Teste bootstrap para adequacidade de modelos marginais: simulação e aplicação em dados de fertilidade de bovinos / Bootstrap test for adequacy of marginal models: simulation and application in cattle fertility data

AUTOR(ES)

Fabrício Goecking Avelar

FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

05/08/2011

RESUMO

A avaliação da adequabilidade do modelo ajustado é imprescindível na análise de dados. Em análise de sobrevivência, existem várias técnicas para essa verificação quando os modelos utilizados são adequados para dados univariados, isto é, quando não há dependência entre os tempos observados. A dependência entre os tempos observados pode ser causada por eventos recorrentes, ou seja, quando o mesmo indivíduo está sujeito a sofrer o evento mais de uma vez. Nesse caso, os modelos marginais são utilizados na análise. Mas não há uma forma de verificação da qualidade do ajuste dos modelos marginais. Neste trabalho, desenvolveu-se uma estatística baseada na comparação de curvas de sobrevivência para se investigar se os modelos marginais de Andersen e Gill e de Wei, Lin e Weissfeld estão bem ajustados aos dados. A validação da estatística foi feita por meio da avaliação do controle do erro do tipo I para diferentes tamanhos amostrais e percentuais médios de censura. Foi desenvolvida uma técnica para a simulação de dados com covariáveis categóricas e dependência entre os tempos observados baseada na função de riscos da distribuição Weibull. Foram então simulados dados com tamanhos de amostra (n=28, 40, 60, 100) e percentuais médios de censura de (p=0%, 10%, 20%, 30%). A metodologia proposta foi utilizada na verificação da qualidade do ajuste de dados de bovino leiteiro. Concluiu-se que o teste de adequabilidade proposto controla o erro do tipo I e pode ser utilizado na verificação da adequabilidade do ajuste de modelos marginais.

ASSUNTO(S)

análise de sobrevivência modelo de riscos proporcionais método de monte carlo software r estatistica survival analysis proportional risks model monte carlo method software r

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