Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2015-12-10T11:17:15Z No. of bitstreams: 1 luisantoniofajardopontes.pdf: 1987237 bytes, checksum: a9022a27e3eff6caa86aab0734002199 (MD5) / Rejected by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br), reason: Renata, favor corrigir: o caso do Índice de Desenvolvimento da Educação Básica, o Ideb, para: IDEB on 2015-12-10T14:07:41Z (GMT) / Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2015-12-10T14:13:15Z No. of bitstreams: 1 luisantoniofajardopontes.pdf: 1987237 bytes, checksum: a9022a27e3eff6caa86aab0734002199 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2015-12-10T14:13:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 luisantoniofajardopontes.pdf: 1987237 bytes, checksum: a9022a27e3eff6caa86aab0734002199 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-12-10T14:13:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 luisantoniofajardopontes.pdf: 1987237 bytes, checksum: a9022a27e3eff6caa86aab0734002199 (MD5) Previous issue date: 2015-05-15 / O presente estudo tem por objetivo analisar alguns mecanismos específicos de aferição da qualidade educacional que usualmente vêm sendo propostos por diversos sistemas educacionais no Brasil e, mais particularmente, nas escolas públicas de Minas Gerais, bem como propor alternativas de seu aperfeiçoamento. Neste sentido, discorre-se primeiramente sobre a questão da eficácia escolar e também sobre a maneira como este tópico vem ganhando uma importância cada vez maior na agenda das reformas educacionais tanto fora quanto dentro do Brasil. A seguir, apresenta-se o caso do Índice Brasileiro de Desenvolvimento da Educação Básica, o Ideb, discorrendo-se sobre a sua metodologia de elaboração e também sobre sua interpretação. Posteriormente, apresentam-se conclusões, específicas para as escolas públicas de Minas Gerais, acerca dos efeitos indesejáveis sobre as metas do Ideb causados, em parte, por uma certa instabilidade dos resultados educacionais, que fazem com que, a cada edição dessa avaliação transversal, ocorram desvios ou flutuações dos resultados em relação a uma tendência de crescimento prevista por um modelo longitudinal hierárquico. Utilizando-se então procedimentos associados a esta mesma metodologia, é proposto um modelo inédito de determinação das metas do Ideb, por meio de uma correção periódica que se faz sobre elas, com base nos resultados atualizados das avaliações, parte delas relacionadas, no caso deste exemplo de Minas Gerais, aos resultados anuais dos testes do Sistema Mineiro de Avaliação da Educação Básica, o SIMAVE, na 8ª série ou 9º ano do Ensino Fundamental. E, finalmente, estudam-se também casos específicos de melhoria significativa da qualidade das decisões sobre o desempenho educacional dos estabelecimentos assim avaliados, com base neste novo modelo. / This study aims to analyze some specific mechanisms of educational quality measurement which have been proposed by several education systems in Brazil and more specifically in Minas Gerais State public schools, as well as propose some alternatives for their improvement. In this sense, some questions about school effectiveness are proposed, along with some considerations about the way how this topic has acquired an increasing relevance in educational reform agendas both inside and outside Brazil. The specific case of the Brazilian Index of Basic Education Development – originally the Índice Brasileiro de Desenvolvimento da Educação Básica, or Ideb – is also presented, together with some considerations about its development methodology and interpretation. Later some specific conclusions about the Ideb and Minas Gerais State public schools are also discussed, related to the undesirable effect that has been detected on their respective Ideb targets, partly caused by a certain instability of educational results, by which it is possible to detect and gauge some deviations or fluctuations of the results in relation to a growth trend model at each year of the historical evaluation series, according to a longitudinal hierarchical model. The latter methodology is also employed in order to propose a new model of Ideb target setting, which is accomplished by their respective periodic correction based on updated results obtained by the same schools in other state standardized tests, such as the case, in Minas Gerais, of those related to the Sistema Mineiro de Avaliação da Educação Básica – or Minas Gerais Basic Education Evaluation Sistem, the SIMAVE –, for the 9th year or 8th grade of Fundamental Level. Finally, the text presents and discusses some specific cases of occurrence of a significant quality improvement related to decisions that can be made about the educational performance of the same educational institutions evaluated according to this model.

