Análise de dados categorizados com omissão / Analysis of categorical data with missingness

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

Neste trabalho aborda-se aspectos teóricos, computacionais e aplicados de análises clássicas de dados categorizados com omissão. Uma revisão da literatura é apresentada enquanto se introduz os mecanismos de omissão, mostrando suas características e implicações nas inferências de interesse por meio de um exemplo considerando duas variáveis respostas dicotômicas e estudos de simulação. Amplia-se a modelagem descrita em Paulino (1991, Brazilian Journal of Probability and Statistics 5, 1-42) da distribuição multinomial para a produto de multinomiais para possibilitar a inclusão de variáveis explicativas na análise. Os resultados são desenvolvidos em formulação matricial adequada para a implementação computacional, que é realizada com a construção de uma biblioteca para o ambiente estatístico R, a qual é disponibilizada para facilitar o traçado das inferências descritas nesta dissertação. A aplicação da teoria é ilustrada por meio de cinco exemplos de características diversas, uma vez que se ajusta modelos estruturais lineares (homogeneidade marginal), log-lineares (independência, razão de chances adjacentes comum) e funcionais lineares (kappa, kappa ponderado, sensibilidade/especificidade, valor preditivo positivo/negativo) para as probabilidades de categorização. Os padrões de omissão também são variados, com omissões em uma ou duas variáveis, confundimento de células vizinhas, sem ou com subpopulações.

ASSUNTO(S)

dados faltantes modelos de seleção dados categorizados mar categorical data mnar non-ignorable mechanism dados omissos mcar mecanismo ignorável mecanismo não-ignorável dados incompletos selection models ignorable mechanism mar incomplete data missing data mcar mnar

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