Um alerta sobre o uso de amostras pequenas na regressão logística

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 regr...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Coster, Rodrigo, Leotti, Vanessa Bielefeldt, Camey, Suzi Alves
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2012
País:Brasil
Institución:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
Repositorio:Repositório Institucional da UFRGS
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:www.lume.ufrgs.br:10183/157850
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10183/157850
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Regressão logística
Logistic regression
Flaw
Odds ratio
Sample size
Descripción
Sumario: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.