Então nos dados não. Mas por exemplo, machos podem investir em plumagem, entre outras coisas, deixando o sistema imuno mais fraco(menos investimento). O que propiciaria uma maior chance de infecção.<br>Então eu queria testar as duas coisas (sexo e idade), mas me parece que dado esse problema de identificar o sexo, fica uma colineariadade muitro grande nos dados. (Jovens vs Sexo indeterminado) <br>
Mas seria legal se eu consegui-se testar as duas coisas, sexo e idade, pq afirmar que sexo não influencia na chance de estar infectado seria uma informação legal também.<br>Por isso se tivesse um jeito de não discartar um variavel em detrimento da outroa seria muito bom.<br>
<br><br><div class="gmail_quote">Em 31 de agosto de 2012 17:20, Heloíse Pavanato <span dir="ltr"><<a href="mailto:helopavanato@gmail.com" target="_blank">helopavanato@gmail.com</a>></span> escreveu:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
Augusto, se o que te interessa é idade, como você disse no primeiro e-mail, minha sugestão é que uses apenas idade no modelo. O sexo sozinho tem efeito significativo?<br><br><div class="gmail_quote">Em 31 de agosto de 2012 18:01, Augusto Ribas <span dir="ltr"><<a href="mailto:ribas.aca@gmail.com" target="_blank">ribas.aca@gmail.com</a>></span> escreveu:<div>
<div class="h5"><br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><span style="font-family:courier new,monospace">Então:<br>Ai eu obtenho:<br><br>Call:<br>glm(formula = as.factor(diagnostico) ~ factor(sexo) + factor(idade), <br>
family = "binomial", data = dados, na.action = na.exclude)<br>
<br>Deviance Residuals: <br> Min 1Q Median 3Q Max <br>-1.8176 0.4892 0.6524 0.7731 0.7833 <br><br>Coefficients:<br> Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) <br>(Intercept) 1.05484 0.55778 1.891 0.0586 .<br>
factor(sexo)Macho 0.38421 0.65814 0.584 0.5594 <br>factor(idade)Jovem -17.82256 1689.28892 -0.011 0.9916 <br>factor(idade)Sub-Adulto -0.03066 0.66748 -0.046 0.9634 <br>---<br>Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 <br>
<br>(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)<br><br> Null deviance: 62.982 on 55 degrees of freedom<br>Residual deviance: 56.863 on 52 degrees of freedom<br> <span style="background-color:rgb(255,0,0)">(38 observations deleted due to missingness)</span><br>
AIC: 64.863<br><br>Number of Fisher Scoring iterations: 15</span><br><br><br>Mas ai eu retiro perco muitas observações, e perco justamente as observaçoes com resultados para individuos jovens, e no final não consigo ver nada relacionado a eles.<br>
Eu gostaria de declarar "não sei" para o sexo somente, mas não queria que as muitas observaçoes que dizem se os passarinhos jovens estão doentes ou não.<br>Se eu tiro eu não vejo mais nada sem amostras de passarinhos jovens, tanto no exemplo como nos dados reais.<br>
A maioria dos indeterminados é jovem.<br>Esse é o problema.<br><br><div class="gmail_quote">Em 31 de agosto de 2012 16:49, Heloíse Pavanato <span dir="ltr"><<a href="mailto:helopavanato@gmail.com" target="_blank">helopavanato@gmail.com</a>></span> escreveu:<div>
<div><br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div><span style="color:rgb(34,34,34);font-size:13px;font-family:arial,sans-serif">Tente:</span></div><span style="color:rgb(34,34,34);font-size:13px;font-family:arial,sans-serif">modelo01<-glm(as.factor(</span><span style="color:rgb(34,34,34);font-size:13px;font-family:arial,sans-serif">diagnostico)~factor(sexo)+</span><span style="color:rgb(34,34,34);font-size:13px;font-family:arial,sans-serif">factor(idade),family="</span><span><font face="arial, sans-serif"><font color="#222222">binomial",data=dados,</font><font color="#ff0000">na.action=na.exclude</font></font><font color="#222222" face="arial, sans-serif">)</font><br>
</span><div><br><br><div class="gmail_quote">Em 31 de agosto de 2012 17:32, Augusto Ribas <span dir="ltr"><<a href="mailto:ribas.aca@gmail.com" target="_blank">ribas.aca@gmail.com</a>></span> escreveu:<div><div>
