<html xmlns:v="urn:schemas-microsoft-com:vml" xmlns:o="urn:schemas-microsoft-com:office:office" xmlns:w="urn:schemas-microsoft-com:office:word" xmlns:m="http://schemas.microsoft.com/office/2004/12/omml" xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40"><head><meta http-equiv=Content-Type content="text/html; charset=utf-8"><meta name=Generator content="Microsoft Word 15 (filtered medium)"><!--[if !mso]><style>v\:* {behavior:url(#default#VML);}
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Não tenho certeza se ‘log’ é um link válido para binomial, nunca o usei com binomial.<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;mso-fareast-language:EN-US'><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;mso-fareast-language:EN-US'>Caso este link não exista, você terá que cria-lo antes, veja um exemplo neste local: <a href="https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2013-November/362787.html">https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2013-November/362787.html</a><o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;mso-fareast-language:EN-US'><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;mso-fareast-language:EN-US'>Neste exemplo, é criado o link ‘clog’, muito próximo ao que você precisa.<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;mso-fareast-language:EN-US'><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;mso-fareast-language:EN-US'> Mas o que você chama de ‘não consigo criar o modelo’? Eu já ajustei modelo logístico com mais de 200 variáveis (Contínuas, discretas, fatores ...) sem problemas, a não ser problemas de algumas variáveis serem linearmente dependentes e, com isto, me gerou problemas de estimação. Outro problema que tive (não o tenho a mais de ano) foi estourar memória do computador.<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;mso-fareast-language:EN-US'><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;mso-fareast-language:EN-US'>Mande pra mim o erro especifico que está dando ao executar o comando. Só assim posso ser mais preciso em te ajudar<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;mso-fareast-language:EN-US'><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal><b><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'>De:</span></b><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'> Marcos Bissoli [mailto:mbissoli@gmail.com] <br><b>Enviada em:</b> quarta-feira, 8 de fevereiro de 2017 19:35<br><b>Para:</b> Leonard Mendonça de Assis <assis.leonard@gmail.com><br><b>Assunto:</b> Re: [R-br] Distribuição para regressão de resposta binária<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p><div><p class=MsoNormal>Prezado Leonard e amigos,<o:p></o:p></p><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>Agradeço muito pelo debate. Venho tentando cada vez mais dialogar com estatísticos, pois respeito muito o trabalho de vocês, embora admita ainda ser "um menino" na arte.<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>Em relação à função de ligação para logística, talvez eu não tenha sido claro. Eu tentei uma função "ln(y)" que, ao menos no material que venho consultando, seria uma regressão log-binomial. Este seria um modelo ideal, e foi minha primeira tentativa. Ou seja, usei um código semelhante a:<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>> Modelo -> glm(y~., data = Dados, family = binomial(link = "log"))<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>O problema é que o R não consegue criar tal modelo. Tenho muitas variáveis explicativas (isso é bastante comum em estudos epidemiológicos descritivos), incluindo cinco contínuas, se é que esse seja o motivo. O fato é que em uma das referências que citei em e-mail anterior, os autores tratam deste problema. Veja os resultados apresentados no resumo de Coutinho et al:<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>"<b><span style='font-family:"Verdana",sans-serif;color:black'>RESULTADOS:</span></b><span style='font-family:"Verdana",sans-serif;color:black'> As estimativas por ponto e por intervalo [das razões de prevalência] obtidas pelas regressões de Cox e Poisson foram semelhantes à obtida pela estratificação de Mantel-Haenszel [considerada 'prova-ouro' para a Epidemiologia], independentemente da prevalência do desfecho [variável resposta] e das covariáveis [variáveis explicativas, pode-se dizer; talvez, para que tem uma formação mais voltada para análises experimentais, poderíamos dizer que covariáveis referem-se mais a 'blocos'] do modelo. <b>O modelo log-binomial apresentou dificuldade de convergência</b> quando o desfecho tinha prevalência alta e havia covariável contínua no modelo. A regressão logística [valendo-se de logito como função de ligação] produziu estimativas por ponto e por intervalo maiores do que as obtidas pelos outros métodos, principalmente para os desfechos com maiores prevalências iniciais. <b>Se interpretados como estimativas de RP, os OR superestimariam as associações</b> para os desfechos com prevalência inicial baixa, intermediária e alta em 13%, quase 100% e quatro vezes mais, respectivamente."