Professor daniel,
Obrigado pela resposta. Ainda não testei essa alternativa. Mas a desvantagem dessa abordagem seria o grande número de modelos a serem ajustados, visto que tenho 11 variáveis explicativas categóricas para duas variáveis resposta numéricas contínuas. Isso me faria ajustar 22 modelos que teriam como premissa a independencia entre as variáveis explicativas.

O que quero dizer é: o quanto a combinação das variáveis categóricas c1 c2 c3 c4 c5 c6... etc (biárias =0 ou 1)  explicam meu x (numérico contínuo).  

Será que existe um modo de eu ajustar dois modelos? Tipo com a variável resposta X em função de todas as varíaveis explicativas categóricas e outro modelo com a variável resposta Y em função de todas as variáveis explicativas categóricas?



c1 c2 c3 c4 x y
0 1 1 1 931 623
0 1 0 0 163 259
1 0 1 0 690 306
1 0 1 0 690 306


-- 

Jefferson Ferreira-Ferreira

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Em 18 de setembro de 2014 12:56, Daniel Tiezzi <dtiezzi@usp.br> escreveu:
Você precisa fazer uma regressão.

Segue um modelo

# Regression analyses, standardized
model1.z <- lm(scale(PE$endurance) ~ scale(PE$age))
summary(model1.z)
confint(model1.z)

model2.z <- lm(scale(PE$endurance) ~ scale(PE$activeyears))
summary(model2.z)
confint(model2.z)

model3.z <- lm(scale(PE$endurance) ~ scale(PE$age) + scale(PE$activeyears))
summary(model3.z)
confint(model3.z)

# Conduct a model comparison NHST to compare the fit of model2.z to the fit of model3.z
anova(model2.z, model3.z)


Acho que seria assim


Daniel




Daniel Tiezzi, MD, PhD
Professor Associado
Departamento de Ginecologia e Obstetrícia
Setor de Mastologia e Oncologia Ginecológica
Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto - USP
Tel.: 16 3602-2488





On Sep 18, 2014, at 12:47 PM, Jefferson Ferreira-Ferreira <jecogeo@gmail.com> wrote:


Prezados;

Uma dúvida básica de um iniciante em análises estatísticas.
Tenho uma série de variáveis categóricas binárias e duas variáveis contínuas. Eu gostaria de saber o quando minhas variáveis categóricas explicam minhas duas variáveis contínuas. Por exemplo:

c1 c2 c3 c4 x y
0 1 1 1 931 623
0 1 0 0 163 259
1 0 1 0 690 306
1 0 1 0 690 306


A pergunta é: o quanto a combinação das variáveis c explicam os valores de x e y? Ou, qual a correlação entre as variáveis c e as variáveis x e y?

Podem me dar alguma ideia de análises possíveis?
Obrigado.


--

Jefferson Ferreira-Ferreira
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