The application of subset correspondence analysis to address the problem of missing data in a study on asthma severity in childhood.

Hendry, G; North, D; Zewotir, T; Naidoo, R N

Hendry, G; North, D; Zewotir, T; Naidoo, R N.

Afiliação

Hendry G; School of Mathematics, Statistics and Computer Science, University of KwaZulu-Natal, Durban, South Africa.

Stat Med ; 33(22): 3882-93, 2014 Sep 28.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-24789717

Assuntos

Poluentes Atmosféricos/toxicidade; Asma/epidemiologia; Exposição Ambiental/efeitos adversos; Métodos Epidemiológicos; Modelos Estatísticos; Criança; Demografia; Feminino; Humanos; Masculino; Medição de Risco; Fatores de Risco; Índice de Gravidade de Doença; Fatores Socioeconômicos; África do Sul/epidemiologia; Inquéritos e Questionários; Poluição por Fumaça de Tabaco/efeitos adversos

Palavras-chave

asthma severity; categorical data analysis; missing data; subset correspondence analysis; supplementary variables; total inertia

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Asma / Métodos Epidemiológicos / Modelos Estatísticos / Poluentes Atmosféricos / Exposição Ambiental Tipo de estudo: Etiology_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Child / Female / Humans / Male País/Região como assunto: Africa Idioma: En Revista: Stat Med Ano de publicação: 2014 Tipo de documento: Article País de afiliação: África do Sul

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