Análise da Relação entre a Pluviometria e o Biomphalaria Glabrata que Influencia na Manutenção da Esquistossomose em Carne de Vaca – Goiana – PE Danielle

Análise da Relação entre a Pluviometria e o Biomphalaria Glabrata que Influencia na Manutenção da

Esquistossomose em Carne de Vaca – Goiana – PE

Danielle Nathália Gomes da Silva - [email protected] Cristina de Assis - [email protected]

Natália Flora de Lima - [email protected]

UFPE – Universidade Federal de PernambucoCIn – Centro de Informática

Princípios e Técnicas da Análise Estatística Experimental

Guia

2

• Objetivo• Envolvidos• Origem dos Dados• Análise dos Dados• Método Estatístico• Conclusão• Trabalhos Futuros

Objetivo

3

Mostrar a intensidade da relação entre a pluviometria com a quantidade de moluscos e, por sua vez, a quantidade de moluscos infectados.

Envolvidos

•Xiscanoé - Research Program for Analysis the Expansion Process of Schistosomiasis on the Beaches of Pernambuco - Brazil - South America.

• Departamento de Estatística e Informática - DEINFO/UFRPE

•Laboratório de Geoprocessamento e Sensoreamento Remoto - GEOSERE/UFRPE

• Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães - CPqAM/FIOCRUZ

• Escola Nacional de Saúde Pública - ENSP/FIOCRUZ • Laboratório de Realidade Virtual e Visualização Científica – SVVR/LNCC/FEI

• ITEP

4

Origem dos Dados

5

• Centro de Pesquisa Aggeu Magalhães• Programa Xiscanoé

• Quantidade de moluscos em áreas onde ocorreram infecção;• Pluviometria Observada.

• Itep – Instituto de Tecnologia de Pernambuco• Lamepe – Laboratório de Meteorologia de Pernambuco

• Pluviometria Esperada

Análise dos Dados

• Identificação dos períodos de pluviometria correspondentes aos períodos de coleta de moluscos;

• Identificação dos pontos de coleta que apresentaram moluscos infectados dentro do período de estudo;

• Verificação da pluviometria esperada com a observada;

• Estudo dos testes estatísticos aplicáveis;

6

Pluviometria Esperada x

Pluviometria Observada

7

Observação da Pluviometria1º Período

8

Pluviometria Esperada x Pluviometria Observada

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

79 74 84118 201 165

220

419

160 186133

3816

134

1196 51

179

959

147125 63 33

13

Comportamento do Índice Pluviométrico Esperado e Índice Pluviométrico Observado

1º Período - Nov/06 a Out/07

Pluviometria Esperada Pluviometria Observada

12 Meses

MesesPluviometria

EsperadaPluviometria Observada

nov/06 79 16dez/06 74 134jan/07 84 11fev/07 118 96mar/07 201 51abr/07 165 179mai/07 220 959jun/07 419 147jul/07 160 125

ago/07 186 63set/07 133 33out/07 38 13

Observação da Pluviometria2º Período

9

Pluviometria Esperada x Pluviometria Observada

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

281

319

174

9061 58 52

91154

231208

140

96

26 210 7

78

115

33

Comportamento do Índice Pluviométrico Esperado e Índice Pluviométrico Observado

2º Período - Jun/08 a Mar/09

Pluviometria Esperada Pluviometria Observada

10 meses

MesesPluviometria

EsperadaPluviometria Observada

jun/08 281 208jul/08 319 140

ago/08 174 96set/08 90 26out/08 61 21nov/08 58 0dez/08 52 7jan/09 91 78fev/09 154 115mar/09 231 33

Métodos Estudados

• Qui-Quadrado – Apropriado para amostras grandes.

• Teste de Fisher – Ideal para dados categóricos mutuamente

excludentes e quando as amostras são pequenas• Pearson

10

Método Estatístico

11

Teste de Coeficiente de Correlação Pearson

• O coeficiente de correlação linear r é a medida numérica da força da relação entre duas variáveis que representam dados quantitativos.

12

2

11

22

11

2

111

n

ii

n

ii

n

ii

n

ii

n

ii

n

ii

n

iii

yynxxn

yxyxnr

Teste de Coeficiente de Correlação Pearson

13

• O valor de r deve sempre estar entre -1 e +1, inclusive. Se r estiver muito próximo de 0, não há correlação linear entre x e y, mas se r estiver próximo de -1 ou de +1 há uma relação linear significativa entre x e y.

