Olá, Embora eu ainda me considere um iniciante, inclino-me a fazer uma sugestão, baseada no que tenho aplicado nas minhas análises. Eu uso o pacote Epitools. Ele tem comandos para cálculo de "odds ratio" (razão de chances ou de prevalencia) e de "risk ratio" (razão de risco). Ele contempla os quatro métodos para cálculo que conheço. O comando é bem simples e gera, como resposta, o valor p do teste qui-quadrado, a razão pontual e seu intervalo de confiança. Há braços, Marcos Coelho Bissoli
Em 24 de abr de 2016, às 22:56, Emerson Cotta Bodevan <bodevan.ec@gmail.com> escreveu:
Prezados, boa noite.
Muito obrigado mais uma vez. Resolvido.
Att.,
Emerson
Em 22 de abril de 2016 19:29, sznelwar <sznelwar@uol.com.br> escreveu:
Tem o dataset deste exemplo?
Emerson, segue um exemplo sem erro:
a1=glm(ce~fx+pp+di+sx+tb+hf,family="poisson"(link="log")) summary(a1,cor=F)
Call: glm(formula = ce ~ fx + pp + di + sx + tb + hf, family = poisson(link = "log"))
Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1,406 -0,864 -0,703 0,593 1,576
Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) -1,399 0,196 -7,14 0,00000000000094 *** fx 0,455 0,211 2,16 0,031 * pp 0,518 0,263 1,97 0,049 * di 0,414 0,207 2,00 0,046 * sx 0,287 0,202 1,42 0,156 tb -1,177 1,009 -1,17 0,243 hf -0,338 0,421 -0,80 0,423 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0,001 ‘**’ 0,01 ‘*’ 0,05 ‘.’ 0,1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)
Null deviance: 183,26 on 250 degrees of freedom Residual deviance: 160,98 on 244 degrees of freedom #### Aqui Residual deviance não é maior do que os graus de liberdade (sugere não haver overdispersion) (16 observations deleted due to missingness) AIC: 383
Number of Fisher Scoring iterations: 5
#Razões de prevalências
exp(a1$coefficients) (Intercept) fx pp di sx tb hf 0,24673 1,57594 1,67850 1,51360 1,33183 0,30818 0,71343 exp(confint(a1)) # 95% CI for exponentiated coefficients Waiting for profiling to be done... 2,5 % 97,5 % (Intercept) 0,165063 0,35644 fx 1,035317 2,36868 pp 0,975754 2,74838 di 1,015014 2,29550 sx 0,890559 1,97234 tb 0,017425 1,39886 hf 0,278106 1,49427
# Verificando fator de inflação das variancia
vif(a1) fx pp di sx tb hf 1,0911 1,0722 1,0131 1,0238 1,0084 1,0040 sqrt(vif(a1)) fx pp di sx tb hf 1,0446 1,0355 1,0065 1,0118 1,0042 1,0020 sqrt(vif(a1)) > 2 fx pp di sx tb hf FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
# Análise de residuos studentizados
#residuos library(MASS) sresid mean(sresid) [1] 0,00022105 var(sresid) [1] 1,0093
#variável dependente
tab(ce) freq.abs freq.rel 0 149 58,9 1 104 41,1 Total: 253
Mauricio Cardeal UFBA
Em 19/04/2016 22:00, Emerson Cotta Bodevan escreveu: Prezados... Executei o comando sugerido pelo Mauricio
mod1<-glm(PoliFar~ClassEco+Educ,family="poisson"(link="log"),data=dmha2)
e estou encontrando a seguinte mensagem de erro
Error in if (any(y < 0)) stop("negative values not allowed for the 'Poisson' family") : valor ausente onde TRUE/FALSE necessário Além disso: Warning message: In Ops.factor(y, 0) : ‘<’ not meaningful for factors Meus dados estão no seguinte formato: (data frame dmha2): ClassEco Educ PoliFar A 0-2 S D-E 3-5 N B 12+ S A 6-8 S C 9-11 N D-E 0-2 S ... ... ...
Vocês sabem o que está errado? Att.,
Emerson
Em 19 de abril de 2016 19:03, Emerson Cotta Bodevan <bodevan.ec@gmail.com> escreveu:
Obrigado Mauricio. Vou executar aqui. Att.,
Emerson
Em 19 de abril de 2016 19:01, Mauricio Cardeal <mcardeal2010@gmail.com> escreveu:
Emerson, você pode tentar assim:
modelo=glm(variavel dependente ~ variaveis independentes,family="poisson"(link="log")) exp(modelo$coefficients) summary(modelo)
Para os intervalos de confiança use a função confint:
exp(confint(modelo)) # 95% CI for exponentiated coefficients
Mauricio Cardeal UFBA
Em 19/04/2016 18:37, Emerson Cotta Bodevan escreveu: Olá Marco! Obrigado pela dica. Depois de ler as referências e sugestões, vi que (apesar de minha resposta ser dicotômica) , como meu estudo é transversal, o melhor é usar a Regressão de Poisson com variância Robusta. A dica do Maurício Cardeal. Agora... como construo o IC da Razão de Prevalência? Agradeço a todos.
Emerson
Em 19 de abril de 2016 17:22, Marco Nunes <nunes.ma@outlook.com> escreveu:
Olá Emerson
O uso da razão de prevalência na regressão logística já foi reapondido. Para o cálculo de razão de prevalência (assim como risco relatico e razão de odds também) utilizo o pacote "epiR". Encaminho um tutorial abaixo.
# Exemplo de utilização do epi.2by2 para calculo da razão de prevalencia
library(epiR)
dat rownames(dat) colnames(dat) dat epi.2by2(dat = as.table(dat), method = "cross.sectional", conf.level = 0.95, units = 100, homogeneity = "breslow.day", outcome = "as.columns")
Prof. Dr. Marco Antonio Prado Nunes Departamento de Medicina/UFS
Date: Sat, 9 Apr 2016 15:49:02 -0300 From: bodevan.ec@gmail.com To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br Subject: Re: [R-br] Razão de prevalência
Obrigado César. Vou verificar. Abraço,
Emerson
Em 8 de abril de 2016 14:30, Cesar Rabak <cesar.rabak@gmail.com> escreveu: Olá Emerson,
Embora a referência apresentada pelo Leonardo seja recente e interessante, pode acontecer que devido a exigências do veículo que você publicará, orientação ou chefia, o cálculo tenha que seguir com a RL regular para os IC da RP.
Nesse caso, recomendo a leitura de um artigo mais "clássico" e que tem boas referências e código e R: http://www.scielo.br/pdf/csp/v31n3/0102-311X-csp-31-03-00487.pdf
HTH -- Cesar Rabak
2016-04-07 15:21 GMT-03:00 Emerson Cotta Bodevan <bodevan.ec@gmail.com>: Prezados, boa tarde. Estou usando regressão logística, tendo como resposta a ocorrência ou não de uma doença comum (alta prevalência). Como calcular a razão de prevalência e seus intervalos de confiança? Estudo transversal. Algum pacote adequado? Agradeço qualquer ajuda.
Emerson _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
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