Post on 25-Jun-2015
Introdução à Epidemiologia e Análise de dados com aplicação
à área da Saúde
20h/ l
Introdução à Epidemiologia e Análise de dados com aplicação
à área da Saúde
20h/ l20h/aulaPara quem? Acadêmicos e profissionais da área da saúde
Com quem? Prof. Dra. Lia PossueloProf. Ms. Luciano Nunes Duro
Quando? 23/04 e 07/05 – Sexta-feiraManhã- 8:00 às 11:30h e Tarde- 13:30h às 17:30h
20h/aulaPara quem? Acadêmicos e profissionais da área da saúde
Com quem? Prof. Dra. Lia PossueloProf. Ms. Luciano Nunes Duro
Quando? 23/04 e 07/05 – Sexta-feiraManhã- 8:00 às 11:30h e Tarde- 13:30h às 17:30h
CURSO DE MEDICINA
Onde? Sala 101Investimento: R$ 66,00
Inscrições:Secretaria de Pós Graduação e Extensão
Informações: liapossuelo@unisc.br/spge@unisc.brou pelo fone: (51) 3717 7343
Vagas limitadas
Onde? Sala 101Investimento: R$ 66,00
Inscrições:Secretaria de Pós Graduação e Extensão
Informações: liapossuelo@unisc.br/spge@unisc.brou pelo fone: (51) 3717 7343
Vagas limitadas
I CURSO DE INTRODUÇÃO ÀEPIDEMIOLOGIA E ANÁLISE DE
DADOS COM APLICAÇÃO À ÁREA DADADOS COM APLICAÇÃO À ÁREA DASAÚDE
ABRIL/MAIO 2010
Prof. Dra. Lia Possuelo
Prof. Msc. Luciano Duro
MÉTODOS DEANÁLISE DE DADOS
Dra. Lia Possuelo
CÁLCULO DOCÁLCULO DOTAMANHO
AMOSTRALAMOSTRALEPIINFO 6.04
Toda e qualquer seqüência de n unidadeselementares da População, onde n chama-se tamanho
Éda amostra. É qualquer parte da população.
Vontade, sonho, desejo de qualquer pesquisador: Que n seja o maior possível, até que n seja do
t h d l ã (CENSO)
“Querer nem sempre é poder!!!!”
tamanho da população (CENSO)
AMOSTRA Estudar parte da população (AMOSTRA) e
inferir para o todo da população (UNIVERSO)
POPULAÇÃO AMOSTRA
AMOSTRA
CENSO
Problemas para realizar um CENSO:
População muito grande Restrições de tempo Restrições orçamentárias
O que fazer ????????
AMOSTRAGEM
Processos de amostragem probabilísticos: Amostragem aleatória simples Amostragem aleatória simples Amostragem estratificada Amostragem por conglomerados Amostragem em dois ou mais estágios Amostragem sistemática
P d t ã b bilí ti Processos de amostragem não-probabilísticos: Amostragem por quotas Amostragem acidental Amostragem Intencional
Como fazer??Onde fazer??
TAMANHO DE AMOSTRA
ESTUDOS TRANSVERSAIS
Cál l ti ti d lê i1. Cálculo para estimativa de prevalência
Epiinfo: Survey
Especificar:
Prevalência esperada. Ex. 10%
Margem de confiança Ex 95% Margem de confiança. Ex. 95%
Erro tolerável. Ex. 2 pontos percentuais
Prof. P. Petry
Estudos de prevalência
ENTER
•Prevalência de HCV na população de SCS
Prevalência esperada: 3%Nível de confiança: 95%Erro aceitável: 2 p.p.
Dicas:Use:
F4 - calcularF10 - desfazer
DIGITAR VALORES
EXERCÍCIOEXERCÍCIO Calcule a amostra necessária para se estudar uma doença em
uma população de 100.000 habitantes, CUJA PREVALÊNCIAESTIMADA É DE 20% com um ERRO ACEITÁVEL DE 10PONTOS t i fi d 95%PONTOS percentuais e confiança de 95%
RespostaPrevalência: 20%
Erro: 10 pontos percent aisErro: 10 pontos percentuaisLimite: 10 ou 30%
Amostra necessária: 61
EEXERCÍCIOXERCÍCIO
1º Qual a dimensão da população total? Experimente 5000.
