Teste de Brant em R [fechado]

Ao testar a suposição de regressão paralela na regressão logística ordinal, percebo que existem várias abordagens. Eu usei a abordagem gráfica (conforme detalhado no livro de Harrell) e a abordagem detalhada usando o pacote ordinal em R.

No entanto, eu também gostaria de executar o teste Brant (da Stata) para as variáveis ​​individuais e também para o modelo total. Eu olhei em volta, mas não consigo encontrá-lo implementado em R.

Existe uma implementação do teste de Brant em R?

Eu implementei o teste brant em R. O pacote e a função são chamados brant e agora estão disponíveis no CRAN.

O teste de Brant foi definido por Rollin Brant para testar a suposição de regressão paralela (Brant, R. (1990) Avaliando a proporcionalidade no modelo de chances proporcionais para a regressão logística ordinal. Biometrics , 46 , 1171-1178).

Aqui está um exemplo de código:

data = MASS::survey
data$Smoke = ordered(MASS::survey$Smoke, levels=c("Never","Occas","Regul","Heavy"))
model1 = MASS::polr(Smoke ~ Sex + Height, data=data, Hess=TRUE)
brant(model1)

No exemplo, a suposição de regressão paralela é válida, porque todos os valores de p estão acima de 0,05. O Omnibus é para todo o modelo, o restante para os coeficientes individuais.

Sim - na verdade, o pacote ordinal que você vinculou pode fazê-lo (embora não o chame de teste de Brant). Dê uma olhada nas páginas 6 e 7 do seu link, que demonstram "um teste da razão de verossimilhança das pistas iguais ou da suposição de chances proporcionais", exatamente o que você está procurando.

Algumas notas sobre o tópico

O pacote R VGAMnoCumulative comando (Ordinal regressão com probabilidades cumulativas) permite alterar as odds suposições proporcionais, com a opção parallel=FALSE.

Sabe-se que é um problema comum (do livro: Modelos de regressão para variáveis ​​dependentes categóricas usando Stata, segunda edição, por J. Scott Long, Jeremy Freese)

"Uma advertência em relação à suposição de regressão paralela: descobrimos que a suposição de regressão paralela (PRA) é freqüentemente violada. Quando isso é rejeitado, modelos alternativos que não impõem a restrição de regressões paralelas devem ser considerados. A violação da PRA não é uma justificativa para use a regressão OLS, uma vez que as suposições implícitas pela aplicação do LRM aos dados ordinais são ainda mais fortes.Modelos alternativos que podem ser considerados incluem modelos para resultados nominais [...] modelo estereótipo de logística ou modelo ordenado por estereótipo; o modelo Generalized Ordered Logit; o modelo Ratio de continuação, são alternativas "(página 221)

Este artigo é aprofundado neste tópico, sendo claro e bem escrito, mas não considera o pacote VGAM ou o comando "cumulativo": Regressão logística ordinal em estudos epidemiológicos

Este tutorial sobre regressão logística ordinal em R cobre o teste da premissa de chances proporcionais.