</span><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>[notas minhas] [grifos meus]<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>Portanto, os autores indicam (e vi isso em outros artigos) regressão de Poisson, mesmo admitindo a variável resposta como sendo binária, variando de 0 a 1, que representa a probabilidade de ocorrência do desfecho (doença). Quase todos são unânimes em recomendar apenas que se use ajuste de variância robusta para sanar problemas nos intervalos de confiança dos coeficientes. Em Epidemiologia, mais importante que os valores p são esses intervalos de confiança, pois há muitos desdobramentos inferenciais que são feitos a partir deles. Portanto, creio que a justificativa para adoção de Poisson seja esta: a não convergência da log-binomial.<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>Talvez uma outra função de ligação em família binomial possa ser uma solução, então? Como disse, tentei "log" e o próprio "logit". "Log" não deu convergência e o modelo nem foi gerado. O "logit" eu também tentei, e o gráfico de resíduos do modelo foi praticamente idêntico a este de quasi-poisson que postei na primeira mensagem. Seria grato caso pudesse me indicar algum referencial sobre outras funções de ligação, preferencialmente com aplicações. Mas acho que isso se tornará um problema, pois os coeficientes gerados certamente me resultarão indicadores não reconhecidos na área da Epidemiologia. Não sei até que ponto eu posso "converter" coeficientes livremente aplicando pura e simplesmente aritméticas a estes coeficientes. Como acho que já expliquei acima: "logit" me devolve razão de chances (odds ratio, OR) e "log" me retorna a tão desejada razão de prevalência (razão de riscos, RR). Se eu não tiver como converter meus coeficientes em uma dessas razões (e preferencialmente a RR) eu vou apanhar tanto da banca que vou sair dali roxo e sem título. :D<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>(Um parênteses: essas questões, como a brincadeira acima, tem me motivado muito a ingressar em um doutorado em Estatística assim que eu concluir esse. Creio que há muito há se propor de novo para a Epidemiologia, a partir de um conhecimento mais profundo em Estatística. A Epidemiologia é, de fato, bastante limitada naquilo que ela "aceita" como técnica válida para suas análises inferenciais)<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>Quando o senhor diz:<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>"<span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'>Uma segunda forma de analisar, seria termos uma resposta composta de número de ocorrências do evento em um total possível",</span><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>eu posso interpretar que isso também seria adaptável a uma probabilidade? Valeria a pena eu tentar ajuste com Gamma ou Beta? A binomial negativa eu até tentei, mais por curiosidade, pois tenho seguido o material do curso que fiz com o Walmes em Varginha e ele preconizou que ela seria recomendada para casos de superdispersão, e minha variável resposta aparenta subdispersão. Mas a binomial negativa também gerou o mesmo gráfico de resíduos. Eu posso usar uma variável binária como resposta num modelo Gamma ou Beta? Ou teria que dar algum "tratamento" na variável antes de aplicar estes modelos. Confesso que estes ainda não tentei com essa resposta com a qual estou enfrentando o problema. Em outras variáveis eu experimentei modelos Gamma, mas eles não apresentaram melhor ajuste que o gaussiano, a ponto de justificar eu enfrentar tamanha novidade com a banca de epidemiologistas. :D<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>Agradeço, já, e muito, o diálogo estabelecido.<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>Abraços fraternos,<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>Marcos<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p><div><p class=MsoNormal>Em 8 de fevereiro de 2017 17:28, Leonard Mendonça de Assis <<a href="mailto:assis.leonard@gmail.com" target="_blank">assis.leonard@gmail.com</a>> escreveu:<o:p></o:p></p><blockquote style='border:none;border-left:solid #CCCCCC 1.0pt;padding:0cm 0cm 0cm 6.0pt;margin-left:4.8pt;margin-right:0cm'><div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'>Marcos,</span><o:p></o:p></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'>Não tenho acesso aos artigos, mas ... baseado em 27 anos de experiência ajustando regressão logística, vamos aos meus pitacos:</span><o:p></o:p></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'> </span><o:p></o:p></p><ol start=1 type=1><li class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto;margin-left:0cm;mso-list:l1 level1 lfo1'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'>Quando eu tenho os Y em forma binária (Presente/ausente), isto, estatisticamente falando, é uma distribuição de Bernoulli</span><o:p></o:p></li><li class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto;margin-left:0cm;mso-list:l1 level1 lfo1'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'>Esta distribuição de bernoulli tem como parâmetro, a proporção. Esta proporção varia de 0 a 1.</span><o:p></o:p></li><li class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto;margin-left:0cm;mso-list:l1 level1 lfo1'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'>Uma forma de ajustar este tipo de dados é a regressão logística, esta pode assumir vários tipos de ligação. Aqui, de cabeça, eu lembro uns 5, mas deve ter muito mais.</span><o:p></o:p></li><li class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto;margin-left:0cm;mso-list:l1 level1 lfo1'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'>Estas funções de ligação se ajustam melhor a determinados tipos de dados e algumas áreas de conhecimento às vezes preferem um em detrimento de outros.