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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.45.2006.tde-04122007-192457
Documento
Autor
Nome completo
Frederico Zanqueta Poleto
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2006
Orientador
Banca examinadora
Singer, Julio da Motta (Presidente)
Paulino, Carlos Daniel Mimoso
Pereira, Carlos Alberto de Braganca
Título em português
Análise de dados categorizados com omissão
Palavras-chave em português
dados categorizados
dados faltantes
dados incompletos
dados omissos
MAR
MCAR
mecanismo ignorável
mecanismo não-ignorável
MNAR
modelos de seleção
Resumo em português
Neste trabalho aborda-se aspectos teóricos, computacionais e aplicados de análises clássicas de dados categorizados com omissão. Uma revisão da literatura é apresentada enquanto se introduz os mecanismos de omissão, mostrando suas características e implicações nas inferências de interesse por meio de um exemplo considerando duas variáveis respostas dicotômicas e estudos de simulação. Amplia-se a modelagem descrita em Paulino (1991, Brazilian Journal of Probability and Statistics 5, 1-42) da distribuição multinomial para a produto de multinomiais para possibilitar a inclusão de variáveis explicativas na análise. Os resultados são desenvolvidos em formulação matricial adequada para a implementação computacional, que é realizada com a construção de uma biblioteca para o ambiente estatístico R, a qual é disponibilizada para facilitar o traçado das inferências descritas nesta dissertação. A aplicação da teoria é ilustrada por meio de cinco exemplos de características diversas, uma vez que se ajusta modelos estruturais lineares (homogeneidade marginal), log-lineares (independência, razão de chances adjacentes comum) e funcionais lineares (kappa, kappa ponderado, sensibilidade/especificidade, valor preditivo positivo/negativo) para as probabilidades de categorização. Os padrões de omissão também são variados, com omissões em uma ou duas variáveis, confundimento de células vizinhas, sem ou com subpopulações.
Título em inglês
Analysis of categorical data with missingness
Palavras-chave em inglês
categorical data
ignorable mechanism
incomplete data
MAR
MCAR
missing data
MNAR
non-ignorable mechanism
selection models
Resumo em inglês
We consider theoretical, computational and applied aspects of classical categorical data analyses with missingness. We present a literature review while introducing the missingness mechanisms, highlighting their characteristics and implications in the inferences of interest by means of an example involving two binary responses and simulation studies. We extend the multinomial modeling scenario described in Paulino (1991, Brazilian Journal of Probability and Statistics 5, 1-42) to the product-multinomial setup to allow for the inclusion of explanatory variables. We develop the results in matrix formulation and implement the computational procedures via subroutines written under R statistical environment. We illustrate the application of the theory by means of five examples with different characteristics, fitting structural linear (marginal homogeneity), log-linear (independence, constant adjacent odds ratio) and functional linear models (kappa, weighted kappa, sensitivity/specificity, positive/negative predictive value) for the marginal probabilities. The missingness patterns includes missingness in one or two variables, neighbor cells confounded, with or without explanatory variables.
 
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dissert.pdf (946.71 Kbytes)
Data de Publicação
2008-02-26
 
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