Dados longitudinais na forma de contagens e na forma binária são muito comuns, os quais, frequentemente, podem ser analisados por distribuições de Poisson e de Bernoulli, respectivamente, pertencentes à família exponencial. Duas das principais limitações para modelar esse tipo de dados são: (1) a ocorrência de superdispersão, ou seja, quando a variabilidade dos dados não é adequadamente descrita pelos modelos, que muitas vezes apresentam uma relação pré-estabelecida entre a média e a variância, e (2) a correlação existente entre medidas realizadas repetidas vezes na mesma unidade experimental. Uma forma de acomodar a superdispersão é pela utilização das distribuições binomial negativa e beta binomial, ou seja, pela inclusão de um efeito aleatório com distribuição gama quando se considera dados provenientes de contagens e um efeito aleatório com distribuição beta quando se considera dados binários, ambos introduzidos de forma multiplicativa. Para acomodar a correlação entre as medidas realizadas no mesmo indivíduo podem-se incluir efeitos aleat órios com distribuição normal no preditor linear. Esses situações podem ocorrer separada ou simultaneamente. Molenberghs et al. (2010) propuseram modelos que generalizam os modelos lineares generalizados mistos Poisson-normal e Bernoulli-normal, incorporando aos mesmos a superdispersão. Esses modelos foram formulados e ajustados aos dados, usando-se o método da máxima verossimilhança. Entretanto, para um modelo de efeitos aleatórios, é natural pensar em uma abordagem Bayesiana. Neste trabalho, são apresentados modelos Bayesianos hierárquicos para dados longitudinais, na forma de contagens e binários que apresentam superdispersão. A análise Bayesiana hierárquica é baseada no método de Monte Carlo com Cadeias de Markov (MCMC) e para implementação computacional utilizou-se o software WinBUGS. A metodologia para dados na forma de contagens é usada para a análise de dados de um ensaio clínico em pacientes epilépticos e a metodologia para dados binários é usada para a análise de dados de um ensaio clínico para tratamento de dermatite. / Longitudinal count and binary data are very common, which often can be analyzed by Poisson and Bernoulli distributions, respectively, members of the exponential family. Two of the main limitations to model this data are: (1) the occurrence of overdispersion, i.e., the phenomenon whereby variability in the data is not adequately captured by the model, and (2) the accommodation of data hierarchies owing to, for example, repeatedly measuring the outcome on the same subject. One way of accommodating overdispersion is by using the negative-binomial and beta-binomial distributions, in other words, by the inclusion of a random, gamma-distributed eect when considering count data and a random, beta-distributed eect when considering binary data, both introduced by multiplication. To accommodate the correlation between measurements made in the same individual one can include normal random eects in the linear predictor. These situations can occur separately or simultaneously. Molenberghs et al. (2010) proposed models that simultaneously generalizes the generalized linear mixed models Poisson-normal and Bernoulli-normal, incorporating the overdispersion. These models were formulated and tted to the data using maximum likelihood estimation. However, these models lend themselves naturally to a Bayesian approach as well. In this paper, we present Bayesian hierarchical models for longitudinal count and binary data in the presence of overdispersion. A hierarchical Bayesian analysis is based in the Monte Carlo Markov Chain methods (MCMC) and the software WinBUGS is used for the computational implementation. The methodology for count data is used to analyse a dataset from a clinical trial in epileptic patients and the methodology for binary data is used to analyse a dataset from a clinical trial in toenail infection named onychomycosis.

