Elias, Há vários possíveis comentários a fazer, embora, de antemão aviso-o, que pelo fato de você ter dezessete casos apenas, não há muito a melhorar. 1. Calcular os coeficientes de associação quando a hipótese de independência não pode ser descartada tende a ser um exercício equivalente a tentar ler folhas de chá numa xícara após a merenda; 2. Ao você fazer múltiplas comparações *nos mesmos dados* você ainda teria que fazer uma correção para assegurar que seu Erro Tipo I não seria inflacionado; 3. A alternativa de fazer um *omnibus test*, por exemplo via uma regressão logística com G como desfecho e as outras como VI, esbarra no fato de que se precisaria muito mais casos¹. Então no seu caso a única coisa que a Estatística o autorizaria é dizer que as hipóteses de independências não podem ser descartadas e que devido ao tamanho da amostra mais nada pode ser dito (do ponto de vista de inferência). Com o conhecimento do domínio do problema e a Descritiva você pode especular mais um pouco, mas irremediavelmente teria que propor um estudo com maior potências estatística se quiser alguma constatação do fenômeno que está estudando. HTH -- Cesar Rabak [1] A discussão sobre assunto é vasta com concordância apenas que é "um problema complexo", mas para colocar a bola em campo, Peduzzi et al. 1996, costuma ser citado como melhor referência. A fórmula seria N = 10∙k / p; N :: mínimo tamanho da amostra, k :: número de covariáveis; p :: mínimo da proporção casos ou não casos. Peduzzi P, Concato J, Kemper E, Holford TR, Feinstein AR (1996) A simulation study of the number of events per variable in logistic regression analysis. Journal of Clinical Epidemiology 49:1373-1379. On Tue, Jul 10, 2018 at 8:38 PM, Elias Carvalho via R-br < r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
Prezados
Tenho uma amostra pequena com apenas 17 registros, e 7 variáveis dicotômicas, cujo resumo é:
A B C D E F G 0: 7 0:10 0: 6 0:11 0: 2 0: 1 0:15 1:10 1: 7 1:11 1: 6 1:15 1:16 1: 2
A variável G seria meu desfecho e o resto possíveis preditores
Para veficiar a associação entre o desfecho e as outras variáveisexecutei o teste exato de fisher por ser uma amostra pequena, mas o resutados mostraram que o desfecho não depende de nenhuma variável:
fisher.test(data.to.work$G, data.to.work$A) Fisher's Exact Test for Count Data
data: data.to.work$G and data.to.work$A p-value = 0.4853 alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1 95 percent confidence interval: 0.1311443 Inf sample estimates: odds ratio Inf
fisher.test(data.to.work$G, data.to.work$B) Fisher's Exact Test for Count Data
data: data.to.work$G and data.to.work$B p-value = 0.4853 alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1 95 percent confidence interval: 0.000000 7.625189 sample estimates: odds ratio 0
fisher.test(data.to.work$G, data.to.work$C) Fisher's Exact Test for Count Data
data: data.to.work$G and data.to.work$C p-value = 0.5147 alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1 95 percent confidence interval: 0.1003871 Inf sample estimates: odds ratio Inf
fisher.test(data.to.work$G, data.to.work$D) Fisher's Exact Test for Count Data
data: data.to.work$G and data.to.work$D p-value = 0.5147 alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1 95 percent confidence interval: 0.00000 9.96144 sample estimates: odds ratio 0
fisher.test(data.to.work$G, data.to.work$E) Fisher's Exact Test for Count Data
data: data.to.work$G and data.to.work$E p-value = 1 alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1 95 percent confidence interval: 0.01971228 Inf sample estimates: odds ratio Inf
fisher.test(data.to.work$G, data.to.work$F) Fisher's Exact Test for Count Data
data: data.to.work$G and data.to.work$F p-value = 1 alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1 95 percent confidence interval: 0.003434375 Inf sample estimates: odds ratio
Inf
Em seguida calculei o V de Cramer, Coeficiente de Contingência e phi e todos mostram independência e associação fraca.
summary(assocstats(tab_cont_G_A)) # Resultado: # X^2 df P(> X^2) # Likelihood Ratio 2.3071 1 0.12878 # P-Valor > 0.05 - independentes # Pearson 1.5867 1 0.20780 # P-Valor > 0.05 - independentes # # Phi-Coefficient : 0.306 # Coef de Phi - Associação fraca # Contingency Coeff.: 0.292 # Coef de Cont - Associação fraca # Cramer's V : 0.306 # V de Crammer - Associação fraca
Pelo que pesquisei este seriam os métodos mais adequados para este tipo de análise
Há um método melhor para avaliar esse tipo de dado?
--
*In Jesu et Maria* *Obrigado* *Prof. Elias Carvalho*
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