Completando o Cesar: Será que Regressão Logística é o método correto para o que você busca?
Você responderá a esta pergunta simplesmente revisitando "o que você quer obter como resposta" lmassis <at> yahoo <dot> com <dot> br assis.leonard <at> gmail <dot> com On Tue, Apr 21, 2020 at 6:42 PM Cesar Rabak por (R-br) < r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote: > Elias, > > Como cada VI « apresenta uma prevalência pequena da doença », que eu > entendo como "cada VI tem uma contingência cruzada pequena para o caso de > doença e exposição" você realmente está com um conjunto de variáveis que > não vão conseguir explicar a VD como os testes que foram descritos mostram > muito bem. > > Ademais, se a tab de exemplo for representativa das VI que você tem, ela > pelo menos, mostra uma margem de presença da exposição muito pequena > também, o que coloca a análise sob dificuldade epistemológica: como uma > exposição presente em apenas 1% dos casos poderia explicar uma prevalência > da doença de 12% ⁉ > > Aparentemente seus dados dizem à sua pergunta : "A resposta é nenhuma > delas". > > HTH > > -- > Cesar Rabak > > > On Tue, Apr 21, 2020 at 5:57 PM Elias Carvalho por (R-br) < > r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote: > >> Tenho um banco de dados com 3074 linhas sem missing. >> >> Uma variável dependente binária e mais 42 variáveis independentes também >> binárias (todas como fator). >> >> Minha pergunta é quals VIs contribuem para a doença que está em VD. >> >> Meu summary da VD apresenta o seguinte resultado: >> >> summary(data.to.work.train$NMM) >> Sem doença Com doença >> 2715 359 >> >> removi as variáveis com alta correlação (multicolinearidade) e fiz uma RL >> com todas as variáveis e nada deu signficativo. >> >> Fiz tambem com variáveis individuais e nada de significativo. >> >> A maioria das variáveis apresenta uma prevalência pequena da doença: >> >> Não Sim >> Não 2683 32 >> Sim 353 6 >> >> Alguém poderia opinar sobre uma possível solução? Ou outros passos a >> seguir? >> -- >> >> >> *In Jesu et Maria* >> *Obrigado* >> *Prof. Elias Carvalho* >> >> *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he >> who has been able to understand the cause of things"* >> _______________________________________________ >> R-br mailing list >> R-br@listas.c3sl.ufpr.br >> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça >> código mínimo reproduzível. >> > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br@listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. >
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