Olá Emerson, tudo bom?Como sua resposta é dicotomica (sim e não), você deve empregar umaregressão logistica.Com isso, certamente as coisas fluirão melhor.Abraços22.07.2020, 17:03, "Emerson Cotta Bodevan por (R-br)" <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>:,Prezados, boa tarde.Estou com dificuldade para cálculo de Razão de Prevalência, com respectivos IC95% para meus dados.Meus dados estão com a seguinte estrutura:Variável resposta:- ocorrência de AVC (0: Não, 1: Sim)Variáveis independentes:- Faixa Etária (18 a 28 - referência, 29 a 39, 40 a 59, 60 a 79 e 80 ou mais)- Escolaridade (Nunca estudou - referência, Ens Fun, Ens Med, Ens Sup)- Saúde (Excelente - referência, Muito Boa, Boa, Regular, Ruim)- Número Doenças Crônicas (Nenhuma - referência, Uma, Duas ou mais)- Automedicação (Não - referência, Sim)Importante dizer que tenho alta proporção de zeros na variável resposta: 371 zeros e 11 uns.Tentei inicialmente a regressão de poisson da seguinte forma:library(sandwich)
library(lmtest)fit.poisson=glm(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,data=dados,family=poisson)Obtive a seguinte mensagem:glm.fit: taxas ajustadas numericamente 0 ocorreuVi que o problema pode ser o excesso de zeros. Então, lendo algumas postagens aqui da lista tentei o seguinte:library(pscl)fit.hurdle<-hurdle(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,dist="poisson",zero.dist="poisson",data=dados)Obtive a seguinte mensagem:Warning messages:
1: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred
2: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred
3: In value[[3L]](cond) :
Lapack routine dgesv: system is exactly singular: U[7,7] = 0FALSETentei entãofit.zeroinflPoisson<-zeroinfl(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,dist="poisson",link="logit",data=dados)Obtive a seguinte mensagem:Warning messages:
1: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
2: In value[[3L]](cond) :
sistema é computacionalmente singular: condição recíproca número = 8.9423e-20FALSENão consigo encontrar uma saída. Alguém pode me dar uma dica?Agradeço imensamente.Atenciosamente,Emerson_______________________________________________
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