Análisis de regresión logística para datos correlacionados utilizando tres procedimientos del sistema estadístico SAS

  • José Candelario Segura Correa Universidad Autónoma de Yucatán-México
  • José de Jesús Solis Calderón Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agricolas y Pecuarias-México
  • Víctor Manuel Segura Correa Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agricolas y Pecuarias-México

Abstract

El objetivo de este estudio fue comparar los resultados de regresiones logísticas para datos correlacionados obtenidos mediante tres procedimientos del sistema de análisis estadístico (SAS). Se utilizó la información de un estudio transversal sobre rinotraqueitis infecciosa bovina en el estado de Yucatán, México, donde la unidad de muestreo fue el hato y la unidad de interés el animal. Los datos se analizaron mediante los procedimientos LOGISTIC, GENMOD y NLMIXED del SAS. El modelo logístico utilizado incluyó los factores de riesgo: tamaño de hato (menor o igual 75, 76-147, 148-261, 262-480 animales) y etapa de vida del animal (crecimiento, desarrollo y producción). Se obtuvieron las razones de probabilidad (OR) e intervalos de confianza al 95% (IC95). También se calcularon las razones de probabilidad (OR) e IC95 utilizando regresiones logísticas estándar como referencia. Los ORs para tamaño de hato: menor o igual que 75, 76-147, 148-261 y 262-480 animales, utilizando los procedimientos LOGISTIC, GENMOD y NLMIXED fueron: 0,34; 0,68; 0,62 y 1; 0,34; 0,63; 0,63 y 1; y 0,29; 0,62; 0,57 y 1, respectivamente; y para los animales en crecimiento, desarrollo y producción fueron: 0,12; 0,15 y 1; 0,15; 0,17 y 1; y 0,12; 0,14 y 1, respectivamente. Los menores IC95 fueron para los ORs de la regresión logística estándar y los mayores para los OR obtenidos mediante el procedimiento NLMIXED. En conclusión, los tres procedimientos ajustaron por el efecto de hato siendo el más estricto NLMIXED.

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How to Cite
1.
Segura Correa JC, Solis Calderón J de J, Segura Correa VM. Análisis de regresión logística para datos correlacionados utilizando tres procedimientos del sistema estadístico SAS. Rev. Cient. FCV-LUZ [Internet]. 1 [cited 2024Nov.24];16(3). Available from: https://produccioncientificaluz.org/index.php/cientifica/article/view/15202
Section
Animal Production