Prezados,De antemão peço desculpas se desvio o tópico da lista. Mas creio que o tema da mensagem é minimamente transversal aos aqui tratados.Tenho uma variável resposta binária. Como a frequência da resposta é alta (38,11%), teóricos da Estatística aplicada à Epidemiologia sugerem que não seja usada uma regressão logística. Neste caso (de alta prevalência do desfecho), a primeira opção deveria ser uma log-binomial. Mas (e isso não é raro de ocorrer), minha log-binomial não apresentou convergência.Quando não há convergência, os teóricos sugerem uma regressão de Poisson com variância robusta. Entretanto, como meus dados sugerem subdispersão, optei por um modelo de quasi-poisson. Isso já deu certo em outras análises que fiz para terceiros. Inclusive, tenho conseguido adaptar a variância robusta ao modelo de quasi-poisson. Mas justamente agora, com os dados de minha tese...O diagnóstico visual está, ao meu ver, péssimo, para ajuste. A imagem anexa é do modelo de quasi-poisson. Mas experimentei todos os acima citados (logística e Poisson) e o gráfico não diferiu muito.A dúvida é... Há alguma outra alternativa de técnica de regressão que eu poderia tentar? Minhas variáveis explicativas são diversas, em quantidade e tipo (há contínuas, ordinais e binárias). Ou será (embora eu ache pouco provável) que este gráfico não significa um grande incômodo?Fiz o teste de qui-quadrado da deviance residual e estranhamente o valor p está resultando em 1, tanto para Poisson quanto para quasi-Poisson. Um outro fato estranho é o pseudo R² de Nagelkerke ter acusado 20%: todas as outras minhas variáveis resposta não passaram de 12%. Não sei se é correto (consultei bibliografia que sugeria isso para a regressão logística), mas apliquei um teste de Hosmer e Lemeshow e ele acusou um bom ajuste do modelo, também (p = 0,2718). Até uma curva de ROC eu fiz e a área está grande no gráfico (mais uma técnica que não sei se deve ser aplicada além da regressão logística,).Seguem alguns resultados, caso possa ajudar em algo.Desde já agradeço qualquer comentário. E reforço minhas desculpas caso eu tenha desviado do tópico além do esperado, e desde já acato qualquer negativa em prosseguir o debate. Nesse caso, se possível, aceitaria sugestões de boas listas para debates nesse nível onde eu pudesse me inscrever.Há braços,Marcos BissoliFaculdade de NutriçãoUnifal-MG> Mod1 <- glm(Tabagismo~.,data = TabModelagem,family = quasipoisson) > summary(Mod1) Call: glm(formula = Tabagismo ~ ., family = quasipoisson, data = TabModelagem) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.4867 -0.7821 -0.5889 0.5349 1.6624 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -1.245e+00 8.738e-01 -1.424 0.154644 factor.SexoDic.1 5.800e-01 8.273e-02 7.011 4.11e-12 *** factor.Branca.1 -8.332e-01 7.836e-01 -1.063 0.287863 factor.Negra.1 -8.210e-01 7.987e-01 -1.028 0.304185 factor.Parda.1 -9.009e-01 7.863e-01 -1.146 0.252163 factor.Amarela.1 -1.089e+00 8.481e-01 -1.284 0.199466 factor.SemReligiao.1 -9.670e-02 1.888e-01 -0.512 0.608566 factor.Catolica.1 -4.813e-01 1.862e-01 -2.585 0.009863 ** factor.Espirita.1 -1.235e-01 2.181e-01 -0.566 0.571230 factor.Evangelica.1 -9.177e-01 2.429e-01 -3.779 0.000166 *** factor.AfroBrasileira.1 6.068e-01 4.303e-01 1.410 0.158794 factor.Turno.1 1.534e-03 1.034e-01 0.015 0.988169 factor.Aposentado.1 -4.516e-02 1.055e-01 -0.428 0.668597 factor.OcupaEstDiApenasDesemp.1 7.249e-02 1.411e-01 0.514 0.607474 factor.ComFamilia.1 -4.323e-01 2.128e-01 -2.031 0.042444 * factor.ComOutParentes.1 -5.029e-01 3.517e-01 -1.430 0.153011 factor.Republica.1 8.985e-03 1.959e-01 0.046 0.963429 factor.Sozinho.1 -2.475e-01 2.236e-01 -1.107 0.268673 factor.Pensao.1 -8.439e-01 4.000e-01 -2.110 0.035106 * factor.OutroMoradia.1 -5.262e-01 3.353e-01 -1.569 0.116880 factor.RU.1 -1.937e-01 1.059e-01 -1.830 0.067589 . factor.praec4.1 -1.583e-01 2.666e-01 -0.594 0.552951 IdadeA 3.787e-02 9.381e-03 4.037 5.79e-05 *** escola 8.576e-02 3.441e-02 2.492 0.012836 * RendaPC 4.045e-05 1.313e-05 3.080 0.002119 ** Dist 2.605e-05 1.296e-04 0.201 0.840689 PraecSoma 2.419e-02 3.086e-02 0.784 0.433427 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 0.6036898) Null deviance: 834.67 on 1135 degrees of freedom Residual deviance: 706.16 on 1109 degrees of freedom AIC: NA Number of Fisher Scoring iterations: 5 --MARCOS BISSOLIE-mail: mbissoli@gmail.com
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