Cadernos de Saúde Pública (Jun 2020)

Predictive Mean Matching como método de imputação alternativo ao hot deck no Vigitel

  • Iolanda Karla Santana dos Santos,
  • Wolney Lisbôa Conde

DOI
https://doi.org/10.1590/0102-311x00167219
Journal volume & issue
Vol. 36, no. 6

Abstract

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O objetivo deste estudo foi descrever a estimativa das médias de peso, altura e índice de massa corporal (IMC) segundo dois métodos de imputação, usando dados do Vigitel (Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico). O delineamento do estudo é transversal e utilizaram-se dados secundários do Vigitel do período de 2006 a 2017. Os dois métodos para imputação utilizados no estudo foram hot deck e Predictive Mean Matching (PMM). As variáveis peso e altura imputadas por hot deck foram disponibilizadas pelo Vigitel. Dois modelos foram conduzidos com a utilização da PMM: (i) variáveis explicativas - cidade, sexo, idade em anos, raça/cor e escolaridade; (ii) variáveis explicativas - cidade, sexo e idade em anos. Nos dois modelos, as variáveis peso e altura foram as variáveis de desfecho. Na PMM, combinam-se regressão linear e seleção aleatória de valor para imputação. A predição linear é usada como medida de distância entre o valor faltante e os seus possíveis doadores e, com isso, se cria o espaço virtual com os casos candidatos a ceder o valor para imputação. Um dos candidatos do pool é aleatoriamente selecionado, e o seu valor é atribuído à unidade faltante. O IMC foi calculado por meio da divisão do peso em quilogramas pela altura ao quadrado. Nos resultados, apresentamos as médias e erros-padrão de peso, altura e IMC, segundo método de imputação e ano de monitoramento. Nas estimativas, utilizou-se o módulo survey do Stata, que considera os efeitos da amostragem. Observou-se que os valores médios de peso, altura e IMC estimados por hot deck e PMM são similares. Os resultados com os dados do Vigitel sugerem a aplicabilidade do PMM ao conjunto dos inquéritos de saúde.

Keywords