<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div>Prezado Cezar, boa tarde.</div><div><br></div><div>Gostaria de entender melhor seus comentários...</div><div><br></div><div>1º) as VIs que teriam alta correlação seriam Faixa Etária com Número de doenças crônicas e Escolaridade e Automedicação?</div><div>Neste caso... eu deveria optar por uma das VIs de cada par? <br></div><div>2º) Na frase: "Qtos casos você para cada desfecho para calcular a RP?" Você pergunta "Quantos casos eu tenho para cada desfecho?" Se for, não compreendi como isso afeta o cálculo da RP. Desculpe minha falta de conhecimento.<br></div><div><br></div><div>Agradeço a atenção.<br></div><div><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><b><br></b><div style="text-align:left"><i><b>Emerson</b></i><br></div></div></div></div><br></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">Em qui., 23 de jul. de 2020 às 10:53, Cesar Rabak por (R-br) <<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>> escreveu:<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">Emerson:<div><br></div><div>Algum dos pares de VIs do seu problema apresenta correlação muito alta (pelos nomes vejo dois pares altamente candidatos)?</div><div><br></div><div>Qtos casos você para cada desfecho para calcular a RP?</div><div><br></div><div>--</div><div>Cesar Rabak</div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Wed, Jul 22, 2020 at 5:03 PM Emerson Cotta Bodevan 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>Prezados, boa tarde.</div><div><br></div><div>Estou com dificuldade para cálculo de Razão de Prevalência, com respectivos IC95% para meus dados.</div><div><br></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)<br></div><div>- Número Doenças Crônicas (Nenhuma - referência, Uma, Duas ou mais)</div><div>- Automedicação (Não - referência, Sim)</div><div><br></div><div>Importante dizer que tenho alta proporção de zeros na variável resposta: 371 zeros e 11 uns.</div><div><br></div><div><b>Tentei inicialmente a regressão de poisson da seguinte forma:</b></div><div>library(sandwich)<br>library(lmtest)</div><div>fit.poisson=glm(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,data=dados,family=poisson)</div><div><b>Obtive a seguinte mensagem:</b></div><div>glm.fit: taxas ajustadas numericamente 0 ocorreu <br></div><div><br></div><div><b>Vi que o problema pode ser o excesso de zeros. Então, lendo algumas postagens aqui da lista tentei o seguinte:<br></b></div><div>library(pscl)</div><div>fit.hurdle<-hurdle(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,dist="poisson",zero.dist="poisson",data=dados)</div><div><b>Obtive a seguinte mensagem:</b></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<br></div><div><b>Tentei então</b><br></div><div>fit.zeroinflPoisson<-zeroinfl(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,dist="poisson",link="logit",data=dados)<br></div><div><b>Obtive a seguinte mensagem:</b></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><br></div><div>Não consigo encontrar uma saída. Alguém pode me dar uma dica?</div><div>Agradeço imensamente.</div><div>Atenciosamente,<br></div><div><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><b><br></b><div style="text-align:left"><i><b>Emerson</b></i><br></div></div></div></div></div></div>
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