Acredito já ter citado estudo mencionando que os intervalos de confiança da tração de prevalência com a regressão Poisson ficam excessivamente estreitos. No SAS e no Stata a solução mais facilmente acessível é a estimação sanduíche da variância, mas no R a solução mais fácil é usar a distribuição quasi-Poisson.
 
Leonardo Ferreira Fontenelle
 
 
Em Sex 22 abr. 2016, às 09:54, Emerson Cotta Bodevan escreveu:
Oi Mauricio, bom dia.
Era isso mesmo. Mudando para 0 e 1, rodou perfeitamente.
 
Muito obrigado a todos que ajudaram de alguma forma.
Att.,
 
 
Emerson
 
Em 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
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 <- matrix(c(13,2163,5,3349), nrow = 2, byrow = TRUE)
rownames(dat) <- c("DF+", "DF-")
colnames(dat) <- c("FUS+", "FUS-")
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
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 arazão de prevalência e seus intervalos de confiança? Estudo transversal.
 
Algum pacote adequado?
 
 
Agradeço qualquer ajuda.
 
Emerson
 
 
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