Um alerta sobre o uso de amostras pequenas na regressão logística / Awarning about the use of small samples in logistic regression
Rev. HCPA & Fac. Med. Univ. Fed. Rio Gd. do Sul
;
32(1): 102-111, 2012. tab, ilus
Article
in Portuguese
| LILACS
| ID: lil-647316
RESUMO
Introdução:
A regressão logística está cada dia mais presente nas pesquisas, porém, sabe-se que seus estimadores só possuem boas propriedades se o tamanho de amostra for grande. Entretanto, nem sempre o tamanho amostral utilizado nos estudos é o ideal, sendo às vezes sendo calculados através de regras de bolso.Objetivo:
Mostrar o quão inadequadas são estas regras de bolso.Método:
Estudo simulado de três cenários.Resultados:
Em nossas simulações, encontramos vícios maiores na estimação da razão de chance do que do respectivo coeficiente do modelo.Conclusões:
As regras de bolso amplamente utilizadas não garantem boas propriedades na estimação das razões de chances.ABSTRACT
Background:
Logistic regression has been increasingly used in research recently. However, only large samples can provide reliable predictors. Nevertheless, sample sizes are not always appropriate because sometimes they are calculated based on a rule of thumb.Aim:
To demonstrate that these rules of thumb are inappropriate.Method:
Simulation study using three scenarios.Results:
Our simulations demonstrated higher bias in the odds ratio than in the model coefficient.Conclusions:
We concluded that rules of thumb do not guarantee good proprieties for odds ratio estimation.
Full text:
Available
Index:
LILACS (Americas)
Main subject:
Logistic Models
/
Odds Ratio
Type of study:
Etiology study
/
Prognostic study
/
Risk factors
/
Screening study
Limits:
Humans
Language:
Portuguese
Journal:
Rev. HCPA & Fac. Med. Univ. Fed. Rio Gd. do Sul
Journal subject:
Medicine
Year:
2012
Type:
Article
Affiliation country:
Brazil
Institution/Affiliation country:
Hospital de Clínicas de Porto Alegre/BR
/
Universidade Federal do Rio Grande do Sul/BR
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