2º - Qual a frequência que julgamos ser verdadeira na população total? 2 Qual a frequência que julgamos ser verdadeira na população total?
É evidente que não estamos certos desta frequência, no entanto, tendo emconta outros estudos ou informações poderemos estimar esta frequência...Quando não fazemos a mínima ideia desta frequência real, poderemos escolhero valor mais conservador que é 50%. Experimente então colocar 50%.
3º - Qual o valor mais errado que admitiríamos obter da nossa amostra?Suponhamos que admitiríamos ter um intervalo de confiança de 50% +Suponhamos que admitiríamos ter um intervalo de confiança de 50% +10%, ou seja seria obter ou 60% ou 40% como limites. Terá que respondera esta pergunta colocando ou 60 ou 40%.
EXERCÍCIO
QUANTO MENOR O ERROQUANTO MENOR O ERROACEITÁVEL, MAIOR SERÁ
O TAMANHO DAAMOSTRA NECESSÁRIA
TAMANHO DE AMOSTRA
ESTUDOS TRANSVERSAIS
2. Cálculo para testar associaçãoo: Cohort or Cross sectionalo: Cohort or Cross-sectional
Especificar:
Erro alfa. ex. 5 % ( Utilizado como padrão )
Poder estatístico. ex. 80% ( Utilizado como padrão )
Expostos na população.Prevalência de doentes entre não expostosPrevalência de doentes entre não expostos.Razão de prevalência estimada.
Prof. P. Petry
ESTUDO DE COORTE
ESTUDO DE COORTE
TAMANHO DE AMOSTRA
ESTUDOS DE CASOS E CONTROLES
Epiinfo: Case control studies Especificar: Especificar:
Poder estatístico Nível de significância Razão de DI Prevalência de exposição entre os controles Número de controles por caso
Prof. P. Petry
ANÁLISE DE DADOSANÁLISE DE DADOS
ESTATÍSTICA DESCRITIVA Quando queremos investigar, o primeiro objetivo é descrever o
fenômeno. Por isso, a primeira fase de tratamento dos dados éÁa ANÁLISE UNIVARIADA, através da verificação das
frequências e o cálculo das medidas de localização centrale de dispersão para cada variável isoladamente.
Geralmente, não se calculam mais que as seguintes medidas: as frequências absolutas (números absolutos de cada valor) e asas frequências absolutas (números absolutos de cada valor) e as
frequências relativas (as proporções em percentagens). a média e desvio-padrão a mediana a moda.
ESTATÍSTICA DESCRITIVA Neste exemplo, temos cinco pessoas com as seguintes idades
já ordenadas:
Moda: é o valor mais frequente (ou seja, o que "está namoda"...).
Mediana: número 27- representa o valor que está a meio.
18- 20- 27- 39-50
Isto significa que 50% das pessoas têm uma idade igual ou maior que 27 e,evidentemente, os outros 50% têm uma idade igual ou menor que 27.
Primeiro Quartil ou Percentil 25: número 20- representao valor que está a meio da primeira metade.
Isto significa que 75% das pessoas têm uma idade igual ou maior que 20 e,evidentemente, os outros 25% têm uma idade igual ou menor que 20.
Terceiro Quartil ou Percentil 75: número 39-representa o valor que está a meio da segunda
ESTATÍSTICA DESCRITIVA
representa o valor que está a meio da segundametade, ou seja, é o
Isto significa que 75% das pessoas têm uma idade igual oumenor que 39 e, evidentemente, os outros 25% têm umaidade igual ou maior que 39.
Claro que a mediana é também o segundo Quartile o Percentil 50!e o Percentil 50!
