Alteracion gastrica vs sexo Hola Ramon: como andás? Bueno hoy pude por fin hablar con la Profesora y quedo todo un poco mas claro. Hay una cosa que me piden y ya se me vas a matar porque nos lo pidieron cambiar la última vez que estuve en POA. me piden si la variable yogurt podemos cambiar la referencia para nunca o raramente cuando analizamos asociación con severidad. Es tirar la uni de esa y la multi otra vez siempre sacando reflujo gastroesofágico. Gracias, Licet
library(survey)
##
## Attaching package: 'survey'
##
## The following object(s) are masked from 'package:graphics':
##
## dotchart
options(OutDec = ",")
library(car)
## Loading required package: MASS
## Loading required package: nnet
load("~/Dropbox/odontologia/maestria licet/octubre 2013/datos_licet_10112013.RData")
diseniopost1$variables$Yogurt2.rec <- recode(diseniopost1$variables$Yogurt.rec,
"'1-Mas de 3 veces al dia'='3-Mas de 3 veces al dia';'2-Todos los dias'='2-Todos los dias';'3-Nunca o raramente'='1-Nunca o raramente'")
table(diseniopost1$variables$Yogurt2.rec)
##
## 1-Nunca o raramente 2-Todos los dias 3-Mas de 3 veces al dia
## 299 784 44
summary(diseniopost1$variables[, c(432, 452, 435, 451, 442, 450, 445, 443, 447,
485)])
## Sexo.rec Nive.Educativo.de.la.Madre2.rec Tipo.de.Escuela.rec
## 1-F:603 1-ELEMENTARY SCHOOL :326 1-Public :220
## 2-M:551 2-HIGH SCHOOL :577 2-Private:934
## 3-COLLEGE-UNIVERSITY:209
## NA's : 42
## RefrCola.rec Bebidas_energizantes.rec
## 1-Nunca o raramente :141 1-Nunca o raramente :665
## 2-Todos los dias :720 2-Todos los dias :434
## 3-Mas de 3 veces al dia:280 Mas de 3 veces al dia: 13
## NA's : 13 NA's : 42
## bedeportediario.rec BuchTragar.rec Yogurt.rec
## 1-Water :806 1-No :839 1-Mas de 3 veces al dia: 44
## 2-Gatorade:126 2-Yes:129 2-Todos los dias :784
## 3-other : 42 NA's :186 3-Nunca o raramente :299
## NA's :180 NA's : 27
## AlterGastrica.rec Erosinbord
## 1-No :1062 0 :1089
## 2-Yes: 63 1 : 47
## NA's : 29 NA's: 18
##
ok <- complete.cases((diseniopost1$variables[, c(432, 452, 435, 451, 442, 450,
445, 443, 447, 485)]))
table(ok)
## ok
## FALSE TRUE
## 301 853
Modelo.logit1 <- svyglm(Erosinbord ~ Yogurt2.rec, design = diseniopost1, family = quasibinomial())
summary(Modelo.logit1)
##
## Call:
## svyglm(formula = Erosinbord ~ Yogurt2.rec, design = diseniopost1,
## family = quasibinomial())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -3,1186 0,3508 -8,89 1e-10
## Yogurt2.rec2-Todos los dias -0,0427 0,3919 -0,11 0,914
## Yogurt2.rec3-Mas de 3 veces al dia 0,9420 0,4903 1,92 0,062
##
## (Intercept) ***
## Yogurt2.rec2-Todos los dias
## Yogurt2.rec3-Mas de 3 veces al dia .
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasibinomial family taken to be 0,9633)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 5
confint(Modelo.logit1)
## 2,5 % 97,5 %
## (Intercept) -3,80620 -2,4309
## Yogurt2.rec2-Todos los dias -0,81075 0,7253
## Yogurt2.rec3-Mas de 3 veces al dia -0,01886 1,9029
exp(Modelo.logit1$coefficients)
## (Intercept) Yogurt2.rec2-Todos los dias
## 0,04422 0,95819
## Yogurt2.rec3-Mas de 3 veces al dia
## 2,56517
reporte <- data.frame(Modelo.logit1$coefficients, exp(Modelo.logit1$coefficients))
colnames(reporte) <- c("coef", "exp_coef")
reporte
## coef exp_coef
## (Intercept) -3,11856 0,04422
## Yogurt2.rec2-Todos los dias -0,04271 0,95819
## Yogurt2.rec3-Mas de 3 veces al dia 0,94203 2,56517
Modelomulti_ero.logit1 <- svyglm(Erosinbord ~ Sexo + Nive.Educativo.de.la.Madre2.rec +
Tipo.de.Escuela + RefrCola.rec + Bebidas_energizantes.rec + bedeportediario.rec +
BuchTragar.rec + Yogurt2.rec, design = diseniopost1, family = quasibinomial())
summary(Modelomulti_ero.logit1)
