Estan las recodificaciones planteadas en el documento de 18 de julio Estan tratadas como variables de conteo por lo cual se hacen modelos de regresion de poisson
A su vez para entender como quedan el bewes por variable de corte anexe graficos de cajas
# sabado 20 de julio 2013
library(survey)
## Attaching package: 'survey'
## The following object(s) are masked from 'package:graphics':
##
## dotchart
options(OutDec = ",")
# sabado 20 de julio 2013 recodificacion y nueva variable bewes
library(survey)
# load('C:/Users/luisa/Desktop/montxo/licet/datos_licet_20072013.RData')
load("C:/Users/usuario/Dropbox/odontologia/maestria licet/julio_2013/datos_licet_25072013.RData")
summary(diseniopost1$variables$bewes)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0,00 0,00 5,00 8,61 16,00 47,00
plot(table(diseniopost1$variables$bewes))
names(diseniopost1$variables[, 400:432])
## [1] "F.12" "F.11"
## [3] "F.21" "F.22"
## [5] "F.23" "F.24"
## [7] "F.25" "F.26"
## [9] "F.27" "F.37"
## [11] "F.36" "F.35"
## [13] "F.34" "F.33"
## [15] "F.32" "F.31"
## [17] "F.41" "F.42"
## [19] "F.43" "F.44"
## [21] "F.45" "F.46"
## [23] "F.47" "IFT"
## [25] "categor.rec" "prebewe.rec"
## [27] "GolosinasB" "erodentina.rec"
## [29] "riesgoerosion.rec" "Frecuencia.cepillado.rec2"
## [31] "Frecuencia.cepillado.rec1" "bewes"
## [33] "Sexo.rec"
library(car)
## Loading required package: MASS
## Loading required package: nnet
modelo6.poi <- svyglm(bewes ~ Sexo.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
summary(modelo6.poi)
##
## Call:
## svyglm(formula = bewes ~ Sexo.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2,1484 0,1306 16,44 <2e-16 ***
## Sexo.rec2-M 0,0598 0,0429 1,39 0,17
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 12)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6
svyboxplot(bewes ~ Sexo.rec, diseniopost1, horizontal = TRUE, main = "Sexo")
#
# modelo7.poi<-svyglm(bewes~Nivel.Socieconomico.rec,diseniopost1,familyboxplot(bewes~Nivel.Educativo.de.la.Madre1.rec,data=diseniopost1$variables)
# quasipoisson())
# svyboxplot(bewes~Nivel.Socieconomico.rec,diseniopost1,horizontal=TRUE,main='Nivel
# Socioeconomico')
summary(modelo7.poi)
##
## Call:
## svyglm(formula = bewes ~ Nivel.Socieconomico.rec, diseniopost1,
## family = quasipoisson())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2,2076 0,1289 17,13 <2e-16 ***
## Nivel.Socieconomico.rec2-MEDIO 0,0996 0,1033 0,96 0,341
## Nivel.Socieconomico.rec3-ALTO -0,3675 0,1658 -2,22 0,033 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 11,65)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6
modelo8.poi <- svyglm(bewes ~ Nivel.Educativo.de.la.Madre1.rec, diseniopost1,
family = quasipoisson())
summary(modelo8.poi)
##
## Call:
## svyglm(formula = bewes ~ Nivel.Educativo.de.la.Madre1.rec, diseniopost1,
## family = quasipoisson())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value
## (Intercept) 2,17681 0,22536 9,66
## Nivel.Educativo.de.la.Madre1.rec2-Basic -0,11982 0,20244 -0,59
## Nivel.Educativo.de.la.Madre1.rec3-Medium 0,26092 0,29151 0,90
## Nivel.Educativo.de.la.Madre1.rec4-High 0,00648 0,26520 0,02
## Pr(>|t|)
## (Intercept) 1,6e-11 ***
## Nivel.Educativo.de.la.Madre1.rec2-Basic 0,56
## Nivel.Educativo.de.la.Madre1.rec3-Medium 0,38
## Nivel.Educativo.de.la.Madre1.rec4-High 0,98
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 11,54)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6
boxplot(bewes ~ Nivel.Educativo.de.la.Madre1.rec, data = diseniopost1$variables,
horizontal = TRUE)
svyboxplot(bewes ~ Nivel.Educativo.de.la.Madre1.rec, diseniopost1, horizontal = TRUE,
main = "Nivel educativo de la madre")
modelo9.poi <- svyglm(bewes ~ Tipo.de.Escuela.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
summary(modelo9.poi)
##
## Call:
## svyglm(formula = bewes ~ Tipo.de.Escuela.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2,2279 0,0877 25,41 <2e-16 ***
## Tipo.de.Escuela.rec2-Private -0,0662 0,1892 -0,35 0,73
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 12,04)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6
svyboxplot(bewes ~ Tipo.de.Escuela.rec, diseniopost1, horizontal = TRUE, main = "Tipo de Escuela")
modelo12.poi <- svyglm(bewes ~ FrCepDenti.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
summary(modelo12.poi)
