Fernando,
foi exatamente isso que quis dizer quando sugeri processos estocásticos (Modelos de fluxo migratório, estudantes na escola, dentre outros são bem representados por meio de processos estocásticos) . Um estudo demográfico caberia bem no problema, principalmente porque neste problema, craramente vemos que 10 casos em um ano e 10 no ano seguinte não são grandezas comparáveis, a primeira providência a ser tomada é torná-la comparável, na mesma ordem de grandeza.
Quanto aos modelos lineares generalizados, creio ser possível utilizar, pois existem modelos de efeito misto (Mixed effects models) que lidam com estruturas de erro correlacionadas de maneira temporal. Nunca utilizei estes modelos neste contexto, pode ser possível, teria que pensar mais em cima deste problema.
Este "erro" de se comparar grandezas incomparáveis vem de muito tempo no Brasil, basta uma busca simples no Google ou em nossas mentes mesmo para acharmos divulgação de "Número de acidentes nas rodovias" divulgado por estado ou rodovia. Ora vejamos: Além de cada estado possuir malhas viárias de tamanhos diferentes e com circulação de veículos diferente, temos diversos outros fatores "esquecidos", como condições da rodovia, tipo de relevo, etc.Em 09/12/2011 10:23, Fernando Colugnati escreveu:
[]s Leonard de Assis assis <dot> leonard <at> gmail <dot> comPessoal, este é um problema clássico de epidemiologia e saúde pública, e a comparação deve ser feita estimando-se as incidênicas (casos novos/ ano*10.000habitantes, por exemplo, as unidades de tempo e população podem mudar), que podem ser via modelos de poissson, Binom.-negativo ou algum processo de contagem estocástico, como já sugerido. Mas não devem ser esquecidas correções para taxas de crescimento populacional, etc...enfim, como disse, é bem clássico. Este aumento pode ser um efeito de coorte (age-cohort effect), por exemplo.
Lembre-se de onde vêm estes dados, são nacionais, regionais? Vieram de alguma base do MS (datasus)? É apenas a cobertura do SUS? A modelagem estatística só pode ser bem definida se vc souber o que estes dados representam, quais correções utilizar, etc...senão estará estimado apenas viéses, que até é importante, mas pra outros objetivos.
Abs
Em 8 de dezembro de 2011 23:20, Leonard de Assis <assis.leonard@gmail.com> escreveu:
Dani,
Existem várias formas de se analisar estes dados. Eu particularmente tentaria unir estas informações fazendo uma estratégia de processos estocásticos (Acho teorico demais, mas é mais desafiante). O desafio encontra-se na forte correlação temporal envolvida em tudo.
Se partir para modelos lineares, creio que Poisson não seja uma boa idéia, pois ficva meio "fora de escala'. O ideal seria smnalisar a proporç~~ao que estes casos representam na população em estudo.
Mas tudo isso é só palpite, cada um tem seu jeito de pensar e abordar determinados problemas.
[]s Leonard de Assis assis <dot> leonard <at> gmail <dot> com
Em 08/12/2011 11:24, Daniela Recchia escreveu:Olá pessoal,
a pergunta é mais teórica. Estou analisando o comportamento do sarampo ao longo dos anos. Aqui, em 1999 foi criada a lei que diz que as criancas devem ser vacinadas contra sarampo, cachumba e rubéola em 2 doses de vacinas, para a garantia de aproximadamente 99% de protecao contra as doencas.
Mas a princípio, parece que ao decorrer do tempo (analiso de 2001 a 2011) o numero de criancas com sarampo realmente diminui, após essa campanha. Existem sim ainda algumas, devido a varios fatores (pais nao querem vacinar os filhos, as criancas só tomam 1 vacina...) mas o numero de adultos que apresentam sarampo tem aumentado, se comparado ao inicio da campanha. Por exemplo, se olhar os dados de doentes no peridio de 2003-2005 e 2009-2011 os adultos infectados nesses ultimos anos sao bem mais do que nos primeiros. (Na verdade nas idades de 15-39 anos)
Entao a pincipio tenho dados para os doentes ao longo dos anos e por idade, algo como:
> dados2Altersgruppe 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 20111 00-00 107 156 39 14 38 156 24 28 50 29 662 01-01 524 405 81 22 57 157 35 50 63 41 963 02-02 420 313 42 9 30 68 20 31 15 25 494 03-03 359 320 71 10 40 73 25 42 20 16 475 04-04 397 375 56 5 42 82 21 46 17 19 426 05-09 1594 1527 262 17 250 446 123 210 83 127 2937 10-14 1034 803 112 8 136 515 116 217 72 179 3408 15-19 786 356 48 11 56 375 68 139 74 133 2189 20-24 376 147 26 2 37 135 39 44 55 64 12610 25-29 175 85 12 8 31 110 32 41 49 45 9911 30-39 168 124 14 6 45 122 49 46 51 67 12412 40-49 49 29 11 8 13 39 11 13 17 28 7013 50-59 17 7 3 2 3 19 3 6 3 4 814 60-69 9 3 0 1 3 8 0 1 0 3 315 70 1 3 0 0 0 3 0 0 2 0 3
A minha idéia entao é rodar umt este estatistico, para a hipótese nula H0: a proporcao(?) ou o numero de adultos doentes no periodo 2003-2005 nao se diferencia significativamente dos doentes no periodo de 2009-2011.
Tudo bem, meu próximo passo entao foi agrupar os dados, de talforma que tenho agora grupo de pessoas de 0 a 4 anos, 5 a 14 anos, 15 a 39 anos e acima de 40 anos. Para analisar por pediordos, simplesmente somei os casos para os anos de 2003-2005 e 2009-2011. Ok, agora tenho um numero por periodo e por grupo. Como compara-los efetivamente? Pois do jeito que retrabalhei os dados, nao consigo aplicar o teste T para 2 populacoes, nao tenho como medir normalidade e homocedasticidade. Na verdade, nao sei se o jeito que formatei os dados para a análise está correta para analisar a hipótese desejada.
Como vcs fariam?
Abracos,--
Daniela Rodrigues Recchia
Master Student of Statistics - Technische Universität Dortmund.
"It is better to have an inexact answer to the right question than a precise one to the wrong question!"John Tuckey__._,_.___.![]()
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