Uso do fator de Bayes e critérios de informação para comparar modelos para dados agrupados e censurados

• Autor(a) principal: Andrade, Sophia Lanza de
• Data de Publicação: 2017
• Outros Autores: Silveira, Liciana Vaz de Arruda, Avilés, Francisco Javier Torres
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFLA
• Texto Completo: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13908
• topic: Análise de Sobrevivência; Modelo logístico; Modelo de Cox; Doença de Chagas; Survival analysis; Logistic model; Cox’s model; Chagas disease

Dados agrupados é um caso particular de dados de sobrevivência com censura intervalar, que ocorre quando as observações são avaliadas nos mesmos intervalos de tempo. Geralmente tal caso está associado a dados com grande número de empates, podendo assim serem analisados de forma a considerar o tempo como discreto e ajustando-se modelos à probabilidade do indivíduo falhar em um certo intervalo, dado que sobreviveu ao intervalo anterior (LAWLESS, 2002). Dentre os possíveis modelos adaptados a este tipo de dados, tem-se o Modelo Logístico e o Modelo de Cox. O objetivo deste artigo é comparar o ajuste dos modelos citados anteriormente utilizando critérios clássicos e bayesianos de seleção de modelos. Como ilustração, foi usado um conjunto de dados referente a uma manifestação clínica da doença de Chagas, conhecida como megacolo chagásico (ALMEIDA, 1996).