Comparação via simulação dos estimadores clássicos e bayesianos no modelo de coeficientes aleatórios para dados longitudinais

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

Frequentemente em pesquisas médicas ou epidemiológicas, múltiplas medidas de um mesmo sujeito são tomadas ao longo do tempo, caracterizando um estudo com dados longitudinais. Nos últimos anos, a técnica estatística que tem sido mais utilizada para a análise desses estudos é o modelo misto, pois este permite incorporar a provável correlação das observações de um mesmo indivíduo e é flexível para lidar com situações de desbalanceamento e dados faltantes. Um modelo misto muito utilizado nesses casos é o modelo de coeficientes aleatórios, que permite que a relação da variável resposta com o tempo seja descrita através de uma função matemática. Há duas abordagens para se analisar o modelo misto: clássica e Bayesiana. Para se aplicar o método Bayesiano nesse caso, deve-se utilizar um dos métodos MCMC, já que a distribuição a posteriori não é analiticamente derivável. O método MCMC utilizado neste trabalho foi o Amostrador de Gibbs. As duas abordagens podem levar a resultados diferentes, deixando o pesquisador em dúvida sobre qual método utilizar. Poucos estudos compararam a abordagem clássica e a Bayesiana para a análise de dados longitudinais via modelos mistos. O objetivo deste trabalho é proceder a um estudo de simulação, para comparar estas abordagens em termos de vício e precisão. Compararam-se os estimadores Bayesianos média, moda (estimada não-parametricamente) e mediana a posteriori e o estimador clássico obtido pelo método REML. Simulou-se um modelo que envolve efeito de tempo e de uma covariável denominada tratamento, assumindo a estrutura Componentes de Variância para as duas matrizes de covariâncias do modelo misto. Diferentes configurações de tamanho de amostra e desbalanceamento foram adotadas, para avaliar o desempenho dos métodos frente a essas situações. Em cada uma das configurações, foram realizadas 1000 replicações no software R. As maiores diferenças encontradas foram em relação a alguns componentes de variância, sendo que pelo menos um dos estimadores Bayesianos apresentou erro quadrático médio menor do que o estimador clássico em todas as configurações. Não foi possível identificar um único estimador Bayesiano como sendo o melhor para todos os casos estudados. A moda mostrou-se um estimador com boas propriedades em algumas situações e por isso sugere-se que o mesmo seja implementado no software WinBUGS.

ASSUNTO(S)

estatística reprodutibilidade dos testes teorema de bayes

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