Made available in DSpace on 2011-05-04T12:42:04Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010 / A hipertensão arterial é um dos mais importantes fatores de risco para o desenvolvimento das complicações cardiovasculares, cerebrovasculares e renais. Embora seja facilmente detectável, o controle dos níveis tensionais constitui um enorme desafio da saúde pública. O objetivo desta tese foi analisar dados longitudinais de uma coorte de pacientes hipertensos resistentes. Em estudos longitudinais, o principal foco de interesse é na mudança ocorrida ao longo do tempo; seja ela avaliada como tempo até o evento ou como medidas repetidas tomadas durante o período de acompanhamento. O presente trabalho foi organizado em três artigos onde foram apresentadas essas duas abordagens. No primeiro artigo, foi realizada uma Análise de Sobrevida, tendo como desfecho eventos cardiovasculares fatais e não fatais, em mulheres hipertensas da coorte. Foi verificado que para atingir o objetivo de diminuir a morbidade e a mortalidade cardiovascular nessa população, as decisões deveriam ser baseadas no controle da pressão devigília obtida na Monitorização Ambulatorial da Pressão Arterial (MAPA) e não no controle dapressão de consultório. No segundo artigo, foram usadas as medidas da pressão arterial (PA) obtidas na MAPA em sua forma resumida usual (médias de PA 24h, vigília e noturna). Ospacientes hipertensos pseudorresistentes apresentaram trajetória ascendente, indicando a necessidade de acompanhamento desses pacientes a intervalos inferiores a um ano. Além disso, não foi observada redução dos valores do índice de massa corporal e da circunferência da cintura nesses pacientes. O terceiro artigo abordou a evolução temporal dos valores do descenso noturnopressórico nos pacientes da coorte, além de estimar as probabilidades brutas de transição entre as categorias do descenso noturno, em MAPAs sucessivas. Apesar de não ultrapassar o limite de normalidade de 10 por cento, houve uma queda acentuada nos valores percentuais do descenso noturnodos pacientes dippers ao longo do tempo. A probabilidade estimada de permanência no estado dipper foi de 52 por cento, enquanto que no estado non dipper esse valor foi de 46 por cento. Nesses dois artigos foram usados Modelos Aditivos Generalizados Mistos, que incorporam efeitos aleatórios, umavez que a variação intra-paciente foi expressiva. A incorporação de métodos estatísticos mais sofisticados faz jus à qualidade e custo de coleta das informações longitudinais. Com base nesses três artigos, concluiu-se que o uso da MAPA é primordial no acompanhamento de pacientes hipertensos resistentes, pois permite detectar as variações ao longo do tempo na evolução clínica. / Hypertension is one of the most important risk facotors for cardiovascular, cerebrovascular and renal diseases. While it is easy to detect, blood pressure control is a major public health challenger. The objective of this thesis was to examine longitudinal data fron a cohort of resistant hypetensive patients. In longitudinal studies, the main focus of interest is on changes over time, either evalueated as time-to -event or as repeated measures taken durin the foloow-up. this thesis was organized in tree articles which presented these two approaches. In the fist article, in the suvival approach, we modeled the time free of fatal and nonfatal cardiovasculr event, in hypertensive women of the cohort. It was found that to achieve the goal of decreasing cardiovasculr morbidity and mortality in this population, decisions should be based on the control of daytime Ambulatory Blood Pressure (ABP) and not on the control of office blood pressure. In the second article, it was used blood pressure (BP) measurementes from ABPM in its usual summary form (mean 24h, daytime ande nighttime). Pseudoresistant hypetensive patients showed an upward trend, indicating th need to monitor them more than once a year. Moreover, there was no reduction in body mass index and waist circunference values in these patientes. the third paper dealt with the evolution of nocturnal blood pressure values in these cohort patients, as well as estimated the crude probabilities of trnsitions between the nocturnal dip categories in sucessive ABPM. Although the limit of normality of 10% was not excessd, a sharp drop in nocturnal dip values was observed on dippers patients oves time. the maindtenance probbiliy in dippes status was estimted in 52% whereas in non dipper status figured in 46%. In these two articles generalized additive mixed models that incorporte random effects were used, since the intr-patient vrition was significant. the incorpotation of moro sophisticated statistical methods is justified by the quality and cost of longitudinal informations. Based on these three articles, it was conclued tht the use of ABPM is essentil in monitoring patients with resistant hypertension, since it allows to detect chnges over time in the clinical outcome.