Analisis de regresion logistica para datos correlacionados utilizando tres procedimientos del sistema estadistico sas.

Logistic Regression Analysis For Correlated Data Using Three Procedures of the SAS Statystical System

RESUMEN

El objetivo de este estudio fue comparar los resultados de regresiones logísticas para datos correlacionados obtenidos mediante tres procedimientos del sistema de análisis estadístico (SAS). Se utilizó la información de un estudio transversal sobre rinotraqueitis infecciosa bovina en el estado de Yucatán, México, donde la unidad de muestreo fue el hato y la unidad de interés el animal. Los datos se analizaron mediante los procedimientos LOGISTIC, GENMOD y NLMIXED del SAS. El modelo logístico utilizado incluyó los factores de riesgo: tamaño de hato ([menor que o igual a] 75, 76-147, 148-261, 262-480 animales) y etapa de vida del animal (crecimiento, desarrollo y producción). Se obtuvieron las razones de probabilidad (OR) e intervalos de confianza al 95% (IC95). También se calcularon las razones de probabilidad (OR) e IC95 utilizando regresiones logísticas estándar como referencia. Los ORs para tamaño de hato: [menor que o igual a] 75, 76-147, 148-261 y 262-480 animales, utilizando los procedimientos LOGISTIC, GENMOD y NLMIXED fueron: 0,34; 0,68; 0,62 y 1; 0,34; 0,63; 0,63 y 1; y 0,29; 0,62; 0,57 y 1, respectivamente; y para los animales en crecimiento, desarrollo y producción fueron: 0,12; 0,15 y 1; 0,15; 0,17 y 1; y 0,12; 0,14 y 1, respectivamente. Los menores IC95 fueron para los ORs de la regresión logística estándar y los mayores para los OR obtenidos mediante el procedimiento NLMIXED. En conclusión, los tres procedimientos ajustaron por el efecto de hato siendo el más estricto NLMIXED.

Palabras clave: Regresión logística, modelo marginal, modelo aleatorio.

ABSTRACT

The objective of this study was to compare the results of logistic regressions for correlated data obtained by using three procedures of the Statistical Analysis System package (SAS). Information from a cross sectional study on infectious bovine rhinotracheitis in Yucatan state, Mexico, was used; where the sampling unit was the herd and the unit of interest was the animal. Data were analyzed by using the LOGISTIC, GENMOD and NLMIXED procedures of the SAS. The logistic model used included the risk factors: herd size ([less than or equal to] 75, 76-147, 148-261, 262-480 animals) and stage of life (growth, development and production). The odd ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI95) were obtained. Also the OR and CI95 for the risk factors were estimated using ordinary logistic regression as a reference. The ORs for herd size [less than or equal to] 75, 76-147, 148-261 y 262-480 animals, using LOGISTIC, GENMOD and NLMIXED procedures were: 0.34, 0.68, 0.62 and 1; 0.34, 0.63, 0.63 and 1; and 0.29, 0.62, 0.57 and 1, respectively; and for the animals in the stage of growth, development and production were: 0.12, 0.15 and 1; 0.15, 0.17 and 1; and 0.12, 0.14 and 1, respectively. The narrower CI95 were for the ORs from the ordinary logistic regression and the widest for the OR obtained using the NLMIXED procedure. In conclusion, the three procedures adjusted for herd effect, being the most precise those of the NLMIXED procedure.

Key words: Logistic regression, marginal model, random model.

INTRODUCCIÓN

Respuestas binarias o dicotómicas surgen en muchos campos de estudios. En las ciencias de la salud las respuestas dicotómicas más comunes son la presencia o ausencia de enfermedad o infección en un individuo. El análisis de regresión logística es usado para investigar la relación entre este tipo de respuestas y un conjunto de variables explicatorias o factores …