Medicina Basada en la Evidencia

Regresión logística binaria simple… – 629 – Anexo 1. Estimación de los coeficientes del modelo de regresión logística 1. Lanzar RCommander y cargar la base de datos de este capítulo 2. Elaborar el modelo de regresión logística: ■ Seleccionar las opciones de menú Estadísticos  Ajuste de modelos  Modelo lineal generalizado… ■ En la ventana emergente, seleccionamos “gea_bac” como variable dependiente en la primera casilla de la fórmula y “hec_sang” en la casilla de la derecha; como queremos hacer una RL en la casilla familia elegimos “binomial” y en la función de enlace “logit”. Solo falta asignar un nombre al modelo en la parte superior derecha (por ejemplo, GLM.GEA) para poder después identificarlo ■ Pulsamos “Aceptar” y obtenemos el análisis del modelo ( Tabla 1 ) 3. Estimar los intervalos de confianza al 95% de los coeficientes del modelo: ■ Seleccionar las opciones de menú Modelos->Intervalos de confianza… ■ En la ventana emergente, introducimos un “Nivel de confianza” de 0,95 y seleccionamos el método del estadístico de Wald ■ Pulsamos “Aceptar” y obtenemos el resultado ( Tabla 2 ). Anexo 2. Pruebas de bondad de ajuste del modelo de regresión logística 1. Elaborar el modelo, siguiendo las instrucciones del Anexo 1 ■ Seleccionar las opciones de menú Modelos  Test de hipótesis  Tabla ANOVA… ■ En la ventana emergente, seleccionamos la segunda opción (Parcial, cada efecto depende de los efectos no contenidos en él; tipo II) ■ Pulsamos “Aceptar”. El resultado se muestra en la Tabla 3 3. Analizar la significación del estadístico de Wald para la variable independiente. Un valor p <0,05 significa que la introducción de la variable es significativa. 4. Analizar la fuerza, sentido y significación de los co- eficientes mediante la OR ( e β 1 ). 5. Analizar el ajuste general de modelo observando la deviance null y residual junto con la prueba Om- nibús. Una p <0,05 nos habla a favor de un ajuste adecuado. 6. Analizar el poder discriminativo del modelo me- diante la sensibilidad, especificidad y exactitud del modelo. 7. Analizar la capacidad predictiva del modelo si el di- seño lo hace posible. PREGUNTAS DE AUTOEVALUACIÓN 1. ¿Cuál de los siguientes no es requisito de una regresión logística binaria?: a) Variable dependiente nominal dicotómica. b) Variables independientes cuantitativas de distribución normal. c) Observaciones de la muestra independientes entre sí. d) Relación lineal entre los valores de variables independientes cuantitativas y los logaritmos de sus odds . 2. ¿Cómo interpretamos los coeficientes de un modelo de regresión logística binaria?: a) Sus valores equivalen a la diferencia de medias por unidad de la variable independiente. b) Sus valores equivalen a las odds ratio de la variable independiente. c) Sus valores exponenciados equivalen a las odds ratio de la variable independiente. d) Sus valores indican la significación estadística de la variable independiente. 3. ¿Qué indican los coeficientes de determinación de un modelo de regresión logística (por ej.: la PseudoR 2 de Nagelkerke)?: a) La sensibilidad del modelo. b) La especificidad del modelo. c) El nivel de significación del modelo. d) La proporción de varianza de la variable dependiente explicada por el modelo. Ver respuestas