Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2018. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-05-10T18:06:58Z No. of bitstreams: 1 2017_HelenIndianaraSeabraGomes.pdf: 1572147 bytes, checksum: 556db4464b8287cf2e50a1897e7339fb (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-05-15T19:55:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_HelenIndianaraSeabraGomes.pdf: 1572147 bytes, checksum: 556db4464b8287cf2e50a1897e7339fb (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-15T19:55:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_HelenIndianaraSeabraGomes.pdf: 1572147 bytes, checksum: 556db4464b8287cf2e50a1897e7339fb (MD5) Previous issue date: 2018-05-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). / O presente trabalho apresenta um modelo bidimensional não-compensatório da teoria da resposta ao item para lidar com não-respostas intencionais em testes com itens dicotômicos. Uma dimensão fornece informações sobre o comportamento de omissão, chamado de propensão a responder, enquanto a outra dimensão está relacionada à habilidade do indivíduo. O modelo é ajustado aos dados de um exame do tipo high stake (alto risco) feito por 10.822 estudantes do ensino médio que participaram do programa de avaliação seriada da Universidade de Brasília em 2008. Nesse tipo de exame há grande incidência de não-respostas devido a particular forma de correção, em que uma resposta errada anula uma resposta correta. A estimação dos parâmetros dos itens (dificuldade e discriminação) foi feita via Máxima Verossimilhança Marginal. A proficiência e a propensão do candidato foram estimadas pelo método da Esperança Posteriori. Na análise de ajuste dos dados ao modelo foi utilizada a medida de distância de Bhattacharyya como uma alternativa à medida quiquadrado. Em geral, as frequências observadas de acerto foram inferiores às suas respectivas frequências esperadas. Mesmo assim, 40 itens se mostraram aderentes ao modelo ajustado. Observou-se que os candidatos menos proficientes são menos propensos a responder de forma errônea, pois tendem a deixar a resposta em branco. Isso sugere que a decisão de responder ou não seja mais importante do que a decisão de responder corretamente ou não. Dessa forma, este trabalho mostra que a resposta em branco deve ser tratada como uma informação não ignorável, e que não tem relação apenas com a proficiência do candidato, mas também com as características dos itens e o traço latente propensão a responder. / The present work introduces a two-dimensional non-compensatory model of Item Response Theory to deal with intentional non-responses in tests with dichotomous items. One dimension provides information about the behavior of omission, called the propensity to respond, while the other dimension is related to the ability of the individual. The model is adjusted to the data of an examination of the type high stake made by 10.822 students of high school who participated in the program of Evaluation of the University of Brasília in 2008. In this type of examination there is a large incidence of non-responses by its particular form of correction, in which a wrong answer negates a correct answer.The estimation of the items parameters (difficulty and discrimination) was made via maximum Marginal likelihood. The candidate’s proficiency and propensity were estimated by the expected a posteriori method. In the analysis of the adjustment of the data to the model was used the measure of distance of Bhattacharyya as an alternative to the chi-squared measure. In general, the observed frequencies of the hit were lower than their expected frequencies. Even so, 40 items have shown themselves adhering to the adjusted model. It has been observed that less proficient candidates are less likely to respond erroneously because they tend to leave the answer blank. That suggests that the decision to respond or not to respond is more important than the decision to respond correctly or not. In this way, this work shows that the blank answer should be treated as non-ignorable information, and that it is not only related to the candidate’s proficiency, but also to the characteristics of the items and the latent trace propensity to respond.