–1 0 1

Teste de Hipóteses

14

• Um teste de hipótese é um procedimento da estatística amostral para testar uma alegação sobre um valor de um parâmetro populacional.

• Um par de hipóteses deve ser estabelecido:– Uma hipótese nula H0 que contém uma afirmativa de igualdade, tal como ≤ =

≥.– Uma hipótese alternativa H1 que é o complemento da hipótese nula.

Teste de Hipóteses

15

1. Estatística de teste tRejeita-se H0 se |tc| > t

2. Estatística de teste rRejeita-se H0 se |r| > Valor crítico

α;2n2c t~r1

2n.rt

H0: ρ = 0

H1: ρ ≠ 0

Resultado do Teste de Correlação de Pearson 1º Período - Moluscos Totais

16

Gráfico de Dispersão da Pluviometria x Moluscos Totais 1º Período – Nov/06 a Out/07

0 200 400 600 800 1000 12000

100

200

300

400

500

600

700

800

Índice Pluviométrico

Mol

usco

s

r = 0,429859Valor do Coeficiente de Correlação

Meses Índice Pluviométrico Moluscos


ago/07 63 544set/07 33 513out/07 13 208

Resultado do Teste de Hipótese - 1º PeríodoMoluscos Totais

17

Pluviometria x Moluscos Totais

Pluviometria = c(16, 134, 11, 96, 51, 179, 959, 147, 125, 63, 33, 13)Moluscos = c(94, 58, 45, 123, 191, 626, 650, 654, 729, 544, 513, 208)

cor.test(Pluviometria, Moluscos)

Pearson's product-moment correlation

data: Pluviometria and Moluscos t = 1.5055, df = 10, p-value = 0.1631alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 95 percent confidence interval: -0.1912144 0.8051362 sample estimates: cor 0.4298592

t n-2 = 2,228; Não é possível rejeitar H0.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1216

134

1196

51

179

959

147 12563 33 13

94 58 45123

191

626 650 654729

544 513

208

Correlação entre Índice Pluviométrico e Moluscos Totais

1º Período – Nov/06 a Out/07Índice Pluviométrico Moluscos Totais

Resultado do Teste de Correlação de Pearson1º Período - Moluscos Infectados

18

Gráfico de Dispersão da Pluviometria x Moluscos Infectados 1º período – Nov/06 a Out/07Meses Índice

PluviométricoMoluscos Infectados


ago/07 63 28set/07 33 13out/07 13 1 0 200 400 600 800 1000 1200

0

5

10

15

20

25

30

Pluviometria

Molu

scos

Infe

ctado

s

r = - 0,11353

Valor do Coeficiente de Correlação

Resultado do Teste de Hipótese - 1º PeríodoMoluscos Infectados

19

Pluviometria x Moluscos Infectados

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1216

13411

96 51

179

959

147 12563 33 130 0 0 0 0 3 2 0 10 28 13 1

Correlação entre Índice Pluviométrico e Moluscos Infec-tados

1º Período - Nov/06 a Out/07

Índice Pluviométrico Moluscos Infectados

Pluviometria = c(16, 134, 11, 96, 51, 179, 959, 147, 125, 63, 33, 13)MoluscosInf = c(0, 0, 0, 0, 0, 3, 2, 0, 10, 28, 13, 1)

cor.test(Pluviometria, MoluscosInf)


data: Pluviometria and MoluscosInf t = -0.3613, df = 10, p-value = 0.7254alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 95 percent confidence interval: -0.6453807 0.4924590 sample estimates: cor -0.1135283

t n-2 = 2,228; Não é possível rejeitar H0.

