Información de la revista
Vol. 16. Núm. 2.
Páginas 188-195 (Marzo - Abril 2002)
Respuestas rápidas
Compartir
Compartir
Descargar PDF
Más opciones de artículo
Vol. 16. Núm. 2.
Páginas 188-195 (Marzo - Abril 2002)
DOI: 10.1016/S0213-9111(02)71651-8
Open Access
Aplicación de los modelos de regresión tobit en la modelización de variables epidemiológicas censuradas
Application of tobit regression models in modelling censored epidemiological variables
Visitas
...
M.J. Bleda Hernándeza,b,
Autor para correspondencia
mjbleda@isciii.es

Correspondencia: María José Bleda Hernández. Unidad de Investigación en Tuberculosis. Centro Nacional de Epidemiología. Instituto de Salud Carlos III. C/ Sinesio Delgado, 6. 28028 Madrid.
, A. Tobías Garcésb
a Unidad de Investigación en Tuberculosis. Centro Nacional de Epidemiología. Subdirección General de Epidemiología e Información Sanitaria. Instituto de Salud Carlos III. Madrid.
b Departamento de Estadística y Econometría. Universidad Carlos III de Madrid. Getafe.
Este artículo ha recibido
No disponible
Visitas
(Actualización diaria de datos)

Under a Creative Commons license
Información del artículo
Resumen
Bibliografía
Descargar PDF
Estadísticas
Resumen

Muchas variables en estudios epidemiológicos corresponden a medidas continuas obtenidas mediante aparatos de medición con determinados límites de detección, produciendo distribuciones censuradas. La censura, a diferencia del truncamiento, se produce por un defecto de los datos de la muestra. La distribución de una variable censurada es una mezcla entre una distribución continua y otra discreta. En este caso, no es adecuado utilizar el modelo de regresión lineal estimado para mínimos cuadrados ordinarios, ya que proporciona estimaciones sesgadas. Con un único punto de censura debe utilizarse el modelo de regresión censurado (modelo tobit), mientras que cuando hay varios puntos de censura se utiliza la generalización de este modelo. La ilustración de estos modelos se presenta a través del análisis de las concentraciones de mercurio medidas en orina, correspondientes al estudio sobre los efectos para la salud de las emisiones de la incineradora de residuos sólidos de Mataró.

Palabra clave:
Regresión
Truncamiento
Censura
Máxima verosimilitud
Modelo tobit
Summary

Many variables in epidemiological studies are continuous measures obtained by means of measurement equipments with detection limits, generating censored distributions. The censorship, opposite to the trucation, takes place for a defect of the data of the sample. The distribution of a censored variable is a mixture between a continuous and a categorical distributions. In this case, results from lineal regression models, by means of ordinary least squares, will provide biased estimates. With one only censorhip point the tobit model must be used, while with several censorship points this model's generalization should also be used. The illustration of these models is presented through the analysis of the levels of mercury measured in urine in the study about health effects of a municipal solid-waste incinerator in the county of Mataró (Spain).

Key words:
Regression
Truncation
Censorship
Maximum likelihood
Tobit model
El Texto completo está disponible en PDF
Bibliografía
[1.]
J.B. Soriano, J.M. Antó, J. Sunyer, A. Tobías, M. Kogevinas, E. Almar, et al.
Risk of asthma in the general Spanish population attributable to specific immunoresponse.
Int J Epidemiol, 28 (1999), pp. 728-734
[2.]
M.J. Bleda, C.A. González, M. Kogevinas, A. Huici, E. Gadea, M. Ladona, et al.
Niveles séricos basales de dioxinas, furanos, PCB's y metales en una muestra de población general en una ciudad española en que se ha instalado una incineradora de residuos sólidos [abstract].
Gac Sanit, 10 (1996), pp. 56
[3.]
N. Duan, W.G. Manning, C.N. Morris, J.P. Newhouse.
Comparison of alternative models for the demand for medical care.
J Business Econom Stat, 1 (1983), pp. 115-126
[4.]
W.H. Greene.
Análisis econométrico.
3.ª, Prentice Hall Iberia, (1999),
[5.]
J.S. Long.
Regression models for categorical and limited dependent variables.
[6.]
J. Tobin.
Estimation of relationships for limited dependent variables.
Econometrica, 26 (1958), pp. 24-36
[7.]
J. Van der Gaag, W. Van der Ven.
The demand for primary health care.
Med Care, 16 (1978), pp. 299-312
[8.]
K. Luoma, M.L. Jarvio, I. Suoniemi, R.T. Hjerppe.
Financial in centives and productive efficiency in Fihish health centres.
[9.]
P.V. Grootendorst.
Health care policy evaluation using longitudinal insurance claim data: a Tobit estimator.
Health Econ, 6 (1997), pp. 365-382
[10.]
M.D. Rosko.
Impact of internal and external environmental pressures on hospital.
Health Care Manag Sci, 2 (1999), pp. 63-74
[11.]
C.A. González, M. Kogevinas, E. Gadea, A. Huici, A. Bosch, M.J. Bleda, et al.
Biomonitoring study of people living near or working at a municipal solid-waste incinerator before and after two years of operation.
Arch Environ Health, 55 (2000 Jul-Aug), pp. 259-267
[12.]
M. Sáez, M.A. Barceló.
Un criterio para omitir variables superfluas en modelos de regresión.
Gac Sanit, 12 (1998), pp. 281-283
[13.]
StataCorp.
Stata Statistical Software: Release 6.0.
[14.]
A. Chesher, M. Irish.
Residual analysis in the grouped and censored normal linear model.
J Econometrics, 34 (1987), pp. 33-61
[15.]
F. Sartor, D. Rondia, F. Claeys, J.P. Bochet, G. Ducoffre, S. Lauwerys, et al.
Factors influencing the cadmiun body burden in a population study.
IARC Sci Publ, 118 (1992), pp. 101-106
[16.]
J.T. Salonen, K. Seppanen, K. Nyyssonen, H. Korpela, J. Kauhanen, M. Kantola.
Intake of mercury from fish, lipid peroxidation and the risk of myocardial infarction and coronary, cardiovascular and any death in eastern Finish men.
Circulation, 91 (1995), pp. 645-655
[17.]
B.G. Svensson, A. Schutz, A. Nilsson, I. Akesson, B. Akesson, S. Skerfving.
Fish as a source of exposure to mercury and selenium.
Sci Total Environ, 126 (1992), pp. 61-74
Copyright © 2002. Sociedad Española de Salud Pública y Administración Sanitaria
Idiomas
Gaceta Sanitaria

Suscríbase a la newsletter

Opciones de artículo
Herramientas
es en

¿Es usted profesional sanitario apto para prescribir o dispensar medicamentos?

Are you a health professional able to prescribe or dispense drugs?