<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
Arrumando o exemplo: (eu não tinha colocado pra usar o dataframe que criei nas analises)<br><br>#dados, exemplo<br>set.seed(666)<br>n<-90<div><br>idade<-sample(c("Adulto","Sub-Adulto","Jovem"),n,replace=T)<br>
idade<br>efeito<-ifelse(idade=="Jovem",1,0)<br>efeito<br>diagnostico<-rbinom(n,1,0.75+efeito*(-0.25))<br></div><div>sexo<-NA<br>for(i in 1:length(idade)) {<br> if(idade[i]=="Jovem") {<br>
sexo[i]<-c("Indeterminado")<br>
} else{<br> sexo[i]<-sample(c("Macho","Femea"),1)<br> }<br> }<br></div>sexo<br>idade<br>diagnostico<br>dados<-data.frame(sexo,idade,diagnostico)<div><br><br>dados<-rbind(dados,c("Femea","Jovem",0))<br>
dados<-rbind(dados,c("Indeterminado","Adulto",0))<br>dados<-rbind(dados,c("Macho","Jovem",0))<br>dados<-rbind(dados,c("Indeterminado","Sub-Adulto",0))<br>
</div>
table(dados$sexo,dados$idade)<br><br>#grafico<div><br>par(mfrow=c(1,2),cex=0.6)<br>barplot(table(diagnostico,sexo),ylim=c(0,40),legend.text =c("Parasitado","Não Parasitado"))<br>barplot(table(diagnostico,idade),ylim=c(0,40),legend.text =c("Parasitado","Não Parasitado"))<br>
<br></div>#modelos<br>#as 2 variaveis juntas<br>modelo01<-glm(as.factor(diagnostico)~factor(sexo)+factor(idade),family="binomial",data=dados)<br>summary(modelo01)<br><br>#cada uma separada<br>modelo02<-glm(as.factor(diagnostico)~idade,family="binomial",data=dados)<br>
summary(modelo02)<br><br>modelo03<-glm(as.factor(diagnostico)~factor(sexo),family="binomial",data=dados)<br>summary(modelo03)<br><br><div class="gmail_quote">Em 31 de agosto de 2012 16:17, Augusto Ribas <span dir="ltr"><<a href="mailto:ribas.aca@gmail.com" target="_blank">ribas.aca@gmail.com</a>></span> escreveu:<div>
<div><br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Então, mas ai:<br><code>na.action</code>
<p>a function which indicates what should happen
when the data contain <code>NA</code>s. The default is set by
the <code>na.action</code> setting of <code><a href="http://127.0.0.1:30387/library/stats/help/options" target="_blank">options</a></code>, and is
<code><a href="http://127.0.0.1:30387/library/stats/help/na.fail" target="_blank">na.fail</a></code> if that is unset. The ‘factory-fresh’
default is <code><a href="http://127.0.0.1:30387/library/stats/help/na.omit" target="_blank">na.omit</a></code>. Another possible value is
<code>NULL</code>, no action. Value <code><a href="http://127.0.0.1:30387/library/stats/help/na.exclude" target="_blank">na.exclude</a></code> can be useful.</p><p></p>Se eu colocar NA direto, não vai excluir as linhas que tem Indeterminado do Sexo, que vai exluir também as linhas de jovem da idade, e no final eu não vou avaliar a idade para os dois...<br>
O na action tinha que ser não o na.exclude não?<br><br><div class="gmail_quote">Em 31 de agosto de 2012 15:29, Heloíse Pavanato <span dir="ltr"><<a href="mailto:helopavanato@gmail.com" target="_blank">helopavanato@gmail.com</a>></span> escreveu:<div>
<div><br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Augusto,<div><br></div><div>Tente colocar NA (missing value) onde você não tem a informação.</div><div><br></div><div>
Att,</div>
<div>Heloise<br><br><div class="gmail_quote">Em 31 de agosto de 2012 16:18, Augusto Ribas <span dir="ltr"><<a href="mailto:ribas.aca@gmail.com" target="_blank">ribas.aca@gmail.com</a>></span> escreveu:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div><div>Ola pessoal.<br>Eu estava olhando aqui uns dados com um amigo e me surgiu uma duvida.<br><br>O problema é o seguinte:<br>
Os dados são referentes a ocorrência de uma doença em passarinhos. Pegamos muitos passarinhos em redes em um lugar e testamos se ele esta doente ou não.<br>
Durante a captura, registramos varias caracteristicas dos passarinhos, entre elas o sexo e a idade.<br>Ai gostaríamos de perguntar se essas variáveis influenciam na chance do passarinho estar doente ou não.<br><br>O problema começa no seguinte, a idade é fácil de determinar, são 3 classes, jovem, sub-adulto e adulto e isso é feito sem muito erro, <br>
