BRITO, ALEXANDRE DOS SANTOS. MODELAGEM HIERÁRQUICA PARA RESPOSTAS BINÁRIAS:
UMA APLICAÇÃO AO USO DE SERVIÇOS DE SAÚDE NO ESTADO DO RIO DE JANEIRO.
DISSERTAÇÃO (MESTRADO EM SAÚDE COLETIVA, ÁREA DE CONCENTRAÇÃO: BIOESTATÍSTICA).
NÚCLEO DE ESTUDOS DE SAÚDE COLETIVA E FACULDADE DE MEDICINA, UNIVERSIDADE
FEDERAL DO RIO DE JANEIRO, RIO DE JANEIRO; 2002. ORIENTADORES: REJANE SOBRINO
PINHEIRO E CLÁUDIA TRAVASSOS.
RESUMO
A estrutura de dados aninhados em múltiplos níveis pode ser incorporada à análise
através de modelagem hierárquica, que proporciona estimativas mais realistas dos
parâmetros do modelo, principalmente em relação ao erro padrão. A estimação de
parâmetros em modelos hierárquicos com respostas binárias é mais complexa que
nos modelos lineares hierárquicos. Desta forma, diferentes métodos, sob diferentes
abordagens, estão sendo propostos. Este estudo apresenta a Modelagem Hierárquica
com respostas binárias por meio dos métodos: quase-verossimilhança marginal de
primeira ordem (QVM1), quase-verossimilhança penalizada de segunda ordem
(QVP2) e Monte Carlo via cadeia de Markov (MCMC). Os dois primeiros métodos
são definidos sob abordagem clássica e o último método sob abordagem bayesiana.
Tais métodos são aplicados ao modelo hierárquico logístico do uso de serviços de
saúde na região urbana do estado do Rio de Janeiro, que considera uma estrutura
com dois níveis. Existem poucas unidades do primeiro nível (pessoas) dentro do
segundo nível (famílias). As estimativas obtidas através do método QVM1 foram
próximas das estimativas obtidas ignorando a estrutura hierárquica; já as obtidas pelo
método QVP2 foram maiores em módulo e relativamente próximas das obtidas pelo
MCMC. O uso de serviços de saúde está fortemente associado à necessidade de
saúde. O sexo e a idade são importantes para a compreensão do uso e se comportam
de forma diferente em relação à necessidade de saúde. É importante considerar o
comportamento peculiar da idade em relação ao sexo. O tamanho da família, a
renda familiar e as características (sexo, idade e escolaridade) do chefe da família
contribuem para a compreensão do uso de serviços de saúde.
PALAVRAS-CHAVE
Modelo hierárquico logístico, respostas binárias, uso de serviço de saúde
Hierarchical model for binary responses: an application in the use of
health services in the state of rio de janeiro
ABSTRACT
The structure of nested data in multiple levels can be incorporated in the analysis
through hierarchical models, providing more realistic estimates of the parameters of
the model, mainly concerning the standard error estimates. The estimation of
parameters in hierarchical models with binary responses is more complex than in the
hierarchical lineal models. Therefore, different methods, under different approaches,
they are being proposed. This study presents hierarchical models with binary response
through the following methods: Marginal quasi-likelihood of first order (MQL1),
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MODELAGEM
HIERÁRQUICA PARA RESPOSTAS BINÁRIAS
Penalized quasi-likelihood of second order (PQL2) and Markov Chain Monte Carlo
(MCMC). The first two methods are defined under classic approach, and the last
method under the bayesian approach. Such methods are applied in the logistic
hierarchical model of the use of health services in the urban area of the State of Rio
de Janeiro, which considers a structure with two levels. There are little units of the
first level (people) inside of the second level (families). The estimates obtained through
the method MQL1 were close to the estimates obtained ignoring the hierarchical
structure; the estimates obtained through the method QVP2 were larger in module
and relatively close to the estimates obtained through the MCMC. The use of health
services is strongly associated with the need of health. Sex and age are important for
the understanding of its use and they behave in a different way in relation to the
health need. It is important to consider the peculiar behavior of the age in relation to
sex. The size of the family, the family revenue and the characteristics (sex, age and
schooling) of the head family contribute to the understanding of the use of health services.
KEY WORDS
Logistic hierarchical model, nested data, use of health services
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