Conheça o Logit Multinomial em Dados do Sistema de Vigilância de Fator de Risco Comportamental (2013)
Os resultados do modelo de regressão logística multinomial são mostrados na Figura 3.
O resultado do modelo de regressão logística aparece da seguinte forma:
Linha 1: ponto mlogit ativo 1 mulher com menos de 30 anos de idade mais artrite
Linha 2: Iteração 0: probabilidade logarítmica igual a negativa 379353,27
Linha 3: Iteração 1: probabilidade logarítmica igual a negativo 357272,01
Linha 4: Iteração 2: log likelihood igual a negativo 356455,81
Linha 5: Iteração 3: log likelihood igual a negativo 356439,91
Linha 6: Iteração 4: log likelihood igual a negativo 356439,9
Linha 7: Regressão logística multinomial; Número de observações igual a 359.925
Linha 8: LR chi2 (8) é igual a 45826,74
Linha 9: Probabilidade maior que chi2 igual a 0,0000
Linha 10: Probabilidade logarítmica igual a 356439,9; Pseudo R2 igual a 0,0604
A tabela aparece abaixo desta informação, com valores diferentes para “active 1” apresentados da seguinte forma:
Linha 1: Nenhum sublinhado ou sublinhado abaixo do sublinhado moderado, feminino: Coeficiente, negativo 0,0137624; erro padrão, 0,0081021; z, negativo 1,70; P maior que o valor absoluto de z, 0,089; intervalo de confiança de 95%, negativo 0,0296422, 0,0021173.
Linha 2: Nenhum sublinhado ou sublinhado abaixo do sublinhado moderado, abaixo do 30: Coeficiente, negativo 0,2132395; erro padrão, 0,0136507; z, negativo 15,62; P maior que o valor absoluto de z, 0,000; intervalo de confiança de 95%, 0,7998839, 0,8377535.
Red 3: Nenhum sublinhado ou sublinhado abaixo do sublinhado moderado, idade 65 anos mais: Coeficiente, 0,8188187; erro padrão, 0,0096608; z, 84,76; P maior que o valor absoluto de z, 0,000; intervalo de confiança de 95%, 0,7998839, 0,8377535.
Red 4: Nenhum sublinhado ou sublinhado abaixo do sublinhado moderado, artrite: Coeficiente, 0,4168419; erro padrão, 0,008863; z, 47,03; P maior que o valor absoluto de z, 0,000; intervalo de confiança de 95%, 0,3994706, 0,4342131.
Red 5: Nenhum sublinhado ou sublinhado abaixo do sublinhado moderado, sublinhado cons: Coeficiente, negativo 0,7812104; erro padrão, 0,007175; z, negativo 108,88; P maior que o valor absoluto de z, 0,000; intervalo de confiança de 95%, negativo 0,7952731, 0,7671477.
Red 6: Moderado, resultado base
Red 7: Vigoroso, feminino: Coeficiente, negativo 0,0456556; erro padrão, 0,0090931; z, negativo 5,02; P maior que o valor absoluto de z, 0,000; intervalo de confiança de 95%, negativo 0,0634778, 0,0278334,
Linha 8: Vigoroso, abaixo de 30: Coeficiente, negativo 1,333241; erro padrão, 0,0247722; z, negativo 53,82; P maior que o valor absoluto de z, 0,000; intervalo de confiança a 95%, negativo 1,381794, negativo 1,284689.
Linha 9: Vigoroso, idade superior a 65 anos: Coeficiente, 1,663682; erro padrão, 0,0099416; z, 167,35; P maior que o valor absoluto de z, 0,000; intervalo de confiança a 95%, 1,644197, 1,683167.
Ra 10: Vigoroso, artrite: Coeficiente, 0,0555993; erro padrão, 0,0098662; z, 5,64; P maior que o valor absoluto de z, 0,000; intervalo de confiança a 95%, 0,036262, 0,0749366.