##
## Call:
## svyglm(formula = bewes ~ FrCepDenti.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1,986 0,146 13,57 6,1e-16
## FrCepDenti.rec2- 2 veces al dia 0,174 0,181 0,96 0,34
## FrCepDenti.rec3-3 o mas veces al dia 0,285 0,236 1,21 0,23
##
## (Intercept) ***
## FrCepDenti.rec2- 2 veces al dia
## FrCepDenti.rec3-3 o mas veces al dia
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 11,47)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6
svyboxplot(bewes ~ FrCepDenti.rec, diseniopost1, horizontal = TRUE, main = "Frecuencia cepillado")
modelo13.poi <- svyglm(bewes ~ UsoDentifrico3.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
summary(modelo13.poi)
##
## Call:
## svyglm(formula = bewes ~ UsoDentifrico3.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2,191 0,123 17,85 <2e-16 ***
## UsoDentifrico3.rec2-No -1,077 0,430 -2,51 0,017 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 11,89)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6
svyboxplot(bewes ~ UsoDentifrico3.rec, diseniopost1, horizontal = TRUE, main = "Uso de Dentifrico")
modelo11.poi <- svyglm(bewes ~ Consitencia_Cepillo.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
summary(modelo11.poi)
##
## Call:
## svyglm(formula = bewes ~ Consitencia_Cepillo.rec, diseniopost1,
## family = quasipoisson())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2,1962 0,1420 15,46 <2e-16 ***
## Consitencia_Cepillo.rec2 0,0678 0,1415 0,48 0,64
## Consitencia_Cepillo.rec3 0,0308 0,1248 0,25 0,81
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 9,905)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6
svyboxplot(bewes ~ Consitencia_Cepillo.rec, diseniopost1, horizontal = TRUE,
main = "Consistencia de Cepillo")
modelo20.poi <- svyglm(bewes ~ IGS.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
summary(modelo20.poi)
##
## Call:
## svyglm(formula = bewes ~ IGS.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2,1082 0,1484 14,21 <2e-16 ***
## IGS.rec2-De 45 a 60 0,0222 0,2104 0,11 0,92
## IGS.rec3 -Menos o igual a 45 0,0856 0,1662 0,52 0,61
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 11,96)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6
svyboxplot(bewes ~ IGS.rec, diseniopost1, horizontal = TRUE, main = "Gingivitis")
modelo15.poi <- svyglm(bewes ~ RefrColalight.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
summary(modelo15.poi)
##
## Call:
## svyglm(formula = bewes ~ RefrColalight.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2,2038 0,1238 17,81 <2e-16
## RefrColalight.rec3-Nunca o raramente -0,0379 0,1078 -0,35 0,73
## RefrColalight.recMas de 3 veces -0,1404 0,2205 -0,64 0,53
##
## (Intercept) ***
## RefrColalight.rec3-Nunca o raramente
## RefrColalight.recMas de 3 veces
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 11,86)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6
svyboxplot(bewes ~ RefrColalight.rec, diseniopost1, horizontal = TRUE, main = "Refrescos light")
modelo21.poi <- svyglm(bewes ~ JugFrutas.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
summary(modelo21.poi)
##
## Call:
## svyglm(formula = bewes ~ JugFrutas.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2,1455 0,1280 16,77 < 2e-16
## JugFrutas.rec3-Nunca o raramente -0,0364 0,1621 -0,22 0,82373
## JugFrutas.recMas de 3 veces al dia 0,2220 0,0614 3,61 0,00089
##
## (Intercept) ***
## JugFrutas.rec3-Nunca o raramente
## JugFrutas.recMas de 3 veces al dia ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 11,76)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6
svyboxplot(bewes ~ JugFrutas.rec, diseniopost1, horizontal = TRUE, main = "Jugos de Fruta")
modelo22.poi <- svyglm(bewes ~ Bebidas_energizantes.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
summary(modelo22.poi)
##
## Call:
## svyglm(formula = bewes ~ Bebidas_energizantes.rec, diseniopost1,
## family = quasipoisson())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value
## (Intercept) 2,2015 0,1484 14,84
## Bebidas_energizantes.rec2-Todos los dias -0,0341 0,1179 -0,29
## Bebidas_energizantes.recMas de 3 veces al dia -0,7995 0,5792 -1,38
## Pr(>|t|)
## (Intercept) <2e-16 ***
## Bebidas_energizantes.rec2-Todos los dias 0,77
## Bebidas_energizantes.recMas de 3 veces al dia 0,18
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 11,54)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6
svyboxplot(bewes ~ Bebidas_energizantes.rec, diseniopost1, horizontal = TRUE,
main = "Bebidas Energizantes")
