Introdução à regressão logística quantílica

Abstract

Este trabalho apresenta a Regressão Logística Quantílica como uma alternativa para analisar respostas com desfechos limitados e estimar associações e preditores de interesse. O modelo foi proposto por Bottai, Cai e McKeown (2010, Statistics in Medicine 29: 309-317) e tem como premissa modelar os quantis da resposta, sendo vantajoso para análise exploratória de associações no contexto em que existe grande variabilidade. As interpretações são análogas àquelas do modelo de regressão logística tradicional. Através de transformações definidas pelo modelo e com ajuda do software SAS e procedimentos computacionais para regressão quantílica, foram analisados os quantis de 5, 25, 50, 75 e 95% de um exemplo, onde é possível ilustrar facilmente os resultados e identificar as razões de chance da variável resposta em relação aos preditores.