Regresión logística con SPSS

Regresión logística con SPSS
Diego Fernando Rojas Gualdrón
Grupo de Epidemiología y Bioestadística, CES
drojas3@unab.edu.co

Temario
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Generalidades para la regresión logística
Análisisunivariado
Análisis bivariado
Análisis multivariado

Generalidades para la regresión logística
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Modelo para datos dicotómicos
A y B donde p(A) + p(B) = 1
Prevalencia = A/(A+B) = p(A)/(p(A) + p(B)Odds = A/B = p(A)/p(B)

• Sí la prevalencia es alta (10%) el odds deja de ser un buen
estimador.

Generalidades para la regresión logística
• Aproximación a razones de prevalencia mediante OR
• Sedebe cumplir la condición de prevalencia menor a 10%
tanto en expuestos como en no expuestos (no solo en la total).

Generalidades para la regresión logística
• OR con variables cuantitativas
• Estimael exceso de prevalencia por cada aumento de una
unidad de la variable independiente.
• p(Y=1; X=x+1)/p(Y=1; X=x).
• PRECAUCIÓN: El modelo no es lineal, por ende el efecto no es
siempre igual!!!.Generalidades para la regresión logística
• Modelo no lineal
El aumento de una unidad en X no tiene el mismo efecto en todo
el segmento de la línea.

Análisis univariado
• Dar una descripciónsuficiente de las variables involucradas en
el análisis.
• Dependiente: Prevalencia y Odds
• Independientes: estadísticos descriptivos según el caso.

Análisis bivariado
• Ver el efecto de cada variableindependiente (una por una)
sobre la variable dependiente.
• Dos posibilidades
– Prueba de hipótesis.
– Regresión simple.

• Dado que el interés es construir un modelo de regresión, es
preferible recurrira las regresiones simples, por
comparabilidad.

Análisis multivariado
• Seleccionar la mejor combinación de variables dependientes
para la explicación (predicción) de la variable dependiente.
•Permite ajustar los efectos (análisis de confusión).

Procedimiento para la regresión
• 1. Seleccionar las variables
– Modelo teórico.
– Criterio de Hosmer y Lemeshow (valor p menor a 0,25).
– Variable...