<div dir="ltr">Completando o Cesar:<div><br></div><div>Será que Regressão Logística é o método correto para o que você busca?</div><div><br></div><div>Você responderá a esta pergunta simplesmente revisitando "o que você quer obter como resposta"</div><div><br clear="all"><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature">lmassis <at> yahoo <dot> com <dot> br<br>assis.leonard <at> gmail <dot> com</div></div><br></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Tue, Apr 21, 2020 at 6:42 PM Cesar Rabak por (R-br) <<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr">Elias,<div><br></div><div>Como cada VI « <span style="font-family:arial,sans-serif">apresenta uma prevalência pequena da doença </span>», 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.</div><div><br></div><div>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% ⁉ </div><div><br></div><div>Aparentemente seus dados dizem à sua pergunta : "A resposta é nenhuma delas".</div><div><br></div><div>HTH</div><div><br></div><div>--</div><div>Cesar Rabak</div><div><br></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Tue, Apr 21, 2020 at 5:57 PM Elias Carvalho por (R-br) <<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif">Tenho um banco de dados com 3074 linhas sem missing.</span></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif"><br></span></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif">Uma variável dependente binária e mais 42 variáveis independentes também binárias (todas como fator).</span></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif"><br></span></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif">Minha pergunta é quals VIs contribuem para a doença que está em VD.</span></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif"><br></span></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif">Meu summary da VD apresenta o seguinte resultado:</span></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif"><br></span></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif">summary(data.to.work.train$NMM)<br></span></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif">Sem doença  Com doença <br></span></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif">             2715               359 <br></span></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif"><br></span></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif">removi as variáveis com alta correlação (multicolinearidade) e fiz uma RL com todas as variáveis e nada deu signficativo.<br></span></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif"><br></span></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif">Fiz tambem com variáveis individuais e nada de significativo.</span></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif"><br></span></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif">A maioria das variáveis apresenta uma prevalência pequena da doença:</span></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif"><br></span></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif">          Não  Sim<br>  Não 2683   32<br>  Sim  353     <span style="background-color:rgb(255,255,0)">6</span></span></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif"><br></span></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><span style="font-family:arial,sans-serif">Alguém poderia opinar sobre uma possível solução? Ou outros passos a seguir?<br></span></div><span style="font-family:arial,sans-serif">-- </span><br><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><font face="times new roman, serif"><i><span style="font-size:12.8px">In Jesu et Maria</span><br><br style="font-size:small"></i></font><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div style="font-size:small"><font face="times new roman, serif"><i>Obrigado</i></font></div><div style="font-size:small"><font face="times new roman, serif"><i>Prof. Elias Carvalho</i></font></div><div style="font-size:small"><font face="times new roman, serif"><i><br></i></font></div><div><font size="2" face="times new roman, serif"><i><div>"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)</div><div>"Blessed is he who has been able to understand the cause of things"</div></i></font></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
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