Veja se isso faz sentido para o seu problema: talvez você possa testar a associação entre o tratamento e os demais preditores, em vez de comparar os dois modelos de regressão já apresentados. Mas isso se você realmente achar importante testar a associação. Por exemplo, num ensaio clínico randomizado, não faz sentido testar a hipótese de alocação aleatória. Em princípio, qualquer associação entre o tratamento alocado e as variáveis de exposição *é* aleatório, por menor que seja o valor de p. A supervisão de campo é quem vai dizer se houve violação do protocolo. E diferenças grandes entre o grupo de intervenção e o de controle podem precisar ser levadas em consideração nas análises, independentemente delas terem aparecido ao acaso ou não. Leonardo Ferreira Fontenelle[1] Em Ter 21 out. 2014, às 23:52, Adriano Borges Costa escreveu:
Caros,
Estou fazendo um exercício teórico de regressão para estimar o efeito de um programa a partir da base de dados disponível no código baixo.
library(foreign) lalonde <- read.dta("http://dl.dropboxusercontent.com/u/7453595/BD_LAB/lalonde.dta") #carrega a base de dados
str(lalonde) # variáveis
# As variáveis re74, re75 e re78 contêm informações sobre o rendimento # para os anos de 1974, 1975 e 1978, respectivamente. A variável de # tratamento t indica se o indivíduo participou do programa (t=1) ou # se não participou do programa (t=0). As demais variáveis contém # características dos trabalhadores
Trata-se de um experimento aleatório e quero mostrar que há aleatoriedade no experimento. Assim, estou rodando a seguinte regressão:
regressao1 <- lm(re78 ~ t, data=lalonde) summary(regressao1)
E em seguida incluindo os controles em uma outra regressão e gostaria de mostrar que o estimador de t (tratamento) varia pouco (cerca de U$ 100,00).
regressao2 <- lm(re78 ~ t+age+educ+nodegree+black+hisp+married, data=lalonde) summary(regressao2)
Assim, gostaria de fazer um teste para verificar se o estimador de t na regressão 1 é estatisticamente diferente da mesmo estimador na regressão 2.
Está certo eu fazer da seguinte forma?
install.packages("car") library(car) linearHypothesis(regressao2,"t=1794.3", test = "F")
Desde já obrigado pelas ajudas.
At.
-- Adriano Borges Costa _________________________________________________ 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.
Links: 1. http://lattes.cnpq.br/9234772336296638