Linha 11: Vigoroso, sublinhado cons: Coeficiente, negativo 1,168047; erro padrão, 0,0081195; z, negativo 143,86; P maior que o valor absoluto de z, 0,000; intervalo de confiança de 95%, negativo 1,183961, negativo 1,152133,
Modelos de estimativa de regressão logística multinomial para todas as categorias da variável dependente barra um. Por padrão, Stata omite o resultado mais freqüente, usando-o como base para comparar outras categorias.
Existem muitas informações nos resultados. Neste exemplo, concentramos nossa atenção nas estimativas dos coeficientes individuais que ligam as variáveis independentes à variável dependente e seu correspondente nível de significância estatística. Podemos ver que cada estimativa de coeficiente é estatisticamente significativamente diferente de zero. Isso nos levaria a rejeitar a hipótese nula de um coeficiente ser igual a zero para todas as estimativas.
Interpretação dos resultados de um modelo logit multinomial requer mais do que apenas examinar a direção e o nível de significância estatística para as estimativas do coeficiente em si.
A forma mais comum de interpretar os resultados de um modelo logit multinomial é calcular as probabilidades previstas com base nos resultados da análise. Como a probabilidade prevista de cair em qualquer das categorias da variável dependente é uma função não linear das variáveis independentes, o cálculo das probabilidades previstas requer a definição de cada variável independente em algum valor. Pense nisso como criando um perfil descritivo para um caso no conjunto de dados e calculando uma probabilidade prevista para alguém com esse perfil envolvido nos três diferentes níveis de atividade descritos aqui. Você pode avaliar como diferentes variáveis independentes afetam as mudanças nas probabilidades previstas alterando as características do perfil e recomputando essas probabilidades.
Como exemplo, calcularemos as probabilidades previstas de cair em cada nível de estressamento de atividade para os respondentes com e sem artrite. Para cada uma, definimos o valor da variável indicadora feminina como sua média e as duas variáveis de idade como zero, o que significa que esses perfis descrevem os entrevistados de 30 a 64 anos de idade.
Para calcular a probabilidade prevista de estar em cada nível de atividade para aqueles com artrite, digite o seguinte comando na janela de comando Stata:
margins, at(mean(female) under30=(0) age65plus=(0) arthritis=(1))
Pressione Enter para produzir a probabilidade prevista de estar em cada grupo de nível de atividade.
Para aqueles sem artrite, o código é o seguinte:
margins, at(mean(female) under30=(0) age65plus=(0) arthritis=(0))
Pressione Enter para produzir a probabilidade prevista de estar em cada grupo de nível de atividade.
Para calcular essas probabilidades previstas usando as opções do menu, após executar o modelo de regressão logística multinomial, selecione as seguintes opções do menu em Stata:
Statistics → Postestimation
Na caixa de diálogo “Postestimation Selector” que se abre, mostrada na Figura 4, expanda “Marginal analysis”. Abaixo de “Efeitos Marginais de todas as covariáveis”, destaque “Análises personalizadas e de alta dimensão” clicando sobre ela.
Pressione Launch para abrir a caixa de diálogo “Margens – Margens – Meios Marginais, Margens Preditivas e Efeitos Marginais”.
A caixa de diálogo “Postestimation Selector” consiste em uma lista de comandos sob o título “Postestimation commands”. Os itens aparecem da seguinte forma:
- Análise marginal (vista expandida)
- Marginal média e efeitos marginais, análises fundamentais
- Análise das médias marginais e da interação (vista colapsada)
- Contrastes das médias marginais (vista colapsada)
- Efeitos marginais de uma covariada em valores de outra covariada (vista expandida)
- –
Média da população (amostra média de superestimação)
- –
Na amostra significa
- –
- Efeitos marginais de todos os covariáveis (vista expandida)
- –
Personalizado e altoanálises dimensionais (destacado)
- –
Traçados de perfil após análise marginal
- –
- Testes, contrastes, e comparações de estimativas de parâmetros (visão colapsada)
- Especificação, diagnóstico, e análise de goodness-of-fit (vista colapsada)
- Previsões (vista colapsada)
- Outros relatórios (vista colapsada)
- Gerir resultados de estimativa (vista colapsada)
Um botão “Launch” e um botão “Cancel” aparecem no canto superior direito e no canto inferior direito da janela, respectivamente.
