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dc.contributor.advisorFachel, Jandyra Maria Guimarãespt_BR
dc.contributor.authorNunes, Luciana Nevespt_BR
dc.date.accessioned2007-12-29T05:11:12Zpt_BR
dc.date.issued2007pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/11422pt_BR
dc.description.abstractEm pesquisas da área da saúde é muito comum que o pesquisador defronte-se com o problema de dados faltantes. Nessa situação, é freqüente que a decisão do pesquisador seja desconsiderar os sujeitos que tenham não-resposta em alguma ou algumas das variáveis, pois muitas das técnicas estatísticas foram desenvolvidas para analisar dados completos. Entretanto, essa exclusão de sujeitos pode gerar inferências que não são válidas, principalmente se os indivíduos que permanecem na análise são diferentes daqueles que foram excluídos. Nas duas últimas décadas, métodos de imputação de dados foram desenvolvidos com a intenção de se encontrar solução para esse problema. Esses métodos usam como base a idéia de preencher os dados faltantes com valores plausíveis. O método mais complexo de imputação é a chamada imputação múltipla. Essa tese tem por objetivo divulgar o método de imputação múltipla e através de dois artigos procura atingir esse objetivo. O primeiro artigo descreve duas técnicas de imputação múltipla e as aplica a um conjunto de dados reais. O segundo artigo faz a comparação do método de imputação múltipla com duas técnicas de imputação única através de uma aplicação a um modelo de risco para mortalidade cirúrgica. Para as aplicações foram usados dados secundários já utilizados por Klück (2004).pt_BR
dc.description.abstractMissing data in health research is a very common problem. The most direct way of dealing with missing data is to exclude observations with missing data, probably because the traditional statistical methods have been developed for complete data sets. However, this decision may give biased results, mainly if the subjects considered in the analysis are different of those who have been excluded. In the last two decades, imputation methods were developed to solve this problem. The idea of the imputation is to fill in the missing data with reasonable values. The multiple imputation is the most complex method. The objective of this dissertation is to divulge the multiple imputation method through two papers. The first one describes two different types of multiple imputation and it shows an application to real data. The second paper shows a comparison among the multiple imputation and two single imputations applied to a risk model for surgical mortality. The used data sets were secondary data used by Klück (2004).en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectImputation methodsen
dc.subjectInterpretacao estatística de dadospt_BR
dc.subjectMultiple imputationen
dc.subjectEpidemiologiapt_BR
dc.subjectMissing dataen
dc.subjectEstatísticas de saúdept_BR
dc.subjectEpidemiologia : Estatisticapt_BR
dc.subjectNonresponseen
dc.subjectImputação múltiplapt_BR
dc.titleMétodos de imputação de dados aplicados na área da saúdept_BR
dc.typeTesept_BR
dc.identifier.nrb000615212pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentFaculdade de Medicinapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Epidemiologiapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2007pt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR


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