Coeficientes

O que o bloco faz

models/coefficients Produz estimativa, erro padrão, estatística, p-valor e intervalo de 95% para cada coeficiente. A saída é models/effects.

Antes de continuar

Termos que esta página usa, em poucas palavras. As definições completas estão no glossário.

Erro padrão

O desvio padrão de uma estimativa: quanto ela variaria se o estudo fosse repetido com outra amostra. Diminui quando a amostra cresce e é a base dos intervalos de confiança e dos testes.

p-valor

A probabilidade de obter um resultado tão extremo quanto o observado, ou mais, se a hipótese nula fosse verdadeira. p-valor pequeno indica dados pouco compatíveis com a hipótese nula; ele não é a probabilidade de a hipótese nula ser verdadeira nem mede o tamanho do efeito.

Modelo linear generalizado (GLM)

Uma extensão do modelo linear para respostas que não são normais, como contagens (Poisson) e proporções ou sim/não (binomial). Uma função de ligação conecta a média da resposta à parte linear do modelo.

Fator

Uma variável explicativa categórica cujo efeito se quer estudar, como adubo, cultivar ou dose. Num experimento fatorial, dois ou mais fatores são combinados.

Nível

Cada valor que um fator assume no estudo: as doses 0, 50 e 100 kg/ha são três níveis do fator dose.

Quando usar

Use para ler o tamanho e a incerteza de cada coeficiente; use médias ajustadas para comparar níveis de um fator como um conjunto.

Configuração

Exponenciar transforma estimativas e intervalos; em GLM com ligação log ou logit, resulta em razões de taxas ou chances. Escala desvio padrão dá o efeito de subir um desvio padrão da preditora (t e p não mudam), o que compara preditoras em unidades diferentes. Confiança escolhe o nível do intervalo; as colunas levam o nível no nome (li_95, li_90).

Intervalo — padrão (o de cada modelo: t exato no lm, Wald no GLM e no misto, verossimilhança perfilada na logística da coleção multivariada), perfilado (também no GLM, pelo stats::confint) ou Wald. Na logística binária, o perfilado vem com o p da razão de verossimilhanças; com metodo = "firth" na logística, é o da verossimilhança penalizada (Heinze & Schemper, 2002). O z é sempre de Wald, e com o perfilado z e p podem discordar perto de 5%. Na multinomial o intervalo sai de Wald, e a nota diz.

Exemplo

library(trama)

reg <- tr_registry()
tr_use("trama.models", registry = reg)

tr_flow(reg) |>
  tr_add("dados", "models/example", dataset = "PlantGrowth") |>
  tr_add("ajuste", "models/anova_dic", resposta = "weight", tratamento = "group", from = "dados") |>
  tr_add("resultado", "models/coefficients", exponenciar = FALSE, from = "ajuste")

No DIC de PlantGrowth, a tabela lista intercepto e diferenças de trt e ctrl em relação ao nível de referência ctrl, com estimativas e incerteza.

Como interpretar

Cada nível de fator compara com o nível de referência. O p-valor do coeficiente não é teste global do fator.