modelo23.poi <- svyglm(bewes ~ Yogurt.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
summary(modelo23.poi)
##
## Call:
## svyglm(formula = bewes ~ Yogurt.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2,358 0,184 12,82 3,5e-15 ***
## Yogurt.rec2-Todos los dias -0,185 0,259 -0,71 0,48
## Yogurt.rec3-Nunca o raramente -0,164 0,210 -0,78 0,44
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 11,76)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6
svyboxplot(bewes ~ Yogurt.rec, diseniopost1, horizontal = TRUE, main = "Consumo de Yogurt")
modelo24.poi <- svyglm(bewes ~ Bruxismo.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
summary(modelo24.poi)
##
## Call:
## svyglm(formula = bewes ~ Bruxismo.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2,17464 0,13256 16,40 <2e-16 ***
## Bruxismo.rec2-Yes -0,00752 0,09595 -0,08 0,94
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 11,8)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6
svyboxplot(bewes ~ Bruxismo.rec, diseniopost1, horizontal = TRUE, main = "Presencia de Bruxismo")
modelo25.poi <- svyglm(bewes ~ bedeportediario.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
summary(modelo25.poi)
##
## Call:
## svyglm(formula = bewes ~ bedeportediario.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2,2146 0,1128 19,63 <2e-16 ***
## bedeportediario.rec2-Gatorade 0,0771 0,1972 0,39 0,70
## bedeportediario.rec3-other 0,1364 0,1348 1,01 0,32
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 10,07)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6
svyboxplot(bewes ~ bedeportediario.rec, diseniopost1, horizontal = TRUE, main = "DRINK OF THE END OF SPORTS")
modelo26.poi <- svyglm(bewes ~ Natac2vec.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
summary(modelo26.poi)
##
## Call:
## svyglm(formula = bewes ~ Natac2vec.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2,1979 0,1314 16,73 <2e-16 ***
## Natac2vec.rec2-Yes 0,0628 0,0712 0,88 0,38
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 10,39)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6
svyboxplot(bewes ~ Natac2vec.rec, diseniopost1, horizontal = TRUE, main = "Natacion en la semana")
modelo27.poi <- svyglm(bewes ~ BuchTragar.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
summary(modelo27.poi)
##
## Call:
## svyglm(formula = bewes ~ BuchTragar.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2,173 0,124 17,54 <2e-16 ***
## BuchTragar.rec2-Yes 0,274 0,112 2,46 0,019 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 10,08)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6
svyboxplot(bewes ~ BuchTragar.rec, diseniopost1, horizontal = TRUE, main = "BUches antes de tragar")
modelo28.poi <- svyglm(bewes ~ FormBeber.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
summary(modelo28.poi)
##
## Call:
## svyglm(formula = bewes ~ FormBeber.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2,187 0,143 15,24 <2e-16 ***
## FormBeber.rec2-con sorbete 0,149 0,085 1,75 0,088 .
## FormBeber.rec3-botella -0,107 0,201 -0,53 0,598
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 11,87)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6
svyboxplot(bewes ~ FormBeber.rec, diseniopost1, horizontal = TRUE, main = "Forma de Beber")
modelo29.poi <- svyglm(bewes ~ AlterGastrica.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
summary(modelo29.poi)
##
## Call:
## svyglm(formula = bewes ~ AlterGastrica.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2,195 0,129 17,02 <2e-16 ***
## AlterGastrica.rec2-Yes -0,243 0,227 -1,07 0,29
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 11,76)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6
svyboxplot(bewes ~ AlterGastrica.rec, diseniopost1, horizontal = TRUE, main = "Alteraciones Gastricas")
modelo30.poi <- svyglm(bewes ~ MedResp.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
summary(modelo30.poi)
##
## Call:
## svyglm(formula = bewes ~ MedResp.rec, diseniopost1, family = quasipoisson())
##
## Survey design:
## postStratify(disenio1, ~categor.rec + Sexo, tabla.pob)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2,1793 0,1258 17,33 <2e-16 ***
## MedResp.rec2-Yes 0,0421 0,1527 0,28 0,78
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 11,77)
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6
svyboxplot(bewes ~ FormBeber.rec, diseniopost1, horizontal = TRUE, main = "Desordenes Respiratorios")