Agora o sexo, era pra ser macho ou femea, mas quando o passarinho é muito novo, é impossível saber o sexo dele, então a gente tava colocando indeterminado, pq visualmente não da pra saber o sexo do passarinho, e não tem outro jeito.<br>
<br>Então eu tenho 2 variáveis, de 3 níveis cada uma e fiz um glm binomial.<br><br>So que qd eu faço a analise o sexo da significativo (a classe indeterminado), sendo que os indeterminados tem menor chance de estar doente.<br>
Mas na verdade eu acho que o que interessa é a idade (Que faz sentido biológico ser significativo).<br>Se vc olha o gráfico, vc ve o padrão é o mesmo no sexo e na idade.<br>E a inabilidade de identificar o sexo nos passarinhos vem exatamente dele ser jovem demais, não desenvolveu ainda. Ai uma coisa confunde com a outra.<br>
Será que alguem tem aluma sugestão de o que fazer?<br>Tem como representar o sexo como "Não sei", é um dos 2 níveis mas pra esse passarinho eu não sei? Eu não sei como fazer isso. É possível fazer isso pro sexo no glm no meu caso?<br>
<br>Segue um exemplo para ilustrar mais ou menos o que eu to vendo:<br><br>#Gerando dados de exemplo<br>set.seed(666)<br>n<-90<br><br>#eu acredito que a idade tem um efeito significativo<br>#ja que por exemplo, o cara muito jovem vai ter tempo de exposição menor<br>
#a indivíduos doentes<br>idade<-sample(c("Adulto","Sub-Adulto","Jovem"),n,replace=T)<br>idade<br>efeito<-ifelse(idade=="Jovem",1,0)<br>efeito<br>diagnostico<-rbinom(n,1,0.75+efeito*(-0.25))<br>
<br>#E o sexo do passarinho não tem efeito, mas os jovens sempre são inderterminados<br>sexo<-NA<br>for(i in 1:length(idade)) {<br> if(idade[i]=="Jovem") {<br> sexo[i]<-c("Indeterminado")<br> } else{<br>
sexo[i]<-sample(c("Macho","Femea"),1)<br> }<br> }<br><br>dados<-data.frame(sexo,idade,diagnostico)<br><br>#so completando os casos<br>dados<-rbind(dados,c("Femea","Jovem",0))<br>
dados<-rbind(dados,c("Indeterminado","Adulto",0))<br>dados<-rbind(dados,c("Macho","Jovem",0))<br>dados<-rbind(dados,c("Indeterminado","Sub-Adulto",0))<br>
<br>#amostras<br>table(dados$sexo,dados$idade)<br>head(dados)<br><br><br><br>#Grafico<br>#no final o que eu vejo é mais ou menos isso:<br>par(mfrow=c(1,2),cex=0.6)<br>barplot(table(diagnostico,sexo),ylim=c(0,40),legend.text =c("Parasitado","Não Parasitado"))<br>
barplot(table(diagnostico,idade),ylim=c(0,40),legend.text =c("Parasitado","Não Parasitado"))<br><br>#O indeterminado e Jovem é mais meio a meio no numero de parasitados que as outras classes<br><br>#mas eu vejo um resultado significativo pro sexo, ou jovem se mudar a ordem<br>
#isso esta errado <br>modelo01<-glm(diagnostico~factor(idade)+factor(sexo),family="binomial")<br>summary(modelo01)<br>plogis(coef(modelo01)[1:2])<br>#eu acredito que cai naquele problema do aov, de experimento não balanceado e tal<br>
<br>#se olhar individualmente tudo ok, mas não consigo olhar as 2 variaveis juntas.<br>modelo02<-glm(diagnostico~factor(idade),family="binomial")<br>summary(modelo02)<br>plogis(coef(modelo02)[1:2])<br><br>modelo03<-glm(diagnostico~factor(sexo),family="binomial")<br>
summary(modelo03)<br>plogis(coef(modelo03)[1:2])<br><br><br>Se alguem puder dar uma olhada e dar alguma sugestão, fiz um exemplo, mas os dados deixam um grafico exatamente como aquele, se alguem quiser olhar os dados originais eu posso mandar.<span><font color="#888888"><br>
<br>-- <br><div>Grato<br>Augusto C. A. Ribas</div>
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Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.<br></blockquote></div><br></div>
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<br><br clear="all"><br>-- <br><div>Grato<br>
Augusto C. A. Ribas</div>
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Augusto C. A. Ribas</div>
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