Aula 6
Aula do dia 29/10/2020
Planeamento da Avaliação
Trabalho de avaliação
- Fazer um relatório e uma apresentação sobre a Sepsis em contexto hospitalar (de um hospital especifico - ver tabela abaixo)
O relatório deve conter:
- Estatística descritiva de variáveis qualitativas e quantitativas
- Estatística inferencial de comparação de médias
- Estatística inferencial usando variáveis categoriais
- Elaborar um modelo estatístico
Dados: SPSS_Sepsis_todos_hospitais.sav
| Grupo | Hospital |
|---|---|
| Grupo1 | LOUR |
| Grupo2 | PVVC |
| Grupo3 | CHMA |
| Grupo4 | CHUA |
| Grupo5 | CHDV |
| Grupo6 | GAMA |
| Grupo7 | HPML |
| Grupo8 | CHULN |
| Grupo9 | HORT |
| Grupo10 | ULCB |
| Grupo11 | ULAM |
| Grupo12 | ULSL |
| Grupo13 | XIRA |
Analise multivariável
Regressão logística
- A função logistica
\begin{align} \hat{\pi} _j = {{e^{\beta _0+\beta _1 X _j}} \over {1+{e^{\beta _0+\beta _1 X _j}}}} \end{align}
ou
(2)\begin{align} \hat{\pi} _j = {{e^{\beta _0+\beta _1 X _{1j}+...+\beta _p X _{pj}}} \over {1+{e^{\beta _0+\beta _1 X _{1j}+...+\beta _p X _{pj}}}}} \end{align}
- O Logit
\begin{align} Logit(\hat{\pi}_j)={LN({{\hat{\pi}_j}\over{1-\hat{\pi}_j}})} \end{align}
- Odds
\begin{align} {{\hat{\pi}_j}\over{1-\hat{\pi}_j}} \end{align}
- Modelo de regressão logística simples
\begin{align} Logit(\hat{\pi}_j)={\beta _0+\beta _1 X _j} \end{align}
- Modelo de regressão logística
\begin{align} Logit(\hat{\pi}_j)={\beta _0+\beta _1 X _{1j}+...+\beta _p X _{pj}} \end{align}
-
- Neste modelo a variável dependente é o logit
- 𝛽0 é o valor do Logit quando todos os Xi = 0
- 𝛽1, 𝛽2,…,𝛽𝑝 são os coeficientes Logit [variação do logit quando a variável Xi varia uma unidade]
- Pressupostos do modelo de regressão logística
- Linearidade e aditividade [no logit]
- Proporcionalidade [a contribuição de cada Xi é proporcional a 𝛽𝑖)
- Constância do efeito [a contribuição de uma variável independente é constante, e independente da contribuição das outras variáveis independentes]
- Os erros são independentes e apresentam distribuição binomial
- Os preditores não multicolineares
- Poder discriminante do Modelo de Regressão Logística
| Área sob a curva ROC | Poder discriminante do modelo |
|---|---|
| 0,5 | Sem poder discriminativo |
| ]0,5;0,7[ | Discriminação fraca |
| [0,7;0,8[ | Discriminação aceitável |
| [0,8;0,9[ | Discriminação boa |
| >=0,9 | Discriminação excecional |
Exemplo 1 - Livro Marôco
Dados: Exemplo Marôco - Dados em EXCEL
Exemplo Marôco - Dados em SPSS
Exemplo 2
ficheiro para a análise de regressão logística HTA