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2447.pdf: 2730026 bytes, checksum: 0c7b575bbfeb3fed2fc6c929b9785516 (MD5) Previous issue date: 2009-03-05 / Financiadora de Estudos e Projetos / The objective of this work is to present techniques of regression analysis for longitudinal data when the response variable is binary. Initially, there is a review of generalized linear models, marginal models, transition models, mixed models, and logistic regression methods of estimation, which will be necessary for the development of work. In addition to the methods of estimation, some structures of correlation will be studied in an attempt to capture the intra-individual serial dependence over time. These methods were applied in two situations, one where the response variable is continuous and normal distribution, and another when the response variable has the Bernoulli distribution. It was also sought to explore and present techniques for selection of models and diagnostics for the two cases. Finally, an application of the above methodology will be presented using a set of real data. / O objetivo deste trabalho é apresentar técnicas de análise de regressão para dados longitudinais quando a variável resposta é binária. Inicialmente, é feita uma revisão sobre modelos lineares generalizados, modelos marginais, modelos de transição, modelos mistos, regressão logística e métodos de estimação, pois serão necessários para o desenvolvimento do trabalho. Além dos métodos de estimação, algumas estruturas de correlação serão estudadas, na tentativa de captar a dependência serial intra-indivíduo ao longo do tempo. Estes métodos foram aplicados em duas situações; uma quando a variável resposta é contínua, e se assume ter distribuição normal, e a outra quando a variável resposta assume ter distribuição de Bernoulli. Também se procurou pesquisar e apresentar técnicas de seleção de modelos e de diagnósticos para os dois casos. Ao final, uma aplicação com a metodologia pesquisada será apresentada utilizando um conjunto de dados reais.

Os modelos mistos são apropriados na análise de dados longitudinais, agrupados e hierárquicos, permitindo descrever e comparar os perfis médios de respostas, levando em conta a variabilidade e a correlação entre as unidades experimentais de um mesmo grupo e entre os valores observados na mesma unidade experimental ao longo do tempo, assim como a heterogeneidade das variâncias. Esses modelos possibilitam a análise de dados desbalanceados, incompletos ou irregulares com relação ao tempo. Neste trabalho, buscou-se mostrar a flexibilidade dos modelos lineares mistos e a sua importância na análise de dados toxicológicos longitudinais. Os modelos lineares mistos foram utilizados para analisar os efeitos de dose no ganho de peso de ratos adultos machos e fêmeas, em teste de toxicidade por doses repetidas e também os efeitos de fase de gestação e dose nos perfis de pesos de filhotes de ratas tratadas. Foram comparados os modelos lineares mistos de regressão polinomial de grau 3, spline e de regressão por partes, ambos com um único ponto de mudança na idade média de abertura dos olhos dos filhotes, buscando o mais apropriado para descrever o crescimento dos mesmos ao longo do período de amamentação. São apresentados os códigos escritos no SAS/STAT para a análise exploratória dos dados, ajuste, comparação e validação dos modelos. Espera-se que o detalhamento da teoria e das aplicações apresentado contribua para a compreensão, interesse e uso desta metodologia por estatísticos e pesquisadores da área. / Mixed models are appropriate in the analysis of longitudinal, grouped and hierarchical data, allowing describe and compare the average response profiles, taking into account the variability and correlation among the experimental units of the same group and among the values observed over the time in the same experimental unit, as well as the heterogeneity of variances. These models allow the analysis of unbalanced, incomplete or irregular data with respect to time. This work aimed to show the flexibility of linear mixed models and its importance in the analysis of longitudinal toxicological data. Linear mixed models were used to evaluate the effects of doses in the body weight gain of adult male and female Wistar rats, in repeated doses toxicity test and also the effects of pregnancy period and dose in the pups growth of treated dams. It were compared the linear mixed models of third degree polynomial regression, spline and piecewise regression, both with a single point of change in the average time of pups eyes opening, searching for the most appropriate one to describe their growth along the lactation period. The SAS/STAT codes used for exploratory data analysis, comparison and validation of fitted models are presented. It is expected that the detailing of the theory and of the applications presented contribute with the understanding, interest and use of this methodology by statisticians and researchers in the area.

