UMA APLICAÇÃO DOS MODELOS LINEARES GENERALIZADOS HIERÁRQUICOS DUPLOS EM DADOS LONGITUDINAIS DE CONTAGEM COM EXCESSO DE ZEROS

Neste trabalho foi proposta uma aplicação dos modelos lineares generalizados hierárquicos duplos para dados longitudinais de contagem com excesso de zeros. Em diversas áreas do conhecimento é comum modelar respostas do tipo contagem, contudo, na maioria das vezes a estrutura deste tipo de resposta apresenta problemas de extra-variabilidade ou excesso de zeros. O modelo clássico de regressão para modelar contagens é o de Poisson, pois ele é frequentemente útil em descrever a média, contudo, subestima a variância dos dados quando o mesmo apresenta super-dispersão, e a não consideração deste problema pode resultar em estimação incorreta dos erros-padrão, e consequentemente uma avaliação incorreta da significância dos parâmetros da regressão individual. Uma solução é estender o modelo clássico de regressão, utilizando, por exemplo, estimadores sanduíche, ou ainda adicionando um parâmetro de dispersão no modelo. Outra opção é trabalhar com o modelo Binomial negativo. Existem na literatura diversas metodologias que lidam com o problema de excesso de zeros, dentre elas estão o modelo ZIP e o modelo “Hurdle”. Contudo, tais modelos apresentam limitações de uso para dados de contagem com estrutura longitudinal e/ou de cluster. Assim, aplicamos aos dados a classe de modelos proposta por Lee & Nelder, onde efeitos aleatórios podem ser especificados em ambos os componentes do modelo (média e dispersão). Resultados preliminares indicam que a adição do componente de dispersão é necessária, refletindo assim no impacto sobre as estimativas dos parâmetros no modelo com tal componente.