##
## Call:
## svyglm(formula = Erosinbord ~ Sexo + Nive.Educativo.de.la.Madre2.rec +
## Tipo.de.Escuela + RefrCola.rec + Bebidas_energizantes.rec +
## bedeportediario.rec + BuchTragar.rec + Yogurt2.rec, design = diseniopost1,
## family = quasibinomial())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error
## (Intercept) -5,1636 1,4998
## SexoM 1,0847 0,4407
## Nive.Educativo.de.la.Madre2.rec2-HIGH SCHOOL -0,4478 0,4043
## Nive.Educativo.de.la.Madre2.rec3-COLLEGE-UNIVERSITY 0,0304 0,6647
## Tipo.de.Escuela2-Privada 0,9875 0,6987
## RefrCola.rec2-Todos los dias 0,3547 0,8039
## RefrCola.rec3-Mas de 3 veces al dia 0,9095 0,9299
## Bebidas_energizantes.rec2-Todos los dias 0,2083 0,4842
## Bebidas_energizantes.recMas de 3 veces al dia 1,4331 0,8534
## bedeportediario.rec2-Gatorade 0,7377 0,8667
## bedeportediario.rec3-other -1,5100 1,2882
## BuchTragar.rec2-Yes 0,2964 0,4255
## Yogurt2.rec2-Todos los dias -0,1545 0,5336
## Yogurt2.rec3-Mas de 3 veces al dia 1,4262 0,6179
## t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -3,44 0,0024 **
## SexoM 2,46 0,0226 *
## Nive.Educativo.de.la.Madre2.rec2-HIGH SCHOOL -1,11 0,2806
## Nive.Educativo.de.la.Madre2.rec3-COLLEGE-UNIVERSITY 0,05 0,9640
## Tipo.de.Escuela2-Privada 1,41 0,1722
## RefrCola.rec2-Todos los dias 0,44 0,6635
## RefrCola.rec3-Mas de 3 veces al dia 0,98 0,3391
## Bebidas_energizantes.rec2-Todos los dias 0,43 0,6714
## Bebidas_energizantes.recMas de 3 veces al dia 1,68 0,1079
## bedeportediario.rec2-Gatorade 0,85 0,4042
## bedeportediario.rec3-other -1,17 0,2543
## BuchTragar.rec2-Yes 0,70 0,4936
## Yogurt2.rec2-Todos los dias -0,29 0,7751
## Yogurt2.rec3-Mas de 3 veces al dia 2,31 0,0313 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasibinomial family taken to be 0,8716)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 7
confint(Modelomulti_ero.logit1)
## 2,5 % 97,5 %
## (Intercept) -8,1031 -2,2241
## SexoM 0,2209 1,9484
## Nive.Educativo.de.la.Madre2.rec2-HIGH SCHOOL -1,2402 0,3446
## Nive.Educativo.de.la.Madre2.rec3-COLLEGE-UNIVERSITY -1,2724 1,3332
## Tipo.de.Escuela2-Privada -0,3820 2,3570
## RefrCola.rec2-Todos los dias -1,2210 1,9305
## RefrCola.rec3-Mas de 3 veces al dia -0,9130 2,7320
## Bebidas_energizantes.rec2-Todos los dias -0,7406 1,1573
## Bebidas_energizantes.recMas de 3 veces al dia -0,2396 3,1057
## bedeportediario.rec2-Gatorade -0,9609 2,4364
## bedeportediario.rec3-other -4,0350 1,0149
## BuchTragar.rec2-Yes -0,5375 1,1304
## Yogurt2.rec2-Todos los dias -1,2003 0,8914
## Yogurt2.rec3-Mas de 3 veces al dia 0,2151 2,6372
exp(Modelomulti_ero.logit1$coefficients)
## (Intercept)
## 0,005721
## SexoM
## 2,958465
## Nive.Educativo.de.la.Madre2.rec2-HIGH SCHOOL
## 0,639026
## Nive.Educativo.de.la.Madre2.rec3-COLLEGE-UNIVERSITY
## 1,030858
## Tipo.de.Escuela2-Privada
## 2,684496
## RefrCola.rec2-Todos los dias
## 1,425821
## RefrCola.rec3-Mas de 3 veces al dia
## 2,483141
## Bebidas_energizantes.rec2-Todos los dias
## 1,231635
## Bebidas_energizantes.recMas de 3 veces al dia
## 4,191662
## bedeportediario.rec2-Gatorade
## 2,091193
## bedeportediario.rec3-other
## 0,220900
## BuchTragar.rec2-Yes
## 1,345047
## Yogurt2.rec2-Todos los dias
## 0,856874
## Yogurt2.rec3-Mas de 3 veces al dia
## 4,162644
reporte <- data.frame(Modelomulti_ero.logit1$coefficients, exp(Modelomulti_ero.logit1$coefficients))
colnames(reporte) <- c("coef", "exp_coef")
reporte
## coef exp_coef
## (Intercept) -5,16361 0,005721
## SexoM 1,08467 2,958465
## Nive.Educativo.de.la.Madre2.rec2-HIGH SCHOOL -0,44781 0,639026
## Nive.Educativo.de.la.Madre2.rec3-COLLEGE-UNIVERSITY 0,03039 1,030858
## Tipo.de.Escuela2-Privada 0,98749 2,684496
## RefrCola.rec2-Todos los dias 0,35475 1,425821
## RefrCola.rec3-Mas de 3 veces al dia 0,90952 2,483141
## Bebidas_energizantes.rec2-Todos los dias 0,20834 1,231635
## Bebidas_energizantes.recMas de 3 veces al dia 1,43310 4,191662
## bedeportediario.rec2-Gatorade 0,73773 2,091193
## bedeportediario.rec3-other -1,51004 0,220900
## BuchTragar.rec2-Yes 0,29643 1,345047
## Yogurt2.rec2-Todos los dias -0,15446 0,856874
## Yogurt2.rec3-Mas de 3 veces al dia 1,42615 4,162644