</span><o:p></o:p></li></ol><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'> </span><o:p></o:p></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'>Baseado neste cenário acima, acho “estranho” utilizar outro tipo de modelo (com dados na característica acima), sem uma justificativa bastante forte.</span><o:p></o:p></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'> </span><o:p></o:p></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'>Uma segunda forma de analisar, seria termos uma resposta composta de número de ocorrências do evento em um total possível. Neste caso, teríamos uma variedade de distribuições que provavelmente se encaixariam nos documentos que você apresentou. Neste caso, o modelo seria ou binomial negativa, ou Gama, ou Beta, ou qualquer outra similar.</span><o:p></o:p></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'> </span><o:p></o:p></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'>Ajustados os conceitos, vamos agora à minha opinião sobre seu problema.</span><o:p></o:p></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'> </span><o:p></o:p></p><ol start=1 type=1><li class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto;margin-left:0cm;mso-list:l0 level1 lfo2'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'>Pelo que consegui entender de seu texto inicial e seu código fornecido, você está ajustando algo que é 0 ou 1 como sendo uma quase-poisson (esta é uma das opções de ajuste para o que expliquei acima, onde existe uma determinada quantidade.</span><o:p></o:p></li><li class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto;margin-left:0cm;mso-list:l0 level1 lfo2'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'>Como seus dados são 0/1 (suposição esta que faço baseado em sua explicação), o ajuste estar deficiente é algo bem esperado</span><o:p></o:p></li></ol><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'>Seria bom se você informasse do que se trata a variável tabagismo, se ela é 0/1 ou se é uma quantidade. Se for 0/1, certamente o problema dos dados é esperado, por serem oriundos de uma distribuição diversa da que você está ajustando.</span><o:p></o:p></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'> </span><o:p></o:p></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'>No aguardo</span><o:p></o:p></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'> </span><o:p></o:p></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'>Leonard</span><o:p></o:p></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'> </span><o:p></o:p></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><b><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'>De:</span></b><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif'> Marcos Bissoli [mailto:<a href="mailto:mbissoli@gmail.com" target="_blank">mbissoli@gmail.com</a>] <br><b>Enviada em:</b> quarta-feira, 8 de fevereiro de 2017 14:57<br><b>Para:</b> Leonard Assis <<a href="mailto:assis.leonard@gmail.com" target="_blank">assis.leonard@gmail.com</a>>; a lista Brasileira oficial de discussão do programa R. <<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>><br><b>Assunto:</b> Re: [R-br] Distribuição para regressão de resposta binária</span><o:p></o:p></p><div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>Olá Leonard,<o:p></o:p></p><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>Muito obrigado pelo interesse no debate.<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>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.<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>ZOU, G. A Modified Poisson Regression Approach to Prospective Studies with Binary Data. <b>American Journal of Epidemiology</b>, v. 159, n. 7, p. 702–706, 1 abr. 2004. <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>COUTINHO, L. M. S.; SCAZUFCA, M.; MENEZES, P. R. Métodos para estimar razão de prevalência em estudos de corte transversal. <b>Revista de Saúde Pública</b>, v. 42, n. 6, p. 992–998, dez. 2008. <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>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. <b>BMC Medical Research Methodology</b>, v. 3, n. 1, p. 21, 20 dez. 2003. <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>FRANCISCO, P. M. S. B. et al. Medidas de associação em estudo transversal com delineamento complexo: razão de chances e razão de prevalência. <b>Revista Brasileira de Epidemiologia</b>, v. 11, n. 3, p. 347–355, set. 2008. <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>WILLIAMSON, T.; ELIASZIW, M.; FICK, G. H. Log-binomial models: exploring failed convergence. <b>Emerging themes in epidemiology</b>, v. 10, n. 1, p. 14, 13 dez. 2013. <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>Abraços fraternos,<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>Marcos<o:p></o:p></p></div></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>Em 7 de fevereiro de 2017 22:22, Leonard Assis via R-br <<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>> escreveu:<o:p></o:p></p><blockquote style='border:none;border-left:solid #CCCCCC 1.0pt;padding:0cm 0cm 0cm 6.0pt;margin-left:4.8pt;margin-top:5.0pt;margin-right:0cm;margin-bottom:5.0pt'><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>Tem ruído aí nesta explicação. Na verdade, o que o "epidemiologista" alegou, não me convenceu.