Elias, Como cada VI « apresenta uma prevalência pequena da doença », que eu entendo como "cada VI tem uma contingência cruzada pequena para o caso de doença e exposição" você realmente está com um conjunto de variáveis que não vão conseguir explicar a VD como os testes que foram descritos mostram muito bem.
Ademais, se a tab de exemplo for representativa das VI que você tem, ela pelo menos, mostra uma margem de presença da exposição muito pequena também, o que coloca a análise sob dificuldade epistemológica: como uma exposição presente em apenas 1% dos casos poderia explicar uma prevalência da doença de 12% ⁉ Aparentemente seus dados dizem à sua pergunta : "A resposta é nenhuma delas". HTH -- Cesar Rabak On Tue, Apr 21, 2020 at 5:57 PM Elias Carvalho por (R-br) < [email protected]> wrote: > Tenho um banco de dados com 3074 linhas sem missing. > > Uma variável dependente binária e mais 42 variáveis independentes também > binárias (todas como fator). > > Minha pergunta é quals VIs contribuem para a doença que está em VD. > > Meu summary da VD apresenta o seguinte resultado: > > summary(data.to.work.train$NMM) > Sem doença Com doença > 2715 359 > > removi as variáveis com alta correlação (multicolinearidade) e fiz uma RL > com todas as variáveis e nada deu signficativo. > > Fiz tambem com variáveis individuais e nada de significativo. > > A maioria das variáveis apresenta uma prevalência pequena da doença: > > Não Sim > Não 2683 32 > Sim 353 6 > > Alguém poderia opinar sobre uma possível solução? Ou outros passos a > seguir? > -- > > > *In Jesu et Maria* > *Obrigado* > *Prof. Elias Carvalho* > > *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he > who has been able to understand the cause of things"* > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. >
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