Um alerta sobre o uso de amostras pequenas na regressão logística

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Coster, Rodrigo
Data de Publicação: 2012
Outros Autores: Leotti, Vanessa Bielefeldt, Camey, Suzi Alves
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/157850
Resumo: Introdução: A regressão logística está cada dia mais presente nas pesquisas, porém, sabe-se que seus estimadores só possuem boas propriedades se o tamanho de amostra for grande. Entretanto, nem sempre o tamanho amostral utilizado nos estudos é o ideal, sendo às vezes sendo calculados através de regras de bolso. Objetivo: Mostrar o quão inadequadas são estas regras de bolso. Método: Estudo simulado de três cenários. Resultados: Em nossas simulações, encontramos vícios maiores na estimação da razão de chance do que do respectivo coeficiente do modelo. Conclusões: As regras de bolso amplamente utilizadas não garantem boas propriedades na estimação das razões de chances.
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spelling Coster, RodrigoLeotti, Vanessa BielefeldtCamey, Suzi Alves2017-05-12T02:24:39Z20120101-5575http://hdl.handle.net/10183/157850000851568Introdução: A regressão logística está cada dia mais presente nas pesquisas, porém, sabe-se que seus estimadores só possuem boas propriedades se o tamanho de amostra for grande. Entretanto, nem sempre o tamanho amostral utilizado nos estudos é o ideal, sendo às vezes sendo calculados através de regras de bolso. Objetivo: Mostrar o quão inadequadas são estas regras de bolso. Método: Estudo simulado de três cenários. Resultados: Em nossas simulações, encontramos vícios maiores na estimação da razão de chance do que do respectivo coeficiente do modelo. Conclusões: As regras de bolso amplamente utilizadas não garantem boas propriedades na estimação das razões de chances.Background: Logistic regression has been increasingly used in research recently. However, only large samples can provide reliable predictors. Nevertheless, sample sizes are not always appropriate because sometimes they are calculated based on a rule of thumb. Aim: To demonstrate that these rules of thumb are inappropriate. Method: Simulation study using three scenarios. Results: Our simulations demonstrated higher bias in the odds ratio than in the model coefficient. Conclusions: We concluded that rules of thumb do not guarantee good proprieties for odds ratio estimation.application/pdfporRevista HCPA. Porto Alegre. Vol. 32, no. 1 (2012), p. 102-111Regressão logísticaLogistic regressionFlawOdds ratioSample sizeUm alerta sobre o uso de amostras pequenas na regressão logísticaA warning about the use os small samples in logistic regression info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/otherinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000851568.pdf000851568.pdfTexto completoapplication/pdf455859http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/157850/1/000851568.pdfc9063983d6257cfe634c07cd43e2a077MD51TEXT000851568.pdf.txt000851568.pdf.txtExtracted Texttext/plain27720http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/157850/2/000851568.pdf.txtb5442ab7011c737031efa0d58cf95f4eMD52THUMBNAIL000851568.pdf.jpg000851568.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1613http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/157850/3/000851568.pdf.jpg0af9f4b707b9b958d7ecaf23329abbc4MD5310183/1578502018-10-29 09:26:24.44oai:www.lume.ufrgs.br:10183/157850Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2018-10-29T12:26:24Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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