<o:p></o:p></p><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p><div><div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>Em 7 de fev de 2017 9:14 PM, "Marcos Bissoli via R-br" <<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>> escreveu:<o:p></o:p></p></div></div><blockquote style='border:none;border-left:solid #CCCCCC 1.0pt;padding:0cm 0cm 0cm 6.0pt;margin-left:4.8pt;margin-top:5.0pt;margin-right:0cm;margin-bottom:5.0pt'><div><div><div><div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>Prezados,<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>De antemão peço desculpas se desvio o tópico da lista. Mas creio que o tema da mensagem é minimamente transversal aos aqui tratados.<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>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.<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>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:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>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.<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><img border=0 width=544 height=379 style='width:5.6666in;height:3.9479in' id="m_6389802118341864428_x005f_x0000_i1025" src="cid:image001.png@01D28249.CEC49960" alt="Imagem inline 1"><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>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?<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>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,).<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>Seguem alguns resultados, caso possa ajudar em algo.<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>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.<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>Há braços,<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>Marcos Bissoli<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>Faculdade de Nutrição<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>Unifal-MG<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all;outline:none;white-space:pre-wrap' id="m_6389802118341864428m_799196135501887637m_-6160994631685705737gmail-rstudio_console_output"><span class=m6389802118341864428m799196135501887637m-6160994631685705737gmail-gghfmyibcpb><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:blue'>> </span></span><span class=m6389802118341864428m799196135501887637m-6160994631685705737gmail-gghfmyibcob><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:blue'>Mod1 <- glm(Tabagismo~.,data = TabModelagem,family = quasipoisson)</span></span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span class=m6389802118341864428m799196135501887637m-6160994631685705737gmail-gghfmyibcpb><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:blue'>> </span></span><span class=m6389802118341864428m799196135501887637m-6160994631685705737gmail-gghfmyibcob><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:blue'>summary(Mod1)</span></span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'> </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>Call:</span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>glm(formula = Tabagismo ~ ., family = quasipoisson, data = TabModelagem)</span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'> </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>Deviance Residuals: </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'> Min 1Q Median 3Q Max </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>-1.4867 -0.7821 -0.5889 0.5349 1.6624 </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'> </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>Coefficients:</span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>(Intercept) -1.245e+00 8.738e-01 -1.424 0.154644 </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.SexoDic.1 5.800e-01 8.273e-02 7.011 4.11e-12 ***</span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.Branca.1 -8.332e-01 7.836e-01 -1.063 0.287863 </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.Negra.1 -8.210e-01 7.987e-01 -1.028 0.304185 </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.Parda.1 -9.009e-01 7.863e-01 -1.146 0.252163 </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.Amarela.1 -1.089e+00 8.481e-01 -1.284 0.199466 </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.SemReligiao.1 -9.670e-02 1.888e-01 -0.512 0.608566 </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.Catolica.1 -4.813e-01 1.862e-01 -2.585 0.009863 ** </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.Espirita.1 -1.235e-01 2.181e-01 -0.566 0.571230 </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.Evangelica.1 -9.177e-01 2.429e-01 -3.779 0.000166 ***</span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.AfroBrasileira.1 6.068e-01 4.303e-01 1.410 0.158794 </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.Turno.1 1.534e-03 1.034e-01 0.015 0.988169 </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.Aposentado.1 -4.516e-02 1.055e-01 -0.428 0.668597 </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.OcupaEstDiApenasDesemp.1 7.249e-02 1.411e-01 0.514 0.607474 </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.ComFamilia.1 -4.323e-01 2.128e-01 -2.031 0.042444 * </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.ComOutParentes.1 -5.029e-01 3.517e-01 -1.430 0.153011 </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.Republica.1 8.985e-03 1.959e-01 0.046 0.963429 </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.Sozinho.1 -2.475e-01 2.236e-01 -1.107 0.268673 </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.Pensao.1 -8.439e-01 4.000e-01 -2.110 0.035106 * </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.OutroMoradia.1 -5.262e-01 3.353e-01 -1.569 0.116880 </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.RU.1 -1.937e-01 1.059e-01 -1.830 0.067589 . </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>factor.praec4.1 -1.583e-01 2.666e-01 -0.594 0.552951 </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>IdadeA 3.787e-02 9.381e-03 4.037 5.79e-05 ***</span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>escola 8.576e-02 3.441e-02 2.492 0.012836 * </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>RendaPC 4.045e-05 1.313e-05 3.080 0.002119 ** </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>Dist 2.605e-05 1.296e-04 0.201 0.840689 </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>PraecSoma 2.419e-02 3.086e-02 0.784 0.433427 </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>---</span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1</span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'> </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>(Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 0.6036898)</span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'> </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'> Null deviance: 834.67 on 1135 degrees of freedom</span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>Residual deviance: 706.16 on 1109 degrees of freedom</span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>AIC: NA</span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'> </span><o:p></o:p></pre><pre style='line-height:12.0pt;word-break:break-all'><span style='font-family:"dejavu sans mono",serif;color:black'>Number of Fisher Scoring iterations: 5</span><o:p></o:p></pre><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>-- <o:p></o:p></p></div><div><div><div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;margin-bottom:12.0pt'>MARCOS BISSOLI<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>Faculdade de Nutrição<br>Universidade Federal de Alfenas<br><br>Blog: <span style='font-size:9.5pt'><a href="http://bocademiamaldita.blogspot.com/" target="_blank">bocademiamaldita.blogspot.com/</a></span><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>E-mail: <a href="mailto:mbissoli@gmail.com" target="_blank">mbissoli@gmail.com</a><br>Twitter: #mbissoli<o:p></o:p></p><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><br>Alfenas, Minas Gerais, Brasil<br><br><br>*****Pense na Natureza antes de Imprimir*****<br>Divulgue ON-LINE<br><br>Eu apoio a ENEN "na luta por um Brasil sem fome"<br><br>"por ĉiu popolo ties propran lingvon, por ĉiuj popoloj la esperantan"<br>(para cada povo sua própria língua, para todos os povos o Esperanto)<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>E nunca votarei no PSDB/DEM!<o:p></o:p></p></div></div></div></div></div></div></div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div></div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>_______________________________________________<br>R-br mailing list<br><a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br><a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>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.<o:p></o:p></p></blockquote></div></div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><br>_______________________________________________<br>R-br mailing list<br><a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br><a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>Leia o guia de postagem (<a 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style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>E-mail: <a href="mailto:mbissoli@gmail.com" target="_blank">mbissoli@gmail.com</a><br>Twitter: #mbissoli<o:p></o:p></p><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><br>Alfenas, Minas Gerais, Brasil<br><br><br>*****Pense na Natureza antes de Imprimir*****<br>Divulgue ON-LINE<br><br>Eu apoio a ENEN "na luta por um Brasil sem fome"<br><br>"por ĉiu popolo ties propran lingvon, por ĉiuj popoloj la esperantan"<br>(para cada povo sua própria língua, para todos os povos o Esperanto)<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>E nunca votarei no PSDB/DEM!<o:p></o:p></p></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></blockquote></div><p class=MsoNormal><br><br clear=all><o:p></o:p></p><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><p class=MsoNormal>-- <o:p></o:p></p><div><div><div><div><p class=MsoNormal style='margin-bottom:12.0pt'>MARCOS BISSOLI<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>Faculdade de Nutrição<br>Universidade Federal de Alfenas<br><br>Blog: <span style='font-size:9.5pt'><a href="http://bocademiamaldita.blogspot.com/" target="_blank">bocademiamaldita.blogspot.com/</a></span><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>E-mail: <a href="mailto:mbissoli@gmail.com" target="_blank">mbissoli@gmail.com</a><br>Twitter: #mbissoli<o:p></o:p></p><div><p class=MsoNormal><br>Alfenas, Minas Gerais, Brasil<br><br><br>*****Pense na Natureza antes de Imprimir*****<br>Divulgue ON-LINE<br><br>Eu apoio a ENEN "na luta por um Brasil sem fome"<br><br>"por ĉiu popolo ties propran lingvon, por ĉiuj popoloj la esperantan"<br>(para cada povo sua própria língua, para todos os povos o Esperanto)<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>E nunca votarei no PSDB/DEM!<o:p></o:p></p></div></div></div></div></div></div></div></body></html>