Modelo de regressão logística ordinal em dados categóricos na área de ergonomia experimental

On analysis performed at experimental ergonomics, still is rare the use of Ordinal and Nominal Multinomial Logistic Regression, having been employed their simplification, Binary Logistic Regression, even on cases where Dependent Variable (DV) have more of two categories. To make the DV becomes binary leads to damages at data analysis, caused due lose of information by category agglutination and ordination disrespect. An analysis using Ordinal Multinomial Logistic Regression was performed on a data set containing a categorical DV, the Work Ability Index (WAI) of Nurses working on João Pessoa city Public Hospital Intensive Care Unit (ICU), and as Independent Variable (ID) thermal comfort variables, environmental variables, personal variables, and work organization variables. Through this analysis, was found out risk factors that lead to increase the probability of the WAI falls on an inferior category. The DV and used data set features allows to conclude that the Ordinal Multinomial Logistic Regression use made possible a more accurate result and analysis.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorNas análises realizadas em ergonomia experimental, ainda é raro o uso da regressão logística multinomial nominal e ordinal, tendo sido empregada frequentemente a simplificação dessas ferramentas, a regressão logística binária, mesmo onde a Variável Dependente possui mais de duas categorias. A binarização da Variável Dependente leva a prejuízos na análise de dados, pela perda de informação por aglutinação de categorias e desconsideração de ordenação entre as mesmas. Uma análise de dados usando a regressão logística multinomial ordinal foi realizada em um conjunto de dados contendo uma variável categórica, o Índice de Capacidade para o Trabalho (ICT) de enfermeiros de Unidade de Terapia Intensiva (UTI s) de hospitais públicos na cidade de João Pessoa PB como variável dependente e variáveis termo-ambientais pessoais, e de organização do trabalho como variáveis independentes. Através desta análise, chegou a fatores de risco que levam ao aumento da probabilidade de queda do ICT dos profissionais envolvidos na pesquisa. Características inerentes a VD bem como ao conjunto de dados utilizado levam a conclusão que o uso da Regressão Logística Multinomial Ordinal tornou possível uma análise mais precisa com resultados mais acurados