No caso deste exemplo, com um número ímpar de valoresordenados (cinco), a mediana é o valor que está a meio, masno caso de um número par de valores ordenados, a medianaterá ser calculado fazendo-se a média entre os dois valoresque estão a meio.
ESTATÍSTICA DESCRITIVA
ESTATÍSTICA DESCRITIVASe o objetivo for a análise de freqüência das variáveis, selecione>Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies
ESTATÍSTICA DESCRITIVA
Analyse > descritive statistics > frequencies > statistics > continue > ok
Output
ESTATÍSTICA DESCRITIVA
ESTATÍSTICA DESCRITIVA
ESTATÍSTICA DESCRITIVA
Além das medidas de localização central (média,mediana, moda) existem as medidas demediana, moda) existem as medidas dedispersão que nos dão a ideia da variação dosdados.
ESTATÍSTICA DESCRITIVA
Charts: selecione o tipode gráfico.
Format: opções parasaída dos dados.Output Figura
ESTATÍSTICA DESCRITIVAOUTPUT
Curva de tendência central
Se o objetivo for a análise de frequência das variáveis, selecione
ESTATÍSTICA DESCRITIVA
selecione > Analyze > Descriptive Statistics > Descriptives
ESTATÍSTICA DESCRITIVA
Usar a seta para selecionar variável
ESTATÍSTICA DESCRITIVA
options> continue>ok Gera resultado no outputGe a esu tado o output
ESTATÍSTICA DESCRITIVA Se o objetivo é determinar a frequência com que
duas ou três variáveis aparecem juntas, deve-seoptar poroptar por
Analyze > Descriptive statistic> Crosstabs
ESTATÍSTICA TOTALMENTE DESCRITIVA!!!
ESTATÍSTICA DESCRITIVA
Selecionar as
Analyze > Descriptive statistic> Crosstabs
variáveis
Selecione a primeira variável einsira em Row, clicando na seta.
Selecione a segunda variável einsira em Colunms.
Se houver uma terceira variáveli i i j l ili dinsira na terceira janela utilizandoa sua respectiva seta (caso tenhamais variáveis, para insira-laclique antes em NEXT).
ESTATÍSTICA DESCRITIVA
output
EESTATÍSTICASTATÍSTICA DESCRITIVADESCRITIVA
Analyse >Estatistics Descritives > Crosstabs > Cells
EXERCÍCIOEXERCÍCIO Determinar o número de casos de
hepatotoxicidade de acordo com o sexo e HIV.Adicionar o valor de P e o OD
Crosstab
Count
175 6 181
57 8 65
232 14 246
NÃO
SIM
HIV
Total
Não Sim
Hep
Total
Chi-Square Tests
Risk Estimate
4,094 1,363 12,296
1,103 1,003 1,212
,269 ,097 ,747
246
Odds Ratio for HIV(NÃO / SIM)
For cohort Hep = Não
For cohort Hep = Sim
N of Valid Cases
Value Lower Upper
95% ConfidenceInterval
7,206b 1 ,007
5,628 1 ,018
6,272 1 ,012
,012 ,012
7,177 1 ,007
246
Pearson Chi-Square
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
Linear-by-LinearAssociation
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
Exact Sig.(1-sided)
Computed only for a 2x2 tablea.
1 cells (25,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is3,70.
b.
EXERCÍCIOEXERCÍCIO
EpiInfo- programs>statcalc>tables 2X2, 2Xn
Crosstab
Count
76 7 83
163 7 170
FEMININO
MASCULINO
SEXO2Não Sim
Hep
Total
EXERCÍCIOEXERCÍCIO
- Determinar o número de casos dehepatotoxicidade de acordo com o sexoe HIV. Adicionar o valor de P e o OD. 163 7 170
239 14 253
SCU O
Total
Chi-Square Tests
1,987b 1 ,159
1,248 1 ,264
1,872 1 ,171
,239 ,133
1,980 1 ,159
253
Pearson Chi-Square
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
Linear-by-LinearAssociation
N f V lid C
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
Exact Sig.(1-sided)
253N of Valid Cases
Computed only for a 2x2 tablea.
