Los Ejercicios aplicativos sobre regresión Poisson
Enviado por Kevin Brayan Espinola Mariños • 7 de Enero de 2018 • Trabajos • 2.263 Palabras (10 Páginas) • 222 Visitas
EJERCICIOS APLICATIVOS SOBRE REGRESIÓN POISSON
Estudio geriátrico
Un investigador en geriatría diseñó un estudio prospectivo para investigar los efectos de dos intervenciones sobre la frecuencia de las caídas. Cien sujetos fueron asignados aleatoriamente a una de las dos intervenciones: educación solamente (Xi = 0) y educación más entrenamiento de ejercicio aeróbico (Xi = 1). Los sujetos tenían al menos 65 años de edad y una salud razonablemente buena.
Tres variables consideradas importantes como variables de control fueron: Sexo (X2: 0 = mujer, 1 = hombre). Un índice de equilibrio (X3;) y un índice de fuerza (X4). Cuanto mayor sea el índice de equilibrio, más estable es el sujeto: y mayor es el índice de fuerza. Más fuerte es el sujeto. Cada sujeto escribe un diario que registra el número de caídas (Y) durante los seis meses del estudio. Los datos siguen:
Utilice la regresión de Poisson y obtenga un modelo
Comente la significancia del modelo de regresión
Le parece adecuado el modelo. Justifique sus razones
SOLUCIÓN:
PRUEBA DE NORMALIDAD:
La prueba de Kolmogorov-Smirnov se define como:
H0: Los datos siguen una distribución normal
H1: Los datos no siguen una distribución normal
[pic 1]
No se ajusta a una distribución normal.
FRECUENCIAS:
Nro de caídas | |||||
Frecuencia | Porcentaje | Porcentaje válido | Porcentaje acumulado | ||
Válido | 0 | 12 | 12,0 | 12,0 | 12,0 |
1 | 18 | 18,0 | 18,0 | 30,0 | |
2 | 16 | 16,0 | 16,0 | 46,0 | |
3 | 20 | 20,0 | 20,0 | 66,0 | |
4 | 16 | 16,0 | 16,0 | 82,0 | |
5 | 4 | 4,0 | 4,0 | 86,0 | |
6 | 2 | 2,0 | 2,0 | 88,0 | |
7 | 6 | 6,0 | 6,0 | 94,0 | |
8 | 1 | 1,0 | 1,0 | 95,0 | |
9 | 3 | 3,0 | 3,0 | 98,0 | |
10 | 1 | 1,0 | 1,0 | 99,0 | |
11 | 1 | 1,0 | 1,0 | 100,0 | |
Total | 100 | 100,0 | 100,0 |
[pic 2]
Podemos ver que el gráfico de probabilidad se ajusta a una distribución de Poisson.
CORRELACIONES BIVARIADAS
Correlaciones | ||||||
Nro de caídas | Intervención | Sexo | Índice de Equilibrio | Índice de Fuerza | ||
Nro de caídas | Correlación de Pearson | 1 | -,610** | -,166 | ,223* | ,143 |
Sig. (bilateral) | ,000 | ,098 | ,026 | ,155 | ||
N | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | |
Intervención | Correlación de Pearson | -,610** | 1 | ,180 | ,022 | ,021 |
Sig. (bilateral) | ,000 | ,073 | ,825 | ,834 | ||
N | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | |
Sexo | Correlación de Pearson | -,166 | ,180 | 1 | -,003 | -,162 |
Sig. (bilateral) | ,098 | ,073 | ,975 | ,108 | ||
N | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | |
Índice de Equilibrio | Correlación de Pearson | ,223* | ,022 | -,003 | 1 | ,049 |
Sig. (bilateral) | ,026 | ,825 | ,975 | ,630 | ||
N | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | |
Índice de Fuerza | Correlación de Pearson | ,143 | ,021 | -,162 | ,049 | 1 |
Sig. (bilateral) | ,155 | ,834 | ,108 | ,630 | ||
N | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | |
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral). | ||||||
*. La correlación es significativa en el nivel 0,05 (bilateral). |
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