Redes Bayesianas são estruturas que combinam distribuições de probabilidade e grafos. Apesar das redes Bayesianas terem surgido na década de 80 e as primeiras tentativas em solucionar os problemas gerados a partir da não resposta datarem das décadas de 30 e 40, a utilização de estruturas deste tipo especificamente para imputação é bem recente: em 2002 em institutos oficiais de estatística e em 2003 no contexto de mineração de dados. O intuito deste trabalho é o de fornecer alguns resultados da aplicação de redes Bayesianas discretas e mistas para imputação. Para isso é proposto um algoritmo que combina o conhecimento de especialistas e dados experimentais observados de pesquisas anteriores ou parte dos dados coletados. Ao empregar as redes Bayesianas neste contexto, parte-se da hipótese de que uma vez preservadas as variáveis em sua relação original, o método de imputação será eficiente em manter propriedades desejáveis. Neste sentido, foram avaliados três tipos de consistências já existentes na literatura: a consistência da base de dados, a consistência lógica e a consistência estatística, e propôs-se a consistência estrutural, que se define como sendo a capacidade de a rede manter sua estrutura na classe de equivalência da rede original quando construída a partir dos dados após a imputação. É utilizada pela primeira vez uma rede Bayesiana mista para o tratamento da não resposta em variáveis quantitativas. Calcula-se uma medida de consistência estatística para redes mistas usando como recurso a imputação múltipla para a avaliação de parâmetros da rede e de modelos de regressão. Como aplicação foram conduzidos experimentos com base nos dados de domicílios e pessoas do Censo Demográfico 2000 do município de Natal e nos dados de um estudo sobre homicídios em Campinas. Dos resultados afirma-se que as redes Bayesianas para imputação em atributos discretos são promissoras, principalmente se o interesse estiver em manter a consistência estatística e o número de classes da variável for pequeno. Já para outras características, como o coeficiente de contingência entre as variáveis, são afetadas pelo método à medida que se aumenta o percentual de não resposta. Nos atributos contínuos, a mediana apresenta-se mais sensível ao método. / Bayesian networks are structures that combine probability distributions with graphs. Although Bayesian networks initially appeared in the 1980s and the first attempts to solve the problems generated from the non-response date back to the 1930s and 1940s, the use of structures of this kind specifically for imputation is rather recent: in 2002 by official statistical institutes, and in 2003 in the context of data mining. The purpose of this work is to present some results on the application of discrete and mixed Bayesian networks for imputation. For that purpose, we present an algorithm combining knowledge obtained from experts with experimental data derived from previous research or part of the collected data. To apply Bayesian networks in this context, it is assumed that once the variables are preserved in their original relation, the imputation method will be effective in maintaining desirable properties. Pursuant to this, three types of consistence which already exist in literature are evaluated: the database consistence, the logical consistence and the statistical consistence. In addition, the structural consistence is proposed, which can be defined as the ability of a network to maintain its structure in the equivalence class of the original network when built from the data after imputation. For the first time a mixed Bayesian network is used for the treatment of the non-response in quantitative variables. The statistical consistence for mixed networks is being developed by using, as a resource, the multiple imputation for evaluating network parameters and regression models. For the purpose of application, some experiences were conducted using simple networks based on data for dwellings and people from the 2000 Demographic Census in the City of Natal and on data from a study on homicides in the City of Campinas. It can be stated from the results that the Bayesian networks for imputation in discrete attributes seem to be promising, particularly if the interest is to maintain the statistical consistence and if the number of classes of the variable is small. Features such as the contingency tables coefficient among variables, on the other hand, are affected by this method as the percentage of non-response increases. The median is more sensitive to this method in continuous attributes.

Redes Bayesianas são estruturas que combinam distribuições de probabilidade e grafos. Apesar das redes Bayesianas terem surgido na década de 80 e as primeiras tentativas em solucionar os problemas gerados a partir da não resposta datarem das décadas de 30 e 40, a utilização de estruturas deste tipo especificamente para imputação é bem recente: em 2002 em institutos oficiais de estatística e em 2003 no contexto de mineração de dados. O intuito deste trabalho é o de fornecer alguns resultados da aplicação de redes Bayesianas discretas e mistas para imputação. Para isso é proposto um algoritmo que combina o conhecimento de especialistas e dados experimentais observados de pesquisas anteriores ou parte dos dados coletados. Ao empregar as redes Bayesianas neste contexto, parte-se da hipótese de que uma vez preservadas as variáveis em sua relação original, o método de imputação será eficiente em manter propriedades desejáveis. Neste sentido, foram avaliados três tipos de consistências já existentes na literatura: a consistência da base de dados, a consistência lógica e a consistência estatística, e propôs-se a consistência estrutural, que se define como sendo a capacidade de a rede manter sua estrutura na classe de equivalência da rede original quando construída a partir dos dados após a imputação. É utilizada pela primeira vez uma rede Bayesiana mista para o tratamento da não resposta em variáveis quantitativas. Calcula-se uma medida de consistência estatística para redes mistas usando como recurso a imputação múltipla para a avaliação de parâmetros da rede