Comparação de metodologias para estimar o coeficiente de correlação intraclasse no modelo log-binomial misto
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2015Author
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Abstract in Portuguese (Brasil)
No contexto atual dos estudos epidemiológicos, os ensaios aleatorizados por clusters ganham popularidade devido a inviabilidade de alguns estudos de randomização individualizada. Apesar desta vantagem, estudos por clusters possuem menor poder do que os individualizados e necessitam de estimativas confiáveis para o coeficiente de correlação intraclasse (ICC), dado sua relação direta com o efeito do delineamento experimental que influi no tamanho da amostra dos estudos por clusters . Por isso, é ...
No contexto atual dos estudos epidemiológicos, os ensaios aleatorizados por clusters ganham popularidade devido a inviabilidade de alguns estudos de randomização individualizada. Apesar desta vantagem, estudos por clusters possuem menor poder do que os individualizados e necessitam de estimativas confiáveis para o coeficiente de correlação intraclasse (ICC), dado sua relação direta com o efeito do delineamento experimental que influi no tamanho da amostra dos estudos por clusters . Por isso, é importante se obter estimativas sólidas para este parâmetro. Neste trabalho, realizamos uma comparação entre três metodologias de estimação para o ICC para o modelo log-binomial misto. Este modelo é adequado para estimar o risco relativo ou a razão de prevalência quando existem observações correlacionadas. As metodologias utilizadas neste trabalho foram propostas por Torman e Camey (1) e Yelland et al (2) e abordam maneiras distintas de se calcular o ICC. Torman e Camey (1) propõem um ICC utilizando a abordagem da variável latente baseada na lógica de Snijders e Bosker (3), enquanto que Yelland et al (2) propõem duas metodologias, uma baseada na aproximação de séries de Taylor e outra nas propriedades da distribuição log-normal. O estudo foi conduzido através de simulação onde foram simulados bancos de dados com determinadas características controladas. Após a geração dos dados, estimou-se bayesianamente os coeficientes do modelo. Para o estimador pontual da moda, foram obtidos o vício, erro quadrático médio, percentual de observações que superestimaram ou subestimaram o ICC alvo em vinte por cento. Para os intervalos de credibilidade centrais, calculou-se a amplitude e o percentual de cobertura. Observou-se performance diferenciada entre os estimadores propostos sendo que o estimador baseado na metodologia da série de Taylor obteve melhores resultados e o estimador da variável latente obteve as estimativas mais distantes do ICC alvo. ...
Institution
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Matemática. Departamento de Estatística. Curso de Estatística: Bacharelado.
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