Uso de modelos de regressão logística ordinal em epidemiologia: um exemplo usando a qualidade de vida
| Ano de defesa: | 2007 |
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| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Minas Gerais
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://hdl.handle.net/1843/ECJS-74TH5S |
Resumo: | The subject quality of life has been increasing emphasis in the last years. Typically, the results of the quality of life are measured by means of ordinal scales. In these situations, specific statistical methods are necessary and procedures as the dichotomization of the responsevariable, the loss of proportionate information for the data has as consequence, being, therefore not recommended. The models of ordinal logistic regression are appropriate in many situations. However, precautions in the use of these models must be taken, had to the premises for demanded them.. The objective of this work is to present a revision of the models of ordinal logistic regression, in particular of the model the proportional odds model, the partial proportional odds model, the continuation-ratio model and the stereotype model. Theadjustment and the comparison of the models are illustrated with data of a transversal study on quality of life, with 273 patients with schizophrenia diagnosis. The results indicate that all the tested models had shown a good adjustment, but the proportional odds model or partialproportional odds model provided a better goodness-of-fit because the character of the used data and the easiness of the interpretation of the results. |
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2019-08-14T22:20:19Z2025-09-08T23:11:56Z2019-08-14T22:20:19Z2007-02-14https://hdl.handle.net/1843/ECJS-74TH5SThe subject quality of life has been increasing emphasis in the last years. Typically, the results of the quality of life are measured by means of ordinal scales. In these situations, specific statistical methods are necessary and procedures as the dichotomization of the responsevariable, the loss of proportionate information for the data has as consequence, being, therefore not recommended. The models of ordinal logistic regression are appropriate in many situations. However, precautions in the use of these models must be taken, had to the premises for demanded them.. The objective of this work is to present a revision of the models of ordinal logistic regression, in particular of the model the proportional odds model, the partial proportional odds model, the continuation-ratio model and the stereotype model. Theadjustment and the comparison of the models are illustrated with data of a transversal study on quality of life, with 273 patients with schizophrenia diagnosis. The results indicate that all the tested models had shown a good adjustment, but the proportional odds model or partialproportional odds model provided a better goodness-of-fit because the character of the used data and the easiness of the interpretation of the results.Universidade Federal de Minas GeraisRegressão logística ordinalSaúde públicaQualidade de vidaDados ordinaisAnálise de regressãoModelos estatísticosSaúde pública/estatística & dados numéricosSaúde públicaQualidade de vidaIndicadores de qualidade de vidaEpidemiologiaUso de modelos de regressão logística ordinal em epidemiologia: um exemplo usando a qualidade de vidainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisMery Natali Silva Abreuinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGArminda Lucia SiqueiraWaleska Teixeira CaiaffaMaria do Rosário Dias de OliveiraClarice Silva CardosoO tema qualidade de vida (QV) tem ganhado ênfase nos últimos anos. Tipicamente, os resultados da QV são mensurados por meio de escalas de caráter ordinal. Procedimentos como a dicotomização da variável resposta e a desconsideração da ordenação geram perda deinformação proporcionada pelos dados ou até inferências incorretas. Para análise de dados ordinais, métodos estatísticos específicos são necessários, tais como os modelos de regressão logística ordinal. Precauções na utilização desses modelos devem ser tomadas, devido às premissas por eles exigidas. A proposta deste trabalho é apresentar uma revisão de modelos de regressão logística ordinal, em particular o modelo de chances proporcionais, o modelo de razão-contínua, o modelo estereótipo e duas versões do modelo de chances proporcionais parciais. O ajuste, a inferência estatística e a comparação dos modelos são ilustrados com dados de um estudo transversal sobre qualidade de vida que utilizou a escala QLS-BR, realizado com 273 pacientes com diagnóstico de esquizofrenia. Os resultados indicam quetodos os modelos testados mostraram um bom ajuste, mas o modelo de chances proporcionais e o modelo de chances proporcionais parciais foram os mais adequados pelo caráter dos dados utilizados e pela facilidade da interpretação dos resultados.UFMGORIGINALmery_natali_silva_abreu.pdfapplication/pdf680353https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/196aed12-c754-4a43-b003-d2f2d55b359d/downloade98869fa26a5818faba6074419bc7862MD51trueAnonymousREADTEXTmery_natali_silva_abreu.pdf.txttext/plain215350https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/ae5eddd7-a9ee-47e9-91c4-9a86d0492060/download12ca5663aaf70f23089f790f9407307fMD52falseAnonymousREAD1843/ECJS-74TH5S2025-09-08 20:11:56.678open.accessoai:repositorio.ufmg.br:1843/ECJS-74TH5Shttps://repositorio.ufmg.br/Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oairepositorio@ufmg.bropendoar:2025-09-08T23:11:56Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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