Oi Mauricio, bom dia.Era isso mesmo. Mudando para 0 e 1, rodou perfeitamente.Muito obrigado a todos que ajudaram de alguma forma.Att.,EmersonEm 21 de abril de 2016 18:01, Mauricio Cardeal <mcardeal2010@gmail.com> escreveu:Emerson, tente colocar a variável dependente como numérica e com códigos numéricos 1 e 0.Mauricio Cardeal
UFBAEm 19/04/2016 22:00, Emerson Cotta Bodevan escreveu:Prezados...Executei o comando sugerido pelo Mauriciomod1<-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 factorsMeus dados estão no seguinte formato: (data frame dmha2):ClassEco Educ PoliFarA 0-2 SD-E 3-5 N
B 12+ SA 6-8 SC 9-11 ND-E 0-2 S
... ... ...Vocês sabem o que está errado?Att.,EmersonEm 19 de abril de 2016 19:03, Emerson Cotta Bodevan <bodevan.ec@gmail.com> escreveu:Obrigado Mauricio.Vou executar aqui.Att.,EmersonEm 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
UFBAEm 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.EmersonEm 19 de abril de 2016 17:22, Marco Nunes <nunes.ma@outlook.com> escreveu:Olá EmersonO 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 prevalencialibrary(epiR)dat <- matrix(c(13,2163,5,3349), nrow = 2, byrow = TRUE)rownames(dat) <- c("DF+", "DF-")colnames(dat) <- c("FUS+", "FUS-")datepi.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 NunesDepartamento de Medicina/UFS
Date: Sat, 9 Apr 2016 15:49:02 -0300Subject: Re: [R-br] Razão de prevalênciaObrigado César.Vou verificar.Abraço,EmersonEm 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.pdfHTH--Cesar Rabak2016-04-07 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 arazão de prevalência e seus intervalos de confiança? Estudo transversal.Algum pacote adequado?Agradeço qualquer ajuda.
Emerson_______________________________________________
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