Diferentes estratégias para modelagem de respostas politômicas ordinais em estudos longitudinais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nívea Bispo da Silva
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-974GW8
Resumo: A modelagem de respostas politômicas, em especial as ordinais, tem sido alvo de crescente interesse nos últimos anos, e vem ganhando espaço em pesquisas sobre qualidade de vida, indicadores de condição de saúde, avaliação da proficiência dos alunos em determinadas disciplinas, dentre outras. A sua utilização vai desde os estudos transversais, onde se assume independência entre as observações, até os estudos longitudinais, em que mais de uma resposta do mesmo indivíduo é observada ao longo do tempo. Existem na literatura várias metodologias propostas para modelar dados desta natureza em estudos transversais, sendo a mais usual na prática a que utiliza o modelo de logitos cumulativos, também conhecido como modelo de odds proporcionais devido ao pressuposto do modelo que assume proporcionalidade nas odds, ou seja, o modelo assume que há um crescimento aproximadamente linear das razões de chances para os coeficientes da regressão. Em muitas situações práticas o referido pressuposto pode não ser verificado, tornando desaconselhável a utilização do modelo. Há, contudo, outro modelo que generaliza o de odds proporcionais, conhecido por odds proporcionais parciais, que permite a não proporcionalidade para um subconjunto de covariáveis que violaram o pressuposto de proporcionalidade. Em estudos longitudinais, os modelos usuais - modelos marginais, modelos lineares generalizados mistos e modelos de transição - para análise de dados correlacionados também podem ser utilizados para modelar respostas politômicas. Nesse trabalho a modelagem de respostas politômicas ordinais em estudos longitudinais é discutida sob a ótica dos modelos marginais, modelos lineares generalizados mistos e de transição. A especificação e interpretação dos modelos é ilustrada e discutida através da análise de dois conjuntos de dados reais.
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