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Variáveis no modelo de regressão

Referente ao curso Estatísticas com R: testando modelos de regressão, no capítulo Regressão linear múltipla e atividade O que aprendemos?

por GUILHERME GUISSO PIZZOL
| 2.1k xp | 3 posts

Ei, pessoal!

Estou rodando um modelo de regressão mista para predizer a variação da ADM (amplitude de movimento) de dorsiflexão entre o teste final e inicial da temporada (adm_dorsi_dom_1_delta). Quando eu inclui o valor inicial do teste (adm_dorsi_dom_1_P), o valor do R2 do teste melhorou bastante...
Mas eu fiquei na dúvida se a estratégia que eu usei, incluir o valor inicial para predizer o delta, não seria um certo "doping estatístico"?

mixed_model1 <- lmer(
 adm_dorsi_dom_1_delta ~ modalidade + sexo + adm_dorsi_dom_1_P + (1 | codigo),
 data = df, REML = FALSE
)

summary(mixed_model1)
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solução!
por NATHALIA QUEIROZ
| 3775.5k xp | 8633 posts
Alura Scuba Team

Ei, Guilherme! Tudo bem?

Incluir o valor inicial (baseline) não é doping estatístico. Na verdade, é uma prática recomendada em muitos casos. Ao colocar o valor inicial (adm_dorsi_dom_1_P) como uma variável preditora para o delta (adm_dorsi_dom_1_delta) pode ser uma abordagem válida, desde que faça sentido teoricamente. Isso é conhecido como "controle estatístico", onde você está controlando o efeito do valor inicial para entender melhor a variação que ocorre ao longo do tempo.

Mas considere se essa inclusão faz sentido para a sua pergunta de pesquisa. Se o valor inicial é algo que você espera que influencie a mudança (o delta), então incluí-lo no modelo pode ajudar a explicar a variação que você está observando. Por outro lado, se a sua intenção é medir a mudança pura sem considerar o ponto de partida, talvez seja melhor não o incluir. É preciso que interpretação dos resultados esteja sempre alinhada com a lógica do seu estudo e os objetivos da pesquisa.

Espero ter ajudado e qualquer dúvida, compartilhe no fórum.

Até mais!

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por GUILHERME GUISSO PIZZOL
| 2.1k xp | 3 posts

Obrigado, Nathalia!
Ótima explicação...

Eu acredito que tenha sentido em inclui sim. Porém, pensei numa outra possibilidade, ao invés da variável independente do meu modelo ser o delta da ADM, eu troquei pela ADM final (Apenas o "pós"). O modelo melhorou ainda mais, mas por outro lado, estou com um impasse na interpretação: Falar que a ADM pré é uma forte preditora da ADM pós não seria muito óbvio? Então, mesmo que melhore objetivamente o modelo, não teria um avanço "teórico" muito relevante...
O que você acha?