1 cells (25,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is4,59.
b.
Risk Estimate
,466 ,158 1,376
,955 ,888 1,027
2,048 ,743 5,647
253
Odds Ratio forSEXO2 (FEMININO /MASCULINO)
For cohort Hep = Não
For cohort Hep = Sim
N of Valid Cases
Value Lower Upper
95% ConfidenceInterval
CCROSSTABSROSSTABS
EEXEMPLOXEMPLO SALASALA DEDE AULAAULA........
ESTATÍSTICA DESCRITIVA
Comparação de médias entre dois grupos >Analyse > Compare Means >Independent >Analyse > Compare Means >Independent
Sample T test
ESTATÍSTICA DESCRITIVA
ESTATÍSTICA DESCRITIVAAnalyse > Compare Means >Independent Sample T test
Selecione a variável(s) que será (ão)Comparada(s) edepois selecione ogrupo (1 e 2).
Continue> ok
ESTATÍSTICA DESCRITIVA Analyse> Compare Means> Independent Sample
T test OUTPUT: OUTPUT:
Estatística descritiva das variáveis
conforme o grupo (média, tamanho da amostra
e desvio padrão)
Teste de significância para a
comparação das médias
EEXERCÍCIOXERCÍCIO Qual a média das transaminases (TGO e TGP) antes
do início do tratamento no grupo de pacientes com e sem hepatotoxicidade? Qual o valor de P?sem hepatotoxicidade? Qual o valor de P?
Independent Samples Test
Levene's Test forEquality of Variances t test for Equality of Means
Group Statistics
238 27,2941 17,26334 1,11902
12 40,1667 37,32616 10,77514
238 29,3445 19,82452 1,28503
12 40,6667 34,08368 9,83911
HepNão
Sim
Não
Sim
tgo0di
tgp0di
N Mean Std. DeviationStd. Error
Mean
10,173 ,002 -2,337 248 ,020 -12,87255 5,50815 -23,72127 -2,02383
-1,188 11,238 ,259 -12,87255 10,83309 -36,65442 10,90932
5,048 ,026 -1,852 248 ,065 -11,32213 6,11447 -23,36505 ,72079
-1,141 11,378 ,277 -11,32213 9,92267 -33,07351 10,42925
Equal variancesassumed
Equal variancesnot assumed
Equal variancesassumed
Equal variancesnot assumed
tgo0di
tgp0di
F Sig.
Equality of Variances
t df Sig. (2-tailed)Mean
DifferenceStd. ErrorDifference Lower Upper
95% ConfidenceInterval of the
Difference
t-test for Equality of Means
COMPARAÇÃO DE MÉDIAS ENTRE DOISGRUPOS
GRÁFICOS
GRÁFICOS Selecionar com a seta a variável para o eixo das
categorias e a variável para as “pilhas”
Seleciona o que as barras
representam OK
GRÁFICOS
no output gera ográfico solicitado
OUTPUT
gráfico solicitado Percentual de
apenados por faixaetária X galeria
BARRAS
BBARRASARRAS
PIZZA
LLINHASINHAS
GRÁFICOS
TIPOS DE GRÁFICOS:
> graphs > bar > graphs > line > graphs > area > graphs > Pie > graphs > Histogram > graphs > Histogram > graphs > Boxplot
IMPORTANTE!!!!!IMPORTANTE!!!!!
Quando for salvar o seu trabalho não esqueça que ele estará dividido em
duas partes: SPSS Data Editor (planilha de dados) e Output
(resultados), ambas deverão ser salvas.(resultados), ambas deverão ser salvas.
EXEMPLOS DE APLICAÇÃO DESTAS ANÁLISES.....
O QUE SIGNIFICAM ESTES VALORES?? COMO FAZER ESTAS ANÁLISES???
Obrigada!!!liapossuelo@unisc.br