Na parte superior da caixa de diálogo “Margens – Margens marginais, margens preditivas e efeitos marginais”, seleccione a aba rotulada “Em”. Na aba “At”, o botão ao lado de “All covariates at observed values in the sample” deve ser destacado.
Clique no botão “Create” mais abaixo e uma nova caixa de diálogo “Specification 1” abrirá.
A secção “Statistics” no topo da caixa de diálogo “Specification 1” pode ser usada para definir as variáveis relevantes na sua média, neste caso feminino. Marque “1” clicando na caixa à esquerda da mesma, e a caixa de texto Statistic à direita irá fornecer uma seta com um menu suspenso. Selecione “Means”. Na caixa “Covariates”, use as opções drop-down para selecionar female.
Na seção “Fixed values”, você pode definir os valores para as variáveis restantes. Clique na caixa ao lado do número 1. Selecione abaixo de 30 na lista de variáveis na caixa suspensa “Covariar”. Na caixa de texto “Lista numérica”, insira manualmente o valor da variável para “0”. Na caixa 2, defina age65plus em “0”. Finalmente na caixa 3, defina o valor da artrite em “1”
Figure 5 mostra como isto se parece em Stata.
A caixa de diálogo intitulada “Especificação 1” pode ser dividida em três secções intituladas “Estatística”, “Valores fixos”, e “Expressões”. A secção superior intitulada “Estatísticas” é ainda dividida em dois painéis, à esquerda e à direita, que aparece da seguinte forma.
Painel esquerdo, Statistic:
- (caixa de verificação assinalada) 1: Texto “Significa,” (botão descendente)
- (caixa de verificação vazia) 2: barra de texto vazia, 50 (botão descendente), em modo de escala de cinzentos
- (caixa de verificação vazia) 3: barra de texto vazia, 50 (botão drop-down), em modo de escala de cinza
- (caixa de seleção vazia) 4: barra de texto vazia, 50 (botão drop-down), em modo de escala de cinza
Painel direito, Covariates:
>
- Texto “fêmea”, botão descendente
- Caixa de texto vazio, botão descendente
- Caixa de texto vazio, botão descendente
- Caixa de texto vazio, botão drop-down
Uma nota na parte inferior diz, “Covariates também podem ser sublinhados todos (todos os covariates) ponto sublinhado (todos os covariates) ponto sublinhado (todos os covariates) ponto e sublinhado contínuo (todos os covariates contínuos).”
A secção central intitulada “Valores fixos” está dividida em dois painéis, esquerdo e direito, que aparece da seguinte forma:
Painel esquerdo, Covariate:
Painel direito, Lista Numérica:
A secção inferior intitulada “Expressões” é ainda dividida em dois painéis, esquerdo e direito, que aparece da seguinte forma
Painel esquerdo, Covariate:
Painel direito, Expressão:
Dois botões, “OK” e “Cancelar”, aparecem no canto inferior direito da caixa de diálogo, com o botão OK no modo selecionado.
Clique OK para voltar à caixa de diálogo “margens – Margens – Margens marginais, margens preditivas e efeitos marginais”. Isto deve agora mostrar “Especificação 1” na caixa “Nas especificações (modificar configurações de cima)”, com uma descrição dos detalhes da especificação abaixo.
Clique novamente no botão “Criar” e outra caixa de diálogo “Especificação 2” será aberta. Use as opções como anteriormente, desta vez definindo o valor da artrite em 0,
Again, clique OK para retornar à caixa de diálogo “margens – Margens – Margens marginais, margens preditivas, e efeitos marginais”. Isto agora mostrará “Especificação 1” e “Especificação 2” na caixa de diálogo “Em especificações (modificar configurações de cima)”.
Figure 6 mostra como isto se parece em Stata.
