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 <[email protected]> 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 <[email protected]> > escreveu: > >> Obrigado Mauricio. >> >> Vou executar aqui. >> >> Att., >> >> >> >> *Emerson* >> >> Em 19 de abril de 2016 19:01, Mauricio Cardeal < <[email protected]> >> [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]> >>> [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]>[email protected] >>>> To: <[email protected]>[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]> >>>> [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> >>>> 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]>[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* >>>> >>>> _______________________________________________ >>>> R-br mailing list >>>> <[email protected]>[email protected] >>>> <https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-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> >>>> http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. >>>> >>>> >>>> >>>> _______________________________________________ >>>> R-br mailing list >>>> <[email protected]>[email protected] >>>> <https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-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> >>>> http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. >>>> >>>> >>>> >>>> _______________________________________________ R-br mailing list >>>> <[email protected]>[email protected] >>>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia >>>> de postagem ( <http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia> >>>> http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo m�nimo reproduz�vel. >>>> >>>> _______________________________________________ >>>> R-br mailing list >>>> [email protected] >>>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >>>> Leia o guia de postagem ( <http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia> >>>> http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. >>>> >>> >>> >>> >>> _______________________________________________ >>> R-br mailing >>> [email protected]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 forne�a c�digo >>> m�nimo reproduz�vel. >>> >>> >>> >>> _______________________________________________ >>> R-br mailing list >>> [email protected] >>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >>> Leia o guia de postagem ( <http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia> >>> http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. >>> >> >> > > > _______________________________________________ > R-br mailing > [email protected]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 forne�a c�digo > m�nimo reproduz�vel. > > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > 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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