<br>    sexo.continuo[i]<-c(0) }<br>  if(sexo.confundido[i]=="femea") {<br>
    sexo.continuo[i]<-c(1) }<br>  if(sexo.confundido[i]=="macho") {<br>    sexo.continuo[i]<-c(-1)}<br>}<br>sexo.continuo<br><br>#O resultado da analise recupera o que era previsto<br>modelo03<-glm(diagnostico~sexo.continuo+idade,family="binomial")<br>
summary(modelo03)<br><br>plogis(coef(modelo01)[c(1,3)])<br>plogis(coef(modelo03)[c(1,3)])<br><br>#no entanto eu fique com uma duvida, se sexo tivesse um efeito, como que eu interpretaria essa variavel sexo desse jeito (-1,0,1), tipo adicionaria a estimativa de chance pra macho e subtrairia das femeas?<br>
<br><br><br>-- <br><div>Grato<br>Augusto C. A. Ribas</div>
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