A caixa de diálogo é intitulada “margens – Margens – Margens marginais, margens preditivas, e efeitos marginais”. Um conjunto de 10 separadores aparece imediatamente abaixo da barra de título como, “Principal”, “Em”, “Se ou dentro ou mais”, “Dentro”, “Contraste”, “Comparações em pares”, “Pesos”, “SE”, “Avançado” e “Relatórios” com “Em” no modo seleccionado. O conteúdo da caixa de diálogo aparece como se segue:
- (Botão de rádio seleccionado) Todas as covariáveis nos valores observados na amostra
- (Botão de rádio vazio) Todas as covariáveis nas suas médias na amostra
- (Caixa de selecção Esvaziar) Para cada outra variável de factor, tratar todos os níveis como se fossem igualmente prováveis (substitui as duas configurações acima para variáveis de fatores)
Mostra ainda uma caixa de listagem intitulada “Em especificações (modificar configurações de cima)” contendo os 2 itens como segue:
- Especificação 1
- Especificação 2 (seleccionada)
À direita da caixa está um conjunto de quatro separadores como, “Criar”, “Editar”, “Desactivar” e “Activar”, com “Criar”, “Editar” e “Desactivar” no modo activo e “Activar” no modo de escala de cinzentos. Um texto na parte inferior diz que, “em parênteses esquerdo-parênteses esquerdo-parênteses direito significa parênteses direito feminino com menos de 30 anos igual a parênteses esquerdo-parênteses 0 parênteses direito idade 65 mais igual a parênteses esquerdo-parênteses 0 parênteses direito artrite igual a parênteses esquerdo-parênteses 0 parênteses direito-parênteses direito.”
Três botões, “OK”, “Cancelar” e “Enviar” aparecem no canto inferior direito da caixa de diálogo, com o botão OK no modo selecionado.
Clique OK novamente para produzir os resultados, que são mostrados na Figura 7.
Os resultados obtidos a partir da probabilidade prevista de cada grupo de actividade de exercício de esforço nos últimos 30 dias para os inquiridos aparecem da seguinte forma:
Linha 1: Previsões ajustadas; Número de observações igual a 359.925
Linha 2: Modelo VCE cólon OIM
Linha 3: 1 ponto sublinhado predizer cólon Pr Pr parênteses esquerdo ativo 1 é igual a Nenhum sublinhado ou sublinhado Sublinhar abaixo sublinhado moderado parênteses direito, predizer parênteses esquerdo parênteses esquerdo 0 parênteses direito parênteses direito.
Linha 4: 2 ponto sublinhado predizer cólon Pr parênteses esquerdo ativo 1 igual a parênteses direito moderado, predizer parênteses esquerdo resultado pr-parênteses esquerdo-parênteses 1 parênteses direito-parênteses direito.
Linha 5: 3 pontos sublinhados predizer cólon Pr Pr esquerda-parêntese ativa 1 igual a Vigorosa direita-parêntese direita, predizer parêntese esquerda-parêntese esquerda-parêntese esquerda 2 parêntese direita-parêntese direita.
Linha 6: 1 ponto sublinhado no cólon feminino igual a 0,5679239 (média)
Linha 7: abaixo de 30 igual a 0
Linha 8: idade 65 mais igual a 0
Linha 9: artrite 1 igual a 1
Linha 10: 2 pontos sublinhados no cólon feminino igual a 0.5679239 (média)
Linha 11: abaixo de 30 é igual a 0
Linha 12: idade 65 mais é igual a 0
Linha 13: ativa 1 é igual a 0
Uma tabela mostra ainda os valores de “Margem”, “Delta-method Erro padrão”, “z”, “probabilidade maior que z”, e intervalo de confiança 95 por cento”. Os diferentes valores para a probabilidade prevista de cada grupo de estressamento da atividade de exercício nos últimos 30 dias para os respondentes são os seguintes:
Linha 1: Sublinhar previsão 1 1: Margem, 0,3429731; Erro Padrão do Método Delta, 0,0016608; z, 206.51; Probabilidade maior que z, 0,000; Intervalo de confiança de 95%, 0,339718, 0,3462283.
