Análise de Dados SPSS

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