Teste de Brant em R [fechado]

14

Ao testar a suposição de regressão paralela na regressão logística ordinal, percebo que existem várias abordagens. Eu usei a abordagem gráfica (conforme detalhado no livro de Harrell) e a abordagem detalhada usando o pacote ordinal em R.

No entanto, eu também gostaria de executar o teste Brant (da Stata) para as variáveis ​​individuais e também para o modelo total. Eu olhei em volta, mas não consigo encontrá-lo implementado em R.

Existe uma implementação do teste de Brant em R?

Misha
fonte
Não conheço nenhuma implementação, mas esta seção do livro de J. Scott Long fornece uma descrição detalhada de como calcular o teste ao qual acredito que você se refere.
NRH
Thx - observei o artigo original e também o arquivo .ado da stata. No entanto, a programação necessária está além do meu nível.
Misha
Este toque obrigações da classe sobre o tema Mais informações sobre as odds proporcionais / Paralela regressões Assunção
Bert Kaempfe

Respostas:

5

Eu implementei o teste brant em R. O pacote e a função são chamados brant e agora estão disponíveis no CRAN.

O teste de Brant foi definido por Rollin Brant para testar a suposição de regressão paralela (Brant, R. (1990) Avaliando a proporcionalidade no modelo de chances proporcionais para a regressão logística ordinal. Biometrics , 46 , 1171-1178).

Aqui está um exemplo de código:

data = MASS::survey
data$Smoke = ordered(MASS::survey$Smoke, levels=c("Never","Occas","Regul","Heavy"))
model1 = MASS::polr(Smoke ~ Sex + Height, data=data, Hess=TRUE)
brant(model1)

No exemplo, a suposição de regressão paralela é válida, porque todos os valores de p estão acima de 0,05. O Omnibus é para todo o modelo, o restante para os coeficientes individuais.

Benjamin Schlegel
fonte
2

Sim - na verdade, o pacote ordinal que você vinculou pode fazê-lo (embora não o chame de teste de Brant). Dê uma olhada nas páginas 6 e 7 do seu link, que demonstram "um teste da razão de verossimilhança das pistas iguais ou da suposição de chances proporcionais", exatamente o que você está procurando.

user28508
fonte
Eu comparei o resultado entre as duas abordagens, mas elas não são semelhantes. Eu acredito que o teste de Brant é mais um teste de pontuação.
M29
5
Não, em amostras finitas, todas essas abordagens são diferentes, embora assintoticamente devam ser as mesmas. O teste de Brant estima uma aproximação do modelo irrestrito usando regressão logística separada e, em seguida, executa um teste de Wald. Uma comparação dos vários métodos pode ser encontrada aqui
Maarten Buis
2

Algumas notas sobre o tópico

O pacote R VGAMnoCumulative comando (Ordinal regressão com probabilidades cumulativas) permite alterar as odds suposições proporcionais, com a opção parallel=FALSE.

Sabe-se que é um problema comum (do livro: Modelos de regressão para variáveis ​​dependentes categóricas usando Stata, segunda edição, por J. Scott Long, Jeremy Freese)

"Uma advertência em relação à suposição de regressão paralela: descobrimos que a suposição de regressão paralela (PRA) é freqüentemente violada. Quando isso é rejeitado, modelos alternativos que não impõem a restrição de regressões paralelas devem ser considerados. A violação da PRA não é uma justificativa para use a regressão OLS, uma vez que as suposições implícitas pela aplicação do LRM aos dados ordinais são ainda mais fortes.Modelos alternativos que podem ser considerados incluem modelos para resultados nominais [...] modelo estereótipo de logística ou modelo ordenado por estereótipo; o modelo Generalized Ordered Logit; o modelo Ratio de continuação, são alternativas "(página 221)

Este artigo é aprofundado neste tópico, sendo claro e bem escrito, mas não considera o pacote VGAM ou o comando "cumulativo": Regressão logística ordinal em estudos epidemiológicos

Bert Kaempfe
fonte
1

Este tutorial sobre regressão logística ordinal em R cobre o teste da premissa de chances proporcionais.

Brian Spiering
fonte