Linha 2: Sublinhar previsão 1 sublinhado em 2: Margem, 0,258514; Erro Padrão do Método Delta, 0,0010418; z, 248,14; Probabilidade maior que z, 0.000; intervalo de confiança de 95%, 0,256472, 0,2605559.
Red 3: Sublinhar prevê 2 sublinhados em 1: Margem, 0,49762; erro padrão do método Delta, 0,0017772; z, 280.00; Probabilidade maior que z, 0,000; intervalo de confiança de 95%, 0.4941367, 0,5011032.
Linha 4: Sublinhar previsão 2 sublinhado a 2: Margem, 0,5690545; Erro Padrão do Método Delta, 0,0011953; z, 476,06; Probabilidade maior que z, 0,000; Intervalo de confiança 95 por cento, 0,5667117, 0,57133973.
Linha 5: Sublinhar prever 3 sublinhado a 1: Margem, 0,1594069; Erro Padrão do Método Delta, 0,00117; z, 136,25; Probabilidade maior que z, 0,000; intervalo de confiança a 95%, 0,1571138, 0,1617.
Linha 6: Sublinhar prever 3 sublinhado a 2: Margem, 0,1724315; Erro Padrão do Método Delta, 0,0008886; z, 194,05; Probabilidade maior que z, 0,000; intervalo de confiança a 95%, 0,17068991, 0,1741731.
A coluna da esquerda na tabela ao fundo tem duas colunas de números sob as palavras “_predict#_at”. Os números 1-3 da esquerda são cada uma das categorias para diferentes níveis de estressamento de atividade. Os números 1 e 2 da direita são os dois perfis diferentes que criámos para saber se um inquirido tem ou não artrite. Os detalhes desses perfis podem ser vistos nas informações acima da tabela.
As probabilidades previstas e seus intervalos de confiança são estimados usando simulação de pós-estimativa. Uma discussão completa deste processo está além do escopo deste exemplo, mas brevemente, o processo calcula 1.000 conjuntos de probabilidades previstas através da simulação de valores para os coeficientes do modelo com base em seus valores estimados, variâncias e covariâncias. Para mais informações, ver “Tirar o melhor partido das análises estatísticas”: Improving Interpretation and Presentation” de King, Tomz e Wittenberg (American Journal of Political Science, 44(2), 341-355).
A melhor maneira de explorar as mudanças nas probabilidades previstas envolvendo uma variável independente com mais de dois valores é produzir uma figura como a mostrada na Figura 8. A Figura 8 apresenta a probabilidade prevista de cair em um dos três níveis de atividade para os respondentes em cada uma dessas três faixas etárias, mantendo as outras duas variáveis independentes no modelo em suas respectivas médias. A altura de cada barra captura o tamanho da probabilidade prevista.
O primeiro gráfico de barras é intitulado “menor de 30 anos é igual a Não, idade 65 mais é igual a Não”. O eixo vertical denota a probabilidade variando de 0 a 0,6, e o eixo horizontal denota a categorização do IMC variando de 0 a 2,
A probabilidade prevista estimada dos respondentes em diferentes classificações do IMC é a seguinte: (0, 0,28); (1, 0,55); (2, 0,18).
O segundo gráfico de barras é intitulado “menos de 30 é igual a Não, idade 65 mais é igual a Sim”. A probabilidade prevista estimada dos respondentes em diferentes classificações do IMC é a seguinte: (0, 0,30); (1, 0,25); (2, 0,41).
O terceiro gráfico de barras é intitulado “menores de 30 anos é igual a Sim, idade 65 mais é igual a Não”. A probabilidade prevista estimada dos respondentes em diferentes classificações do IMC é a seguinte: (0, 0,28); (1, 0,66); (2, 0,05).
Para produzir este gráfico, volte para a caixa de diálogo “Seletor de Pós-avaliação”, que ainda deve estar aberta. Certifique-se de que “Custom and high-dimensional analyses” ainda esteja em destaque.