e de modelos de regressão. Como aplicação foram conduzidos experimentos com base nos dados de domicílios e pessoas do Censo Demográfico 2000 do município de Natal e nos dados de um estudo sobre homicídios em Campinas. Dos resultados afirma-se que as redes Bayesianas para imputação em atributos discretos são promissoras, principalmente se o interesse estiver em manter a consistência estatística e o número de classes da variável for pequeno. Já para outras características, como o coeficiente de contingência entre as variáveis, são afetadas pelo método à medida que se aumenta o percentual de não resposta. Nos atributos contínuos, a mediana apresenta-se mais sensível ao método. / Bayesian networks are structures that combine probability distributions with graphs. Although Bayesian networks initially appeared in the 1980s and the first attempts to solve the problems generated from the non-response date back to the 1930s and 1940s, the use of structures of this kind specifically for imputation is rather recent: in 2002 by official statistical institutes, and in 2003 in the context of data mining. The purpose of this work is to present some results on the application of discrete and mixed Bayesian networks for imputation. For that purpose, we present an algorithm combining knowledge obtained from experts with experimental data derived from previous research or part of the collected data. To apply Bayesian networks in this context, it is assumed that once the variables are preserved in their original relation, the imputation method will be effective in maintaining desirable properties. Pursuant to this, three types of consistence which already exist in literature are evaluated: the database consistence, the logical consistence and the statistical consistence. In addition, the structural consistence is proposed, which can be defined as the ability of a network to maintain its structure in the equivalence class of the original network when built from the data after imputation. For the first time a mixed Bayesian network is used for the treatment of the non-response in quantitative variables. The statistical consistence for mixed networks is being developed by using, as a resource, the multiple imputation for evaluating network parameters and regression models. For the purpose of application, some experiences were conducted using simple networks based on data for dwellings and people from the 2000 Demographic Census in the City of Natal and on data from a study on homicides in the City of Campinas. It can be stated from the results that the Bayesian networks for imputation in discrete attributes seem to be promising, particularly if the interest is to maintain the statistical consistence and if the number of classes of the variable is small. Features such as the contingency tables coefficient among variables, on the other hand, are affected by this method as the percentage of non-response increases. The median is more sensitive to this method in continuous attributes.

Orientador: Lenice do Rosário de Souza / Resumo: Algumas pessoas que vivem com HIV/Aids (PVHA) apresentam-se como não respondedores imunológicos, o que consiste em linfócitos T CD4+ abaixo de 350/mm3, após pelo menos um ano de tratamento e com cargas virais do HIV em níveis indetectáveis. Tratou-se de estudo retrospectivo, cujo objetivo foi avaliar marcadores clínicos e laboratoriais como características de não resposta imunológica em PVHA. Foram analisados 52 pacientes: 26 não respondedores imunológicos (G1) e 26 com resposta adequada (G2), que apresentavam contagens de linfócitos T CD4+ abaixo de 350 células/mm3, no pré-tratamento. Avaliações metabólicas e inflamatórias foram realizadas em cinco momentos: pré-tratamento, seis, 12, 24 e 36 meses após início da terapia. As variáveis foram perfil lipídico, proteína C reativa (PCR), clearance de creatinina, hemoglobina, leucócitos e linfócitos totais, contagens de CD4+ e relação T CD4+/CD8+. Dos 52 pacientes, 80,7% eram homens, com médias de idades de 35 a 55 anos. As médias de cargas virais no pré-tratamento para G1 foram de 5,41 e para G2 5,40 em log10 (cópias de RNA/mL), não havendo diferença (p=0,16) entre os grupos. Houve diferenças na PCR entre os momentos iniciais, seis, 12 e 36 meses (p<0,001), com níveis mais elevados em G1. Na comparação dos linfócitos CD4+ e a relação CD4+/CD8+ foram menores em todos os períodos, em G1. Houve diferença entre os grupos para triglicérides, mais altos em G2 no momento inicial (p 0,004) e com seis meses (p 0,001), bem como para coleste... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Some people living with HIV / AIDS (PLHA) present themselves as non-immune responders, which consists of CD4 + T lymphocytes below 350 / mm3, after at least one year of treatment and with viral loads of HIV at undetectable levels. It was a retrospective study; whose objective was to evaluate clinical and laboratory markers as characteristics of non-immune response in PLHA. Fifty- two patients were analyzed: 26 non-responders (G1) and 26 with adequate response (G2), who had CD4 + T lymphocyte counts below 350 cells / mm3, before pretreatment. Metabolic and inflammatory evaluations were performed in five moments: pre-treatment, six, 12, 24 and 36 months after initiation of therapy. The variables were lipid profile, C-reactive protein (CRP), creatinine clearance, hemoglobin, total leukocytes and lymphocytes, CD4 + counts and CD4 + / CD8 + T ratio. Of the 52 patients, 80.7% were men, with averages ranging from 35 to 55 years. The means of viral loads in the pretreatment for G1 were 5.41 and for G2 5.40 in log10 (copies of RNA / mL), there was no difference (p = 0.16) between the groups. There were differences in CRP between the initial moments, six, 12 and 36 months (p <0.001), with higher levels in G1. In the comparison of CD4 + lymphocytes and the CD4 + / CD8 + ratio was lower in all periods, in G1. There was a difference between the groups for triglycerides, higher in G2 at the initial time (p 0.004) and at six months (p 0.001), as well as at 12 months (0.004). Hemoglobin w... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre