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

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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"

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