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Resumen de Estudio del riesgo cardiovascular en el municipio de santa clara utilizando el método de regresión categórica

Juan M. Navarro Céspedes, Gladys Casas, Emilio González Rodríguez, Santiago Cuadrado Rodríguez

  • español

    En el presente trabajo se muestra una aplicación del método de análisis de regresión para datos categóricos. Se utilizaron datos de 849 individuos de cinco policlínicos de la ciudad de Santa Clara tomados por un comité de expertos altamente calificado. En el análisis intervienen 18 variables predictoras categóricas y la variable RiesgoC (riesgo cardiovascular) que es numérica. Inicialmente se aplicó el procedimiento de regresión lineal estándar. Se obtuvo un R2=0.643. El ploteo de los residuos estandarizados mostró un marcado desajuste a la distribución normal. Posteriormente se aplicó el método de análisis de regresión categórica del paquete estadístico SPSS. El coeficiente de determinación fue ahora de R2=0.833 y el ploteo de los residuales estandarizados mostró ajuste a la distribución normal. El análisis de regresión categórica constituye una buena técnica cuando se está en presencia de problemas en los que la mayoría de las variables predictoras son categóricas

  • English

    This paper shows an application of the regression analysis method using categorical data. Data have been obtained from five clinics of the Santa Clara City, Cuba. 849 cases were diagnosed by a highly qualified Medical Doctors Committee. 18 categorical predictor variables and a continuous variable RiesgoC (cardiovascular risk) were used in the analysis. Initially, the standard regression analysis was applied. The determination coefficient obtained was R2 =0.643. Standardized residuals plot showed that there was not normal distribution. Categorical Regression Procedure of SPSS software was then applied.

    R2 was now 0.833 and the standardized residuals plot showed that there was normal distribution. The categorical regression analysis proved to be an important method when the most of the predictor variables are categorical.


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