Imputação múltipla e análise de casos completos em modelos de regressão logística: uma avaliação prática do impacto das perdas em covariáveis

Pesquisadores da área da saúde lidam frequentemente com o problema das bases de dados incompletas. A Análise de Casos Completos (ACC), que restringe as análises aos indivíduos com dados completos, reduz o tamanho da amostra e pode produzir estimativas viciadas. Baseado em fundamentos estatísticos, o método de Imputação Múltipla (IM) utiliza todos os dados coletados e é recomendado como alternativa à ACC. Dados do estudo Saúde em Beagá, inquérito domiciliar em que participaram 4.048 adultos de dois dos nove distritos sanitários da Cidade de Belo Horizonte no biênio 2008-2009, f...

• Assuntos:

  • Métodos
  • Análise Estatística
  • Modelos Logísticos
  • Índice de Massa Corporal