Construcción de Modelos Gee para Variables con Distribución Simétrica

María del Pilar Díaz () and María Laura Nores

Revista de la Sociedad Argentina de Estadística, 2005

Abstract: En estudios de naturaleza longitudinal, se genera una dependencia entre las observaciones correspondientes a un mismo sujeto. Una herramienta adecuada para el análisis de datos de esta clase es introducida por Liang y Zeger (1986), a partir de las llamadas ecuaciones de estimación generalizadas (GEE). La distribución marginal de la variable respuesta es modelada como función de las covariables, asumiendo un modelo lineal generalizado o de cuasi-verosimilitud, y la asociación es incorporada para obtener estimaciones más confiables de los parámetros marginales de regresión. En este trabajo se construyen dos enfoques de modelación para el estudio de variables cuantitativas con distribución aproximadamente simétrica. El objetivo es presentar una estrategia de modelación, basada en estimación GEE para variables cuantitativas y ordinales, que rescate las ventajas de trabajar con distintas escalas de observación. Así, primero se considera la respuesta en su escala original, y luego es categorizada según ciertos puntos de corte. Un modelo ordinal longitudinal, como el sugerido por Heagerty y Zeger (1996), se emplea en este segundo caso. Esta estrategia se ilustra mediante una aplicación a un conjunto de datos con medidas repetidas proveniente del área biológica. Las estimaciones de los parámetros obtenidos según ambos enfoques son interpretadas y estos modelos son usados de manera complementaria.

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