No presente trabalho propomos uma estrutura bayesiana, através de um esquema de dados aumentados, para analisar modelos longitudinais com grupos mútiplos (MLGMTRI) na Teoria da Resposta ao Item (TRI). Tal estrutura consiste na tríade : modelagem, métodos de estimação e métodos de diagnóstico para a classe de MLGMTRI. Na parte de modelagem, explorou-se as estruturas multivariada e multinível, com o intuito de representar a hierarquia existente em dados longitudinais com grupos múltiplos. Esta abordagem permite considerar várias classes de submodelos como: modelos de grupos múltiplos e modelos longitudinais de um único grupo. Estudamos alguns aspectos positivos e negativos de cada uma das supracitadas abordagens. A modelagem multivariada permite representar de forma direta estruturas de dependência, além de possibilitar que várias delas sejam facilmente incorporadas no processo de estimação. Isso permite considerar, por exemplo, uma matriz não estruturada e assim, obter indícios da forma mais apropriada para a estrutura de dependência. Por outro lado, a modelagem multinível propicia uma interpretação mais direta, obtenção de condicionais completas univariadas, fácil inclusão de informações adicionais, incorporação de fontes de dependência intra e entre unidades amostrais, dentre outras. Com relação aos métodos de estimação, desenvolvemos um procedimento baseado nas simulações de Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC). Mostramos que as distribuições condicionais completas possuem forma analítica conhecida e, além disso, são fáceis de se amostrar. Tal abordagem, apesar de demandar grande esforço computacional, contorna diversos problemas encontrados em outros procedimentos como: limitação no número de grupos envolvidos, quantidade de condições de avaliação, escolha de estruturas de dependência, assimetria dos traços latentes, imputação de dados, dentre outras. Além disso, através da metodologia MCMC, desenvolvemos uma estrutura de seleção de matrizes de covariâncias, através de um esquema de Monte Carlo via Cadeias de Markov de Saltos Reversíveis (RJMCMC). Estudos de simulação indicam que o modelo, o método de estimação e o método de seleção produzem resultados bastante satisfatórios. Também, robustez à escolha de prioris e valores iniciais foi observada. Os métodos de estimação desenvolvidos podem ser estendidos para diversas situações de interesse de um modo bem direto. Algumas das técnicas de diagnóstico estudadas permitem avaliar a qualidade do ajuste do modelo de um modo global. Outras medidas fornecem indícios de violação de suposições específicas, como ausência de normalidade para os traços latentes. Tal metodologia fornece meios concretos de se avaliar a qualidade do instrumento de medida (prova, questionário etc). Finalmente, a análise de um conjunto de dados real, utilizando-se alguns dos modelos abordados no presente trabalho, ilustra o potencial da tríade desenvolvida além de indicar um ganho na utilização dos modelos longitudinais da TRI na análise de ensaios educacionais com medidas repetidas em deterimento a suposição de independência. / In this work we proposed a bayesian framework, by using an augmented data scheme, to analyze longitudinal multiple groups models (LMGMIRT) in the Item Response Theory (IRT). Such framework consists in the following set : modelling, estimation methods and diagnostic tools to the LMGMIRT. Concerning the modelling, we exploited multivariate and multilevel structures in order to represent the hierarchical nature of the longitudinal multiple groupos model. This approach allows to consider several submodels such that: multiple groups and longitudinal one group models. We studied some positive and negative aspects of both above mentioned approches. The multivariate modelling allows to represent, in a straightforward way, many dependence structures. Furthermore it possibilities that many of them can be easily considered in the estimation process. This allows, for example, to consider an unstructured covariance matrix and, then, it allows to obtain information about the most appropritate dependece structure. On the other hand, the multilevel modelling permits to obtain: more straightforward interpretations of the model, the construction of univariate full conditional distributions, an easy way to include auxiliary information, the incorporation of within and between subjects (groups) sources of variability, among others. Concerning the estimation methods, we developed a procedure based on Monte Carlo Markov Chain (MCMC) simulation. We showed that the full conditional distributions are known and easy to sample from. Even though such approach demands a considerable amount of time it circumvents many problems such that: limitation in the number of groups that can be considered, the limitation in the number of instants of observation, the choice of covariance matrices, latent trait asymmetry, data imputation, among others. Furthermore, within the MCMC metodology, we developed a procedure to select covariance matrices, by using the so called Reversible Jump MCMC (RJMCMC). Simulation studies show that the model, the estimation method and the model selection procedure produce reasonable results. Also, the studies indicate that the developed metodology presents robustness concerning prior choice and different initial values choice. It is possible to extent the developed estimation methods to other situations in a straightforward way. Some diagnostics techniques that were studied allow to assess the model fit, in a global sense. Others techniques give directions toward the departing from some specific assumptions as the latent trait normality. Such methodology also provides ways to assess the quality of the test or questionaire used to measure the latent traits. Finally, by analyzing a real data set, using some of the models that were developed, it was possible to verify the potential of the methodology considered in this work. Furthermore, the results of this analysis indicate advantages in using longitudinal IRT models to model educational repeated measurement data instead of to assume independence.

