Emerson, segue um exemplo sem erro:
> a1=glm(ce~fx+pp+di+sx+tb+hf,family="poisson"(link="log"))
> summary(a1,cor=F)
Call:
glm(formula = ce ~ fx + pp + di + sx + tb + hf, family = poisson(link =
"log"))
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1,406 -0,864 -0,703 0,593 1,576
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -1,399 0,196 -7,14 0,00000000000094 ***
fx 0,455 0,211 2,16 0,031 *
pp 0,518 0,263 1,97 0,049 *
di 0,414 0,207 2,00 0,046 *
sx 0,287 0,202 1,42 0,156
tb -1,177 1,009 -1,17 0,243
hf -0,338 0,421 -0,80 0,423
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0,001 ‘**’ 0,01 ‘*’ 0,05 ‘.’ 0,1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)
Null deviance: 183,26 on 250 degrees of freedom
Residual deviance: 160,98 on 244 degrees of freedom #### Aqui
Residual deviance não é maior do que os graus de liberdade (sugere não
haver overdispersion)
(16 observations deleted due to missingness)
AIC: 383
Number of Fisher Scoring iterations: 5
#Razões de prevalências
> exp(a1$coefficients)
(Intercept) fx pp di sx tb hf
0,24673 1,57594 1,67850 1,51360 1,33183 0,30818
0,71343
> exp(confint(a1)) # 95% CI for exponentiated coefficients
Waiting for profiling to be done...
2,5 % 97,5 %
(Intercept) 0,165063 0,35644
fx 1,035317 2,36868
pp 0,975754 2,74838
di 1,015014 2,29550
sx 0,890559 1,97234
tb 0,017425 1,39886
hf 0,278106 1,49427
# Verificando fator de inflação das variancia
> vif(a1)
fx pp di sx tb hf
1,0911 1,0722 1,0131 1,0238 1,0084 1,0040
> sqrt(vif(a1))
fx pp di sx tb hf
1,0446 1,0355 1,0065 1,0118 1,0042 1,0020
> sqrt(vif(a1)) > 2
fx pp di sx tb hf
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
# Análise de residuos studentizados
> #residuos
> library(MASS)
> sresid <- studres(a1)
> mean(sresid)
[1] 0,00022105
> var(sresid)
[1] 1,0093
>
#variável dependente
> tab(ce)
freq.abs freq.rel
0 149 58,9
1 104 41,1
Total: 253
Mauricio Cardeal
UFBA
Em 19/04/2016 22:00, Emerson Cotta Bodevan escreveu:
Prezados...
Executei o comando sugerido pelo Mauricio
*mod1<-glm(PoliFar~ClassEco+Educ,family="poisson"(link="log"),data=dmha2)*
e estou encontrando a seguinte mensagem de erro
*
Error in if (any(y < 0)) stop("negative values not allowed for the
'Poisson' family") : valor ausente onde TRUE/FALSE necessário
Além disso: Warning message:
In Ops.factor(y, 0) : ‘<’ not meaningful for factors*
Meus dados estão no seguinte formato: (*data frame dmha2*):
*ClassEco Educ PoliFar
*
*A 0-2 S
*
*D-E 3-5 N
B 12+ S
*
*A 6-8 S
*
*C 9-11 N
*
*D-E 0-2 S
*
*... ... ...*
Vocês sabem o que está errado?
Att.,
*
*
/*Emerson*/
Em 19 de abril de 2016 19:03, Emerson Cotta Bodevan
<[email protected] <mailto:[email protected]>> escreveu:
Obrigado Mauricio.
Vou executar aqui.
Att.,
*
*
/*Emerson*/
Em 19 de abril de 2016 19:01, Mauricio Cardeal
<[email protected] <mailto:[email protected]>> escreveu:
Emerson, você pode tentar assim:
modelo=glm(variavel dependente ~ variaveis
independentes,family="poisson"(link="log"))
exp(modelo$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
<[email protected] <mailto:[email protected]>> 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
From: [email protected] <mailto:[email protected]>
To: [email protected]
<mailto:[email protected]>
Subject: Re: [R-br] Razão de prevalência
Obrigado César.
Vou verificar.
Abraço,
*
*
/*Emerson*/
Em 8 de abril de 2016 14:30, Cesar Rabak
<[email protected] <mailto:[email protected]>>
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
<[email protected] <mailto:[email protected]>>:
Prezados, boa tarde.
Estou usando regressão logística, tendo como
resposta a ocorrência ou não de uma doença comum
(alta prevalência).
Como calcular a *razão de prevalência* e seus
intervalos de confiança? Estudo transversal.
Algum pacote adequado?
Agradeço qualquer ajuda.
*
*
/*Emerson*/
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