Backward

Modelos Lineares

Estudo sobre a Eficácia do Controle de Infecção Hospitalar

Projeto SENIC

06/12/2011
Introdução

O relatório em questão baseia-se na análise do banco de dados SENIC tendo como objetivo estudar tais informações através de regressões lineares múltiplas. Apresentaremos neste relatório informações básicas, como o cálculo do coeficiente de correlação, até testes de constância de variância para verificação e adequação do modelo. Com o modelo de regressão linear múltipla apresentamos uma maneira formal de expressar as características fundamentais da associação entre três ou mais variáveis. A construção desse modelo requer o estabelecimento de hipóteses e pressupostos que deverão ser testados para saber se essas hipóteses do modelo se aplicam ao conjunto de dados que está sendo analisado. Considera-se que a função de regressão linear seja da forma Yi = β0 + β1Xi + ... + βk Xi + εi, onde: Yi é o valor da variável resposta para o i-ésimo item; β0, β1, ... e βk são os parâmetros (desconhecidos); Xi é o valor da variável preditora para o i-ésimo item; εi é o termo de erro aleatório para o i-ésimo item, onde E(εi) = 0 e Var(εi) = σ². E que E(Yi) = β0 + β1Xi + ... + βk Xi e Var(Yi) = σ² para todo nível de X. Assume-se que os termos de erro são não correlacionados. Assim, o resultado de qualquer observação não tem efeito em qualquer outra observação. Já que εi e εj são não correlacionados, Yi e Yj também são. Existe também, a hipótese de que os erros são variáveis aleatórias independentes e seguem uma distribuição normal com média zero e variância σ². Essas informações são comuns a todos os modelos de regressão linear múltipla que serão estimados.

Análise Estatística

O objetivo principal do estudo sobre a Eficácia do Controle de Infecção Hospitalar – Projeto SENIC foi determinar se a vigilância da infecção e programas de controle reduziu as taxas de infecção