RESUMO
Estudos longitudinais com múltiplas variáveis respostas são comuns na área de saúde pública e, consequentemente, métodos estatísticos adequados são requeridos quando há interesse em analisar a evolução temporal de uma ou mais variáveis resposta. Contudo, especificar a função de densidade conjunta de todas as variáveis respostas e a estrutura de correlação entre elas, bem como as dificuldades numéricas encontradas na inferência estatística quando a dimensão do problema aumenta, são os principais obstáculos dos procedimentos de modelagem multivariada. Como alternativas, neste artigo apresentamos duas propostas para lidar com dados longitudinais multivariados. Primeiramente, mostramos uma abordagem univariada, com modelos lineares mistos ajustados a cada uma das variáveis respostas separadamente. Em seguida, apresentamos uma modelagem conjunta dessas variáveis, por meio do uso de funções cópula. Ambas as metodologias são aplicadas a um conjunto de dados reais bivariados referentes ao crescimento infantil de crianças brasileiras.
Palavras-chave:
cópula bivariada; modelos lineares mistos; dados longitudinais de crescimento; dependência variante no tempo
