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https://bdm.unb.br/handle/10483/20523
Título: | Análise de regressão logística e análise de regressão de Poisson : aplicação em estudo de transtornos neurocognitivos em pacientes com HIV |
Autor(es): | Maroneze, Matheus Almeida |
Orientador(es): | Costa, Maria Teresa Leão |
Assunto: | Análise de regressão Correlação (Estatística) Análise de variância |
Data de apresentação: | 2017 |
Data de publicação: | 9-Ago-2018 |
Referência: | MARONEZE, Matheus Almeida. Análise de regressão logística e análise de regressão de Poisson: aplicação em estudo de transtornos neurocognitivos em pacientes com HIV. 2017. 52 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017. |
Resumo: | O interesse deste trabalho de conclusão de curso consiste na comparação de diferentes metodologias
para estimação da razão de prevalências. As metodologias do estudo foram análise
de regressão logística e análise de regressão de Poisson, a primeira fornece a odds ratio como
possível estimação para a razão de prevalências, mas em alguns casos, não é a melhor maneira
de estimar a razão, por superestimá-la significativamente. A regressão de Poisson fornece uma
estimação melhor para a razão de prevalências por utilizar a distribuição de Poisson como base
do modelo. Para comparar as estimações, foi utilizado um banco de dados de 125 pacientes portadores
do vírus da imunodeficiência humana (HIV) que têm ou não distúrbios neurocognitivos
associados ao HIV (HAND), e que apresentam dependência ou independência em atividades do
dia a dia. Curiosamente, a presença de distúrbios neurocognitivos associados ao HIV e dependência
de atividades diárias não foram significativamente explicadas por variáveis relacionadas
ao HIV, como cargas virais, número de linfócitos e medicamentos utilizados na terapia antirretroviral.
Em compensação, outras variáveis foram altamente significativas nos modelos e, a
partir delas foram realizadas as comparações de estimações das razões de prevalências. As estimativas
para as razões de prevalências a partir da odds ratio foram todas superestimadas, como
previsto. Mas pode-se notar que, quanto mais próximo de zero era a probabilidade do evento
(para a variável de dependência em atividades diárias, por exemplo), mais aproximada a odds
ratio estava do valor real da razão de prevalências. |
Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017. |
Aparece na Coleção: | Estatística
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