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
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32(1): 102-111, 2012. tab, ilus
Artículo
en Portugués
| 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.
Texto completo:
Disponible
Índice:
LILACS (Américas)
Asunto principal:
Modelos Logísticos
/
Oportunidad Relativa
Tipo de estudio:
Estudio de etiología
/
Estudio pronóstico
/
Factores de riesgo
/
Estudio de tamizaje
Límite:
Humanos
Idioma:
Portugués
Revista:
Rev. HCPA & Fac. Med. Univ. Fed. Rio Gd. do Sul
Asunto de la revista:
Medicina
Año:
2012
Tipo del documento:
Artículo
País de afiliación:
Brasil
Institución/País de afiliación:
Hospital de Clínicas de Porto Alegre/BR
/
Universidade Federal do Rio Grande do Sul/BR
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