<div>Olá Emerson, tudo bom?</div><div> </div><div>Como sua resposta é dicotomica (sim e não), você deve empregar uma</div><div>regressão logistica.</div><div> </div><div>Com isso, certamente as coisas fluirão melhor.</div><div> </div><div>Abraços</div><div> </div><div>22.07.2020, 17:03, "Emerson Cotta Bodevan por (R-br)" <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>:</div><blockquote><div><div>Prezados, boa tarde.</div><div> </div><div>Estou com dificuldade para cálculo de Razão de Prevalência, com respectivos IC95% para meus dados.</div><div> </div><div>Meus dados estão com a seguinte estrutura:</div><div>Variável resposta:</div><div>- ocorrência de AVC (0: Não, 1: Sim)</div><div>Variáveis independentes:</div><div>- Faixa Etária (18 a 28 - referência, 29 a 39, 40 a 59, 60 a 79 e 80 ou mais)</div><div>- Escolaridade (Nunca estudou - referência, Ens Fun, Ens Med,  Ens Sup)</div><div>- Saúde (Excelente - referência, Muito Boa, Boa, Regular, Ruim)</div><div>- Número Doenças Crônicas (Nenhuma - referência, Uma, Duas ou mais)</div><div>- Automedicação (Não - referência, Sim)</div><div> </div><div>Importante dizer que tenho alta proporção de zeros na variável resposta: 371 zeros e 11 uns.</div><div> </div><div><strong>Tentei inicialmente a regressão de poisson da seguinte forma:</strong></div><div>library(sandwich)<br />library(lmtest)</div><div>fit.poisson=glm(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,data=dados,family=poisson)</div><div><strong>Obtive a seguinte mensagem:</strong></div><div>glm.fit: taxas ajustadas numericamente 0 ocorreu</div><div> </div><div><strong>Vi que o problema pode ser o excesso de zeros. Então, lendo algumas postagens aqui da lista tentei o seguinte:</strong></div><div>library(pscl)</div><div>fit.hurdle<-hurdle(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,dist="poisson",zero.dist="poisson",data=dados)</div><div><strong>Obtive a seguinte mensagem:</strong></div><div>Warning messages:<br />1: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred<br />2: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred<br />3: In value[[3L]](cond) :<br />  Lapack routine dgesv: system is exactly singular: U[7,7] = 0FALSE</div><div><strong>Tentei então</strong></div><div>fit.zeroinflPoisson<-zeroinfl(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,dist="poisson",link="logit",data=dados)</div><div><strong>Obtive a seguinte mensagem:</strong></div><div>Warning messages:<br />1: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred<br />2: In value[[3L]](cond) :<br />  sistema é computacionalmente singular: condição recíproca número = 8.9423e-20FALSE</div><div> </div><div>Não consigo encontrar uma saída. Alguém pode me dar uma dica?</div><div>Agradeço imensamente.</div><div>Atenciosamente,</div><div><div><div><div> <div style="text-align:left"><em><strong>Emerson</strong></em></div></div></div></div></div></div>,<p>_______________________________________________<br />R-br mailing list<br /><a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br /><a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br">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">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.</p></blockquote>