Fernando,

foi exatamente isso que quis dizer quando sugeri processos estocásticos (Modelos de fluxo migratório, estudantes na escola, dentre outros são bem representados por meio de processos estocásticos) . Um estudo demográfico caberia bem no problema, principalmente porque neste problema, craramente vemos que 10 casos em um ano e 10 no ano seguinte não são grandezas comparáveis, a primeira providência a ser tomada é torná-la comparável, na mesma ordem de grandeza.

Quanto aos modelos lineares generalizados, creio ser possível utilizar, pois existem modelos de efeito misto (Mixed effects models) que lidam com estruturas de erro correlacionadas de maneira temporal. Nunca utilizei estes modelos neste contexto, pode ser possível, teria que pensar mais em cima deste problema.

Este  "erro" de se comparar grandezas incomparáveis vem de muito tempo no Brasil, basta uma busca simples no Google ou em nossas mentes mesmo para acharmos divulgação de "Número de acidentes nas rodovias" divulgado por estado ou rodovia. Ora vejamos: Além de cada estado possuir malhas viárias de tamanhos diferentes e com circulação de veículos diferente, temos diversos outros fatores "esquecidos", como condições da rodovia, tipo de relevo, etc.

[]s
Leonard de Assis
assis <dot> leonard <at> gmail <dot> com

Em 09/12/2011 10:23, Fernando Colugnati escreveu:
Pessoal, este é um problema clássico de epidemiologia e saúde pública, e a comparação deve ser feita estimando-se as incidênicas (casos novos/ ano*10.000habitantes, por exemplo, as unidades de tempo e população podem mudar), que podem ser via modelos de poissson, Binom.-negativo ou algum processo de contagem estocástico, como já sugerido. Mas não devem ser esquecidas correções para taxas de crescimento populacional, etc...enfim, como disse, é bem clássico. Este aumento pode ser um efeito de coorte (age-cohort effect), por exemplo.

Lembre-se de onde vêm estes dados, são nacionais, regionais? Vieram de alguma base do MS (datasus)? É apenas a cobertura do SUS? A modelagem  estatística só pode ser bem definida se vc souber o que estes dados representam, quais correções utilizar, etc...senão estará estimado apenas viéses, que até é importante, mas pra outros objetivos.

Abs

Em 8 de dezembro de 2011 23:20, Leonard de Assis <assis.leonard@gmail.com> escreveu:
Dani,

Existem várias formas de se analisar estes dados. Eu particularmente tentaria unir estas informações fazendo uma estratégia de processos estocásticos (Acho teorico demais, mas é mais desafiante). O desafio encontra-se na forte correlação temporal envolvida em tudo.

Se partir para modelos lineares, creio que Poisson não seja uma boa idéia, pois ficva meio "fora de escala'. O ideal seria smnalisar a proporç~~ao que estes casos representam na população em estudo.

Mas tudo isso é só palpite, cada um tem seu jeito de pensar e abordar determinados problemas.


[]s
Leonard de Assis
assis <dot> leonard <at> gmail <dot> com

Em 08/12/2011 11:24, Daniela Recchia escreveu:
 
Olá pessoal,

a pergunta é mais teórica. Estou analisando o comportamento do sarampo ao longo dos anos. Aqui, em 1999 foi criada a lei que diz que as criancas devem ser vacinadas contra sarampo, cachumba e rubéola em 2 doses de vacinas, para a garantia de aproximadamente 99% de protecao contra as doencas.

Mas a princípio, parece que ao decorrer do tempo (analiso de 2001 a 2011) o numero de criancas com sarampo realmente diminui, após essa campanha. Existem sim ainda algumas, devido a varios fatores (pais nao querem vacinar os filhos, as criancas só tomam 1 vacina...) mas o numero de adultos que apresentam sarampo tem aumentado, se comparado ao inicio da campanha. Por exemplo, se olhar os dados de doentes no peridio de 2003-2005 e 2009-2011 os adultos infectados nesses ultimos anos sao bem mais do que nos primeiros. (Na verdade nas idades de 15-39 anos)

Entao a pincipio tenho dados para os doentes ao longo dos anos e por idade, algo como:

> dados2
   Altersgruppe 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
1         00-00   107   156   39   14   38   156   24   28   50   29   66
2         01-01   524   405   81   22   57   157   35   50   63   41   96
3         02-02   420   313   42     9   30   68   20   31   15   25   49
4         03-03   359   320   71   10   40   73   25   42   20   16   47
5         04-04   397   375   56     5   42   82   21   46   17   19   42
6         05-09 1594 1527 262   17   250   446   123   210   83   127   293
7         10-14 1034  803   112     8   136   515   116   217   72   179   340
8         15-19  786  356   48   11   56   375   68   139   74   133   218
9         20-24  376  147   26     2   37   135   39   44   55   64   126
10        25-29  175   85   12     8   31   110   32   41   49   45   99
11        30-39  168  124   14     6   45   122   49   46   51   67   124
12        40-49   49   29   11     8   13   39   11   13   17   28   70
13        50-59   17    7     3     2    3   19    3     6    3     4     8
14        60-69    9    3     0     1    3     8     0     1    0    3     3
15           70    1     3     0    0     0     3     0    0    2    0     3

A minha idéia entao é rodar umt este estatistico, para a hipótese nula H0: a proporcao(?) ou o numero de adultos doentes no periodo 2003-2005 nao se diferencia significativamente dos doentes no periodo de 2009-2011.

Tudo bem, meu próximo passo entao foi agrupar os dados, de talforma que tenho agora grupo de pessoas de 0 a 4 anos, 5 a 14 anos, 15 a 39 anos e acima de 40 anos. Para analisar por pediordos, simplesmente somei os casos para os anos de 2003-2005 e 2009-2011. Ok, agora tenho um numero por periodo e por grupo. Como compara-los efetivamente? Pois do jeito que retrabalhei os dados, nao consigo aplicar o teste T para 2 populacoes, nao tenho como medir normalidade e homocedasticidade. Na verdade, nao sei se o jeito que formatei os dados para a análise está correta para analisar a hipótese desejada.

Como vcs fariam?

Abracos,
 
--
Daniela Rodrigues Recchia

Master Student of Statistics - Technische Universität Dortmund.

"It is better to have an inexact answer to the right question than a precise one to the wrong question!"
John Tuckey
 
__._,_.___
Atividade nos últimos dias:
.

__,_._,___

_______________________________________________
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.



--
Fernando A.B. Colugnati