Ecuación:
Objetivos:
- Estimar la probabilidad de enfermar
- Detectar la interacción
- Estimar medidas de asociación libres de confusión.
Condiciones:
- Variable dependiente dicotómica.
- Es necesario medir todas las variables cuya confusión se quiere controlar (esto no es necesario en la aleatorizacion).
Ventajas:
- Permite controlar más de un factor a la vez.
- Permite controlar factores de confusión que sean variables cualitativas politómicas.
- Permite controlar factores de confusión que sean variables cuantitativas.
- Permite el calculo del OR ajustado por múltiples factores a la vez.
**Cálculo trampa:
No elimina la confusión de todos los factores, solo aquellos que han sido introducidos en el modelo (todos= aleatorización)
Interpretación:
- V. Cualitativa dicotómica: igual que las otras.
- V. Cuantitativa: cuanto aumenta el riesgo por cada 1 algo de la exposición (año, cigarro...)
- V. Cualitativa politómica: aumenta X veces mas si 1 que si 0.
Comandos:
Binary outcomes > Logitic regression (reporting odds ratio)
- _cons = valor "a"
- Si alguna variable es politómica, hay que poner i. delante (ie, i. raza)
