Na medicina animal, uma doença que acomete muitos cães é a Gastroenterite Hemorrágica, causada por vírus e pode ser fatal. Muitos são os cães que morrem decorrente da doença. O presente estudo pretende identificar quais as variáveis que mais contribuem para que o animal, que está contaminado pelo vírus, não resista e venha a morrer, para que se possam minimizar os seus efeitos. A variável resposta que se tem é binária: o animal morreu ou não morreu. Na medicina humana é comum utilizarem-se variáveis resposta do tipo binária e o modelo estatístico adequado para tais casos é o modelo de regressão logístico, que além de ser um modelo probabilístico, permite calcular a razão das chances das várias variáveis. Para a estimação dos parâmetros do modelo, utilizou-se o método da máxima verossimilhança, sendo que o programa estatístico para o cálculo foi o SAS - Statistical Analysis System, versão 6.11 para Windows. Para exemplificar essa metodologia, foram analisadas 10 ( dez) variáveis explanatórias e um total de 641 animais que contraíram a Gastroenterite Hemorrágica e que foram atendidos no Hospital Veterinário da Universidade Estadual de Londrina, no período de 31/08/93 a 31/08/94. Uma análise dos resíduos foi efetuada para se verificar o comportamento dos dados e a existência de pontos influentes. Observou-se a adequação do modelo ao conjunto de dados, sendo que apenas 1 % dos dados foram considerados discrepantes e cerca de 10% considerados influentes. Apenas dois pontos, 0.31%, foram considerados discrepantes e influentes ao mesmo tempo.

In animal medicine, a common disease is Hemorragic Gastroenteritis, which is caused by a virus and may be fatal. This work aims to identify the variables that most contribute to the death of dogs infected by the virus, so that their effects may be minimized. The response variable is binary: the animal either died or not. In human medicine, binary response variable are commonly used, and one possible statistical model in such cases is the logistic regression model, which, besides being a probabilistic model, it also allows to calculate the odd ratio of the several variables. To estimate the model parameters, the maximum likelihood method was used, following the SAS - Statistical Analysis System - Windows, version 6.11 for calculus. To exemplify the procedure, 10 explanatory variables were analised, and a total of 641 animaIs infected by Hemorragic Gastroenteritis and assisted at the Veterinary Hospital of Londrina State University were also analised from Aug. 31, 1993 to Aug. 31, 1994 were also anaIysed. An anaIyses of the residuaIs was carried out to verify data distribution and the existence or not of influencing points. The adequacy of the model to the data set was observed, and only 1 % of the data was considered to be disagreeing, while about 10% of the data was influencing. Only two points, 0.31 %, were considered to be both disagreeing and influencing.