Pressione Launch para reabrir a caixa de diálogo “margens – Marginal means, predictive margins, and marginal effects”.
Again select the “At” tab as before. Você verá as duas especificações anteriores na caixa “Em especificações (modificar configurações de cima)”. Realce cada uma, clicando sobre ela e desabilite-a usando o botão “Desabilitar” à direita. Clique em “Criar” para abrir uma nova caixa de diálogo “Especificação”.
Como antes, nós usamos isto para inserir os valores das variáveis para o perfil escolhido. A seção “Estatísticas” no topo da caixa de diálogo “Especificação 1” pode ser usada para definir as variáveis relevantes (neste caso, feminino e artrite) em suas médias. Marque “1” clicando na caixa à esquerda da mesma, e a caixa de texto Statistic à direita fornecerá uma seta com um menu suspenso. Selecione “Meios”. Na caixa “Covariates”, use as opções drop-down para selecionar fêmea. Faça o mesmo para artrite na linha abaixo.
Próximo, use a seção “Valores fixos” como antes para selecionar os valores para menores de 30 anos e maiores de 65 anos. Como estamos observando a mudança nas probabilidades previstas em três categorias etárias, precisamos criar três especificações para cada uma das faixas etárias, com as idades definidas nos seguintes valores:
A primeira destas é mostrada na Figura 9.
Após todas as três novas especificações serem mostradas na caixa de diálogo “Margens – Margens marginais, margens preditivas e efeitos marginais”, clique em OK para produzir as probabilidades previstas.
Para inserir o comando diretamente na janela de comando Stata, o código é o seguinte:
margins, at((mean) female (mean) arthritis under30=(1) age65plus=(0)) at((mean) female (mean) arthritis under30=(0) age65plus=(0)) at((mean) female (mean) arthritis under30=(0) age65plus=(1))
Pressione Enter para produzir as probabilidades previstas para os perfis selecionados.
A caixa de diálogo intitulada “Especificação 3” pode ser dividida em três secções intituladas “Estatística”, “Valores fixos”, e “Expressões”. A secção superior intitulada “Estatísticas” está dividida em dois painéis, esquerdo e direito, que aparece da seguinte forma:
Painel esquerdo, Statistic:
- (assinalada a caixa de verificação) 1: Texto “Significa,” (botão descendente)
- (caixa de verificação assinalada) 2: Texto “Significa,” (botão descendente)
- (caixa de verificação vazia) 3: barra de texto vazia, 50 (botão descendente), em modo de tons de cinza
- (caixa de verificação vazia) 4: barra de texto vazia, 50 (botão drop-down), em modo de tons de cinza
Painel direito, Covariates:
>
- Texto “feminino”, botão drop-down
- Texto “artrite”, botão drop-down
- Texto “artrite”, botão drop-down
- Texto “feminino”, botão drop-down
- Texto “feminino”, botão drop-down
- Texto “feminino”, botão drop-down botão drop-down
Uma nota na parte inferior diz, “Covariates também podem ser sublinhados todos (todos os covariates) ponto sublinhado (todos os covariates) ponto sublinhado (todos os covariates) ponto e sublinhado contínuo (todos os covariates contínuos).”
A secção central intitulada “Valores fixos” está dividida em dois painéis, esquerdo e direito, que aparece da seguinte forma:
Painel esquerdo, Covariate:
- (caixa de verificação assinalada) 1: menos de 30 anos (botão drop-down)
- (caixa de verificação assinalada) 2: idade 65 anos mais (botão drop-down)
- (caixa de verificação vazia) 3: barra de texto vazia (botão drop-down)
- (caixa de verificação vazia) 4: barra de texto vazia (botão drop-down)
Painel direito, Lista numérica:
A secção inferior intitulada “Expressões” é ainda dividida em dois painéis, esquerdo e direito, que aparece da seguinte forma:
Painel esquerdo, Covariável:
- (caixa de verificação vazia) 1: barra de texto vazia (botão descendente)
- (caixa de verificação vazia) 2: barra de texto vazia (botão descendente)
- (caixa de verificação vazia) 3: barra de texto vazia (botão descendente)
- (caixa de verificação vazia) 4: barra de texto vazia (botão descendente)
Painel direito, Expressão:
Dois botões, “OK” e “Cancelar”, aparecem no canto inferior direito da caixa de diálogo, com o botão OK no modo selecionado.