Diversos delineamentos experimentais que são aplicados correntemente tomam como base experimentos agronômicos. Esses dados experimentais são, geralmente, analisados usando-se modelos que consideram uma variância residual constante (ou homogênea), como pressuposto inicial. Entretanto, esta pressuposição mostra-se relativamente forte quando se está diante de situações para as quais fatores ambientais ou externos exercem considerável influência nas medidas experimentais. Neste trabalho, são estudados modelos para a média e a variância, simultaneamente, com a variância estruturada de duas formas: (i) por meio de um preditor linear, que permite incorporar variáveis externas e fatores de ruído e (ii) por meio de efeitos aleatórios, que permitem acomodar tanto o efeito longitudinal quanto o efeito de superdispersão, no caso de medidas binárias repetidas no tempo. A classe de modelos lineares generalizados duplos (MLGD) foi aplicada a um estudo observacional que consistiu em medir a mortalidade de frangos de corte no fim da condição de espera pré-abate. Nesse problema, é forte a evidência de que alguns fatores influenciam a variabilidade, e consequentemente, diminuem a precisão das análises inferenciais. Outro problema agronômico relevante, associado à horticultura, são os experimentos de cultura de tecidos vegetais, em que o número de explantes que regeneram são contados. Como esse tipo de experimento apresenta um grande número de parâmetros a serem estimados, comparado ao tamanho da amostra, os modelos existente podem gerar estimativas questionáveis ou até levar a conclusões erroneas, uma vez esse que são baseados em grandes amostras para se fazer inferência estatística. Foi proposto um modelo linear generalizados duplo, para os dados de proporções, de uma perspectiva Bayesiana, visando a análise estatística sob pequenas amostras e a incorporação do conhecimento especialista no processo de estimação dos parâmetros. Um problema clínico, que envolve dados binários medidos repetidamente no tempo é apresentado e são propostos dois modelos que acomodam o efeito da superdispersão e a dependência longitudinal das medidas, utilizandos-se efeitos aleatórios. Foram obtidos resultados satisfatórios nos três problemas estudados. Os MLGD permitiram identificar os fatores associados à mortalidade das aves de corte, o que permitirá minimizar perdas e habilitar os processos de manejo, transporte e abate aos critérios de bem-estar animal e exigências da comunidade européia. O MLGD Bayesiano permitiu identificar o genótipo associado ao efeito de superdispersão, aumentando a precisão da inferência de seleção de variedades. Dois modelos combinados foram propostos logit-normal-Bernoulli-beta e o probit-normal-Bernoulli-beta, que acomodaram satisfatoriamente a superdispersão e a dependência longitudinal das medidas binárias. Esses resultados reforçam a importância de se modelar a média e a variância conjuntamente, o que aumenta a precisão na pesquisa agronômica, tanto em estudos experimentais quanto em estudos observacionais. / Several experimental designs that are currently applied are based on agricultural experiments. These experimental data are, usually, analised with statistical models that assume constant residual variance (or homogeneous), as basic assumption. However, this assumption shows hard to stand for, when environmental or external factors exert strong influence over the measurements. In this work, we study the joint modelling for the mean and the variance, the latter being structured on two ways: (i) through a linear predictor, which allows the incorporation of external variables and/or noise factors and (ii) by the use of random effects, that accommodate jointly the possible overdispersion effect and the dependence of longitudinal data in the case of binary measusurements taken over time. The class of double generalized linear