Análises brutas vs. ajustadas em modelos de Regressão Múltipla
Quando utilizamos modelos de regressão múltipla, é fundamental compreender a diferença entre as análises brutas e as ajustadas para interpretar corretamente os resultados e evitar conclusões equivocadas.
Análise Bruta
A análise bruta, ou não ajustada, examina a relação entre uma variável dependente e uma independente, sem considerar possíveis fatores de confusão. Por exemplo, ao investigar a associação entre o hábito de fumar e a obesidade, uma análise bruta pode indicar que os fumantes têm maior chance de apresentar maior índice de massa corporal (IMC) em comparação aos não fumantes. No entanto, essa abordagem não está levando em conta outras variáveis que podem estar influenciando essa relação, como sexo, idade, nível socioeconômico ou hábitos alimentares.
Análise Ajustada
A análise ajustada, por outro lado, incorpora variáveis adicionais ao modelo de regressão para controlar potenciais fatores de confusão. No exemplo anterior, ao ajustar para a faixa etária, por exemplo, pode-se descobrir que a associação observada entre fumar e obesidade é, na verdade, influenciada por esse fator. Isso permite uma compreensão mais precisa da relação entre as variáveis de interesse. Usualmente as análises de regressão são ajustadas considerando múltiplas variáveis, com o objetivo de se alcançar modelos mais alinhados com a realidade e com a pergunta da pesquisa científica.
Importância do Ajuste em Modelos de Regressão
O ajuste em modelos de regressão é essencial para:
– Controlar fatores de confusão: Variáveis que estão associadas tanto à exposição quanto ao desfecho podem distorcer os resultados se não forem consideradas.
– Determinar quais termos contribuem mais para a variabilidade da resposta: Ao ajustar o modelo, é possível identificar quais variáveis independentes têm maior influência na variável dependente, auxiliando na compreensão dos principais fatores que afetam o desfecho.
– Estimar com mais precisão os efeitos: Permite avaliar o impacto de uma variável independente específica sobre a dependente, isolando o efeito de outras variáveis no modelo.– Melhorar a precisão das estimativas: Ao reduzir a variabilidade não explicada no modelo, as estimativas tornam-se mais confiáveis.
Considerações Finais
Controlar os fatores de confusão e interpretar corretamente as análises de regressão múltipla é fundamental para garantir inferências precisas e evitar interpretações equivocadas.
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