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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.11.1984.tde-20231122-100648
Document
Auteur
Nom complet
Paulo José Ogliari
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Piracicaba, 1984
Directeur
Titre en portugais
Análise de dados categorizados: modelos log-lineares e independência em tabelas de contingência
Mots-clés en portugais
ANÁLISE DE DADOS CATEGORIZADOS
Resumé en portugais
O objetivo deste trabalho é o de fazer-se um estudo exploratório sobre os problemas causados pela aproximação assintótica dos testes utilizados em tabelas de contingência, objetivando determinar as condições práticas pelas quais se obtenham testes de hipóteses e estimativas confiáveis dos parâmetros do modelo multinomial. Para esse estudo foram analisadas tabelas de contingência do tipo CxDxF obtidas por meio de simulação de dados de populações com tamanhos variados. São também objetivos deste trabalho a elaboração de um programa de análise em linguagem BASIC para o ajustamento de modelos log-lineares aos dados de tabelas de contingência do tipo CxDxF e a determinação de estruturas de independência para os dados dessas tabelas. A metodologia utilizada é a de GRIZZLE, STARMER e KOCH (1969) que descrevem como modelos lineares e quadrados mínimos ponderados podem ser utilizados na análise de dados dispostos em uma tabela de contingencia. Pelos resultados obtidos observa-se que com tamanhos de amostras pequenos (N = 200, N = 250 e N = 300), os testes estatísticos mostram-se rigorosos em não rejeitar a estrutura de independência estabelecida para as tabelas de contingência; porém, os modelos ajustados aos dados nem sempre correspondem exatamente aos que se estão testando. Para tamanhos de amostras maiores (N = 1000 e N = 1500), os testes estatísticos comportam-se de modo excelente e os modelos que explicam as relações entre as diversas variáveis em estudo ficam bem ajustados. Conclui-se também que o procedimento de BERKS0N (1955) para tabelas com frequências nulas produz bons resultados, assim como, de um modo geral, o método GSK. Ao contrário das considerações feitas por GOODMAN (1971b) o método GSK mostra-se de um modo geral de fácil aplicação.
Titre en anglais
Categorical data analysis: log linear models and independence in contingency tables
Resumé en anglais
The first objective of this work is to explore the problems caused by the asymptotic approximation of χ2 tests commonly used in contingency tables and to obtain practical rules under which good properties of the tests can be reached and confidence on the parameters estimation of the multinomial model. For this purpose CxDxF tables are simulated on a computer for several types of probability structures with several sample sizes. A BASIC program is presented for adjusting log-linear models and variance analysis and contingency tables are presented to determine the dependence structure. The statistical method used is the one developed by GRIZZLE, STARMER and KOCH (1969) based on linear models and weighted least square that can be used to analyses contingency tables. The results showed that for samples as large as 200, 250 and 300, the statistical tests based on the GSK method are good to detect alternatives more complex than Hο. For sample sizes of 1000 and 1500 the GSK method detects exactly the probability structure. Berkson’s method for incomplete contingency tables showed good behavior in all cases studied. In opposition to GOODMAN (1971b) opinion, the GSK method generally is easy to perform.
 
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Ogliari-PauloJose.pdf (4.20 Mbytes)
Date de Publication
2023-11-24
 
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