models (DGLM) was applied to an observational study where the poultry mortality was measured in the preslaughter operations. With this situation, it can be observed that there is a strong influence from some environmental factors over the variability observed, and consequently, this reduces the precision of the inferential analysis. Another relevant agricultural problem, related to horticulture, is the tissue culture experiments, where the number of regenerated explants is counted. Usually, this kind of experiment use a large number of parameters to be estimated, when compared with the sample size. The current frequentist models are based on large samples for statistical inference and, under this experimental condition, can generate unreliable estimates or even lead to erroneous conclusions. A double generalized linear model was proposed to analyse proportion data, under the Bayesian perspective, which can be applied to small samples and can incorporate expert knowledge into the parameter estimation process. One clinical research, that measured binary data repeatedly through the time is presented and two models are proposed to fit the overdispersion effect and the dependence of longitudinal measurements, using random effects. It was obtained satisfactory results under these three problems studied. the DGLM allowed to identify factors associated with the poultry mortality, that will allow to minimize loss and improve the process, since the catching until lairage on slaughterhouse, agreeing with animal welfare criteria and the European community rules. The Bayesian DGLM allowed to identify the genotype associated with the overdispersion effect, increasing the precision on the inference about varieties selection. Two combined models were proposed, a logit-normal- Bernoulli-beta and a probit-normal-Bernoulli-beta, which have both addressed the overdispersion effect and the longitudinal dependence of the binary measurements. These results reinforce the importance to modelling mean and dispersion jointly, as a way to increase the precision of agricultural experimentation, be it on experimental studies or observational studies.

Neste trabalho, apresentamos as equações de estimação generalizadas desenvolvidas por Liang e Zeger (1986), sob a ótica da teoria de funções de estimação apresentada por Godambe (1991). Essas equações de estimação são obtidas para os modelos lineares generalizados (MLGs) considerando medidas repetidas. Apresentamos também um processo iterativo para estimação dos parâmetros de regressão, assim como testes de hipóteses para esses parâmetros. Para a análise de resíduos, generalizamos para dados com medidas repetidas algumas técnicas de diagnóstico usuais em MLGs. O gráfico de probabilidade meio-normal com envelope simulado é uma proposta para avaliarmos a adequação do ajuste do modelo. Para a construção desse gráfico, simulamos respostas correlacionadas por meio de algoritmos que descrevemos neste trabalho. Por fim, realizamos aplicações a conjuntos de dados reais. / In this work, we consider the generalized estimation equations developed by Liang and Zeger (1986) focusing the theory of estimating functions presented by Godambe (1991). These estimation equations are an extension of generalized linear models (GLMs) to the analysis of repeated measurements. We present an iterative procedure to estimate the regression parameters as well as hypothesis testing of these parameters. For the residual analysis, we generalize to repeated measurements some diagnostic methods available for GLMs. The half-normal probability plot with a simulated envelope is useful for diagnosing model inadequacy and detecting outliers. To obtain this plot, we consider an algorithm for generating a set of nonnegatively correlated variables having a specified correlation structure. Finally, the theory is applied to real data sets.