Para plotar os resultados, retorne à caixa de diálogo Selecionador de Postestimation. Selecione “Gráficos de perfil após análise marginal” como mostrado na Figura 10.
A caixa de diálogo intitulada “Seletor de Postestimation” consiste em uma lista de comandos sob o título “Comandos de Postestimation”. Os itens aparecem da seguinte forma:
- Análise marginal (vista expandida)
- Marginal média e efeitos marginais, análises fundamentais
- Análise das médias marginais e da interação (vista colapsada)
- Contrastes das médias marginais (vista colapsada)
- Efeitos marginais de uma covariada em valores de outra covariada (vista expandida)
- –
Média da população (amostra média de superestimação)
- –
Na amostra significa
- –
- Efeitos marginais de todos os covariáveis (vista expandida)
- –
Personalizado e altoanálises dimensionais
>
- –
Traçados de perfil após análise marginal (destacado)
- –
- Testes, contrastes, e comparações de estimativas de parâmetros (visão colapsada)
- Especificação, diagnóstico, e análise de goodness-of-fit (vista colapsada)
- Previsões (vista colapsada)
- Outros relatórios (vista colapsada)
- Gerir resultados de estimativa (vista colapsada)
Um botão “Launch” e um botão “Cancel” aparecem no canto superior direito e no canto inferior direito da janela, respectivamente.
Pressione Launch para abrir a caixa de diálogo “marginsplot – Graph results from margins”. No separador “Principal”, na terceira caixa de texto intitulada “Criar subgráficos para grupos definidos por variáveis:”, seleccione as duas variáveis de idade nas opções drop-down como mostrado na Figura 11.
Clique no botão “Opções” ao lado da caixa de texto. Isto abre uma nova caixa de diálogo “Por etiqueta de dimensão”. Marque “Incluir nome da variável e sinais de igualdade em todas as etiquetas” como na Figura 12.
A caixa de diálogo é intitulada “marginplot – Graph results from margins”. Uma barra de menu aparece imediatamente abaixo da barra de título com 12 tabulações como, “Main”, “Labels”, “Plot”, “CI plot”, “Pairwise”, “Add plots”, “Y axis”, “X axis”, “Titles”, “Legend”, “Overall”, e “By options”, com a tabulação “Main” no modo selecionado.
O outro conteúdo da caixa de diálogo aparece sob o título “Dimensões” da seguinte forma:
- Variável(eis) que define o eixo x, com uma barra de texto vazia e um menu drop-down e um botão “Opções” ao seu lado.
- Criar gráficos para grupos definidos por variáveis, com uma barra de texto vazia e um menu drop-down e um botão “Opções” ao seu lado.
- Criar subgrafos para grupos definidos por variáveis, com uma barra de texto no modo selecionado que diz, “em (menos de 30) aos (mais de 65 anos)”. A barra de texto também tem um menu drop-down com ela e um botão “Options” ao seu lado.
- Criar gráficos para grupos definidos por variáveis, com uma barra de texto vazia e um menu drop-down e um botão “Options” ao seu lado.
A lista de verificação abaixo aparece como se segue:
Três botões, “OK”, “Cancelar” e “Submeter”, aparecem no canto inferior direito da caixa de diálogo, com o botão OK no modo selecionado.
A caixa de diálogo tem o título “Por etiqueta de dimensão”. O outro conteúdo da caixa de diálogo aparece da seguinte forma:
Linha 1: Nota: Estas configurações irão sobrepor as predefinições e as configurações da etiqueta de etiqueta
Linha 2: Lista de aspas de strings para rotular cada nível da dimensão
Linha 3: (barra de texto vazia no modo selecionado)
Linha 4: Lista de enunciados etiquetados, exemplo 1 “um” 2 “dois” elipsis
Linha 5: (barra de texto vazia) Grupos de etiquetas com seus valores, não suas etiquetas
Linha 6: (caixa de seleção vazia) Perder o nome da variável e sinais de igual em todas as etiquetas, em modo de escala de cinza
Linha 7: (assinalada caixa de verificação vazia) Incluir nome da variável e sinais de igual em todas as etiquetas
Linha 8: (caixa de seleção vazia) Separador para etiquetas quando múltiplas variáveis são especificadas
Linha 9: (barra de texto vazia) em modo escala de cinza
Linha 10: (caixa de seleção vazia) Não usar um separador entre etiquetas
Três botões, “OK”, “Cancelar” e “Submeter”, aparecem no canto inferior direito da caixa de diálogo, com o botão OK no modo selecionado.
No separador “Plot”, mostrado na Figura 13, seleccione “Bar” nas opções drop-down “Plot type” no topo.
A caixa de diálogo é intitulada “marginplot – Graph results from margins”. Uma barra de menu aparece imediatamente abaixo da barra de título com 12 separadores como, “Main”, “Labels”, “Plot”, “CI plot”, “Pairwise”, “Add plots”, “Y axis”, “X axis”, “Titles”, “Legend”, “Overall”, e “By options”, com o separador “Plot” no modo seleccionado.
A barra de menu intitulada “Plot type” com “Bar” seleccionada no menu. Além disso, mostra uma caixa de listagem intitulada “Select plot” com uma lista de itens que aparece da seguinte forma:
A guia “Propriedades da barra” aparece ao lado da caixa de listagem. Um texto na parte inferior diz, “Os gráficos aqui mostrados não reflectem necessariamente o número de gráficos reais para o gráfico”
Três botões, “OK”, “Cancel” e “Submit”, aparecem no canto inferior direito da caixa de diálogo, com o botão OK no modo seleccionado.
Stata fornece outras opções para tornar o gráfico mais apresentável. Neste caso, vamos selecionar apenas mais uma opção. Selecione a aba “Eixo X”, e na caixa de texto “Título”, escreva “Nível de Atividade” para rotular o eixo x como mostrado na Figura 14.
Clique OK para produzir o gráfico das probabilidades previstas de estar em cada categoria de nível de atividade para o intervalo de valores selecionados, como mostrado na Figura 8.
Para inserir o comando diretamente na janela de comando Stata, o código é o seguinte:
marginsplot, bydimension(at(under30) at(age65plus), nosimplelabels) recast(bar) recastci(rbar) xtitle(BMI category)
Pressione Enter para produzir o gráfico de barras.
A caixa de diálogo tem o título “marginplot – Graph results from margins”. Uma barra de menu aparece imediatamente abaixo da barra de título com 12 separadores como, “Principal”, “Etiquetas”, “Plot”, “Gráfico CI”, “Pairwise”, “Add plots”, “Y axis”, “X axis”, “Titles”, “Legend”, “Overall” e “By options”, com o separador “X axis” no modo seleccionado.
Uma barra de texto com o nome “Title” mostra o item “Activity Level” com um separador “Properties” que aparece ao lado do mesmo. Um conjunto de mais cinco separadores aparece abaixo da barra de texto como, “Propriedades do tick/label maior”, “Propriedades do tick/label menor”, “Propriedades da escala do eixo”, e “Linhas de referência”. Seguem-se duas opções com caixas de verificação:
- (caixa de verificação vazia) Ocultar eixo
- (caixa de verificação vazia) Colocar eixo no lado oposto do gráfico
Três botões, “OK”, “Cancelar” e “Submeter” aparecem no canto inferior direito da caixa de diálogo, com o botão OK no modo seleccionado.
Interpretação completa dos resultados de um modelo logit multinomial apresentaria tabelas ou figuras semelhantes para cada variável independente no modelo.