Introdução. A doença isquêmica coronariana (DIC) ainda é a principal causa de morte no mundo. A sua prevenção secundária é essencial, uma vez que reduz novos eventos cardiovasculares e mortalidade, e pode ser influenciada por diversos fatores, incluindo sociodemográficos. Objetivo. Avaliar a prevenção secundária da doença isquêmica coronariana na linha de base do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil) (2008-2010). Métodos. Os dados foram analisados pelos testes: Kolmogorov-Smirnov, qui-quadrado, análise de variância (ANOVA), Mann-Whitney e regressão logística, conforme necessário. Resultados. Dos 15.094 participantes, 2,7% reportaram diagnóstico prévio de DIC. Destes, 16,3% não utilizavam qualquer medicamento recomendado pelas diretrizes, 22,7% relataram utilizar a combinação de antiplaquetário, betabloqueador, antagonista do sistema renina-angiotensina e hipolipemiante, e 12,1% a combinação de antiplaquetário, betabloqueador e hipolipemiante. Os principais fatores associados ao uso de medicamento foram renda [Razão de Chances (RC) = 2,041 Intervalo de Confiança de 95% (IC95%)1,07 a 3,89] e sexo (RC = 0,517 IC95% 0,31 a 0,85). A frequência de uso dos medicamentos se manteve semelhante conforme o tempo desde o evento isquêmico coronariano, exceto para o uso de apenas um medicamento, que foi aumentando conforme o tempo. Conclusão. A prevenção secundária foi menor do que o recomendado pelas diretrizes, principalmente em mulheres e participantes com menor renda, indicando uma necessidade de melhores políticas públicas que visam a prevenção secundária de DIC / Introduction. Coronary heart disease (CHD) remains the main cause of mortality worldwide. Secondary prevention of CHD is necessary and avoids new cardiovascular events and mortality. Several factors, including sociodemographic characteristics, contribute positively or negatively to secondary prevention. Objective. To evaluate secondary prevention of CHD in the baseline examination of the Brazilian Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brasil). Methods. Kolmogorov-Smirnov test, chi-squared test, one-way analysis of variance (ANOVA), Mann-Whitney test and logistic regression models were performed, as necessary. Results. Of the 15,094 participants included, 2.7% reported previous diagnosis of CHD. Not using any drug was reported by 16.3% of participants with CHD and the use of recommended drugs were reported by 22.7% for the combination of four classes and 12.1% for the combination of antiplatelet medication, beta-blocker and lipid lowering. The main characteristics associated with medication use was income [Odds Ratio (OR) = 2.041; 95% Confidence Interval (95%CI) 1.07 to 3.89] and sex (OR = 0.517; CI95% 0.31 to 0.85). Frequency of medication use was similar among time since CHD event, except for the use of just one drug that increased over time. Conclusion. Use of secondary prevention for CHD was below the recommended guidelines, especially in women and participants with lower income, suggesting the need of public health policies addressing secondary prevention of CHD, especially in these high-risk groups

O objetivo deste estudo foi verificar a elaboração e a recontagem de histórias de crianças com o diagnóstico de depressão maior unipolar (DSM-IV, 1997), bem como a influência da terapia medicamentosa com fluoxetina em um estudo duplo-cego longitudinal controlado com placebo. Fizeram parte do estudo trinta sujeitos com idades entre 10 e 14 anos e diagnosticados com depressão, randomizados para o uso de fluoxetina ou placebo. Ambos os grupos foram avaliados quanto à elaboração livre de textos orais e escritos e à recontagem de textos (fábulas de Êsopo ou La Fontaine) na etapa 0 (sem o uso de medicação) e na etapa 3 (três meses após a introdução de medicação ou placebo). Os textos foram analisados de acordo com o modelo de Kintsch e Van Dijk (1978), baseado no número de macro e microestruturas produzidas e/ou recordadas e nos componentes relativos à superestrutura textual. A este modelo foi acrescida a análise do conteúdo proposicional (positivo, negativo ou neutro), com o intuito de observar o fenômeno da “memória condizente com o humor". Não foram observadas diferenças significativas com relação a esses critérios entre os grupos ou períodos analisados, nem quanto à produção e/ou recontagem de textos orais ou escritos, mesmo com a melhora da sintomatologia clínica observada por meio da escala CDRS (Poznanski & Mokros, 1996). / The aim of this study was to evaluate the textual production and recontagem of children with unipolar major depression (DSM-IV, 1997), and the influence of drug therapy with fluoxetine in a longitudinal, double-blinded, placebo-controlled study. Thirty subjects with depression, aged between 10 and 14 years, were selected and randomized for the use of fluoxetine or placebo. Both groups were analyzed regarding to spontaneous oral and written production and to the recontagem of the texts (Esopo’s or La Fontaine’s fables) in the period zero (without medication) and period 3 (three months after starting placebo or fluoxetine). The texts were analyzed according to Kintsch and Van Dijk’s model (1978), taking in account the number of macro and microstructures elaborated and/or recalled and the textual superstructure. We added to this model the proposition-content analysis (positive, negative or neutral), in order to observe the “mood-congruent memory" phenomenon. Regarding these criteria, no differences were found amongst the groups or periods analyzed, neither amongst the oral and written elaborated or recontados texts, even after the improvement of clinical symptoms evaluated by CDRS scale (Poznanski and Mokros, 1996).