Resultado do Teste de Correlação de Pearson2º Período - Moluscos Totais

20

Gráfico de Dispersão da Pluviometria x Moluscos Totais2º período – Jun/08 a Mar/09


jun/08 208 919jul/08 140 748

ago/08 96 405set/08 26 227out/08 21 172nov/08 0 44dez/08 7 140jan/09 78 107fev/09 115 95mar/09 33 123

0 50 100 150 200 2500

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

Pluviometria

Molu

scos


Resultado do Teste de Hipótese - 2º PeríodoMoluscos Totais

21

Pluviometria x Moluscos Totais

Pluviometria = c(208, 140, 96, 26, 21, 0, 7, 78, 115, 33)Moluscos = c(919, 748, 405, 227, 172, 44, 140, 107, 95, 123)

cor.test(Pluviometria, Moluscos)


data: Pluviometria and Moluscos t = 4.2426, df = 8, p-value = 0.002828alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 95 percent confidence interval: 0.4251411 0.9591792 sample estimates: cor 0.8320454

t n-2 = 2,306; Rejeita -se H0.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

208140 96

26 21 0 778 115

33

919

748

405

227172

44140 107 95 123

Correlação entre Índice Pluviométrico e Mo-luscos

2º Período - Jun/08 a Mar/09Índice Pluviométrico Moluscos Totais

Resultado do Teste de Correlação de Pearson2º Período - Moluscos Infectados

22

Gráfico de Dispersão da Pluviometria x Moluscos Infectados2º período – Jun/08 a Mar/09


jun/08 208 9jul/08 140 9

ago/08 96 0set/08 26 0out/08 21 0nov/08 0 0dez/08 7 0jan/09 78 0fev/09 115 0mar/09 33 0 0 50 100 150 200 250

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Pluviometria

Molu

scos

Infe

ctado

s


Resultado do Teste de Hipótese - 2º PeríodoMoluscos Infectados

23

Pluviometria x Molusco Infectado

Pluviometria = c(208, 140, 96, 26, 21, 0, 7, 78, 115, 33)MoluscosInf = c(9, 9, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)cor.test(Pluviometria, MoluscosInf)


data: Pluviometria and MoluscosInf t = 3.659, df = 8, p-value = 0.00641alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 95 percent confidence interval: 0.3219179 0.9483756 sample estimates: cor 0.7911813

t n-2 = 2,306; Rejeita -se H0.1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

208

140

96

26 210 7

78

115

33

9 9 0 0 0 0 0 0 0 0

Correlação entre Índice Pluviométrico e Mo-luscos Infectados

2º Período – Jun/08 a Mar/09Indice Pluviométrico Moluscos Infectados

Teste de Correlação de Pearson Análise por Ponto de Coleta

1º Período

24

Resultado do Teste de Correlação de Pearson – 1º PeríodoPor Ponto de Coleta – Moluscos Totais

25

Período: Nov/06 a Out/07

Valor Crítico = 0,576

r = 0,131067099 r = 0,0480201

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1216

13411

96 51179

959

147 125 63 33 1371 50 45115 89

308

140215

302

76 129 167

Correlação entre Índice Plu-viométrico e Moluscos Totais -

Nov/06 a Out/07CV2

Índice Pluviométrico Moluscos Totais

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1216

13411

96 51179

959

147 12563 33 1313 8 0 8

82 65 19 52 41 1 3 5

Correlação entre Índice Plu-viométrico e Moluscos Totais -

Nov/06 a Out/07CV3



26

Período: Nov/06 a Out/07


r = 0,46745471 r = 0,863819023

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1216

13411

96 51179

959

147 12563 33 1310 0 0 0 16

235

461382 374

467377

33

Correlação entre Índice Pluviométrico e Moluscos Totais - Nov/06 a Out/07

CV7Índice Pluviométrico Moluscos Totais

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1216

13411

96 51179

959

147 125 63 33 130 0 0 0 4 18 30 5 12 0 4 3

Correlação entre Índice Pluviométrico e Moluscos Totais - Nov/06 a Out/07

CV8


CV2 CV3 CV7 CV8Valor da Correlação 0.131 0.048 0.467 0.864valor crítico 0.576 0.576 0.576 0.576

0.05

0.15

0.25

0.35

0.45

0.55

0.65

0.75

0.85

0.95

0.131

0.048

0.467

0.864

0.576 0.576 0.576 0.576

Distribuição das Correlações, por Ponto de ColetaMoluscos Totais – Nov/06 a Jun/07.

Valor

da

Corre

lação

Distribuição dos Resultados do Teste de Correlação de Pearson1º Período - Por Ponto de Coleta, Moluscos Totais

27

Teste de Correlação de Pearson Análise por Ponto de Coleta

2º Período

28

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

208

14096

26 210 7

78115

330 9 4 0 0 0 0 0 1 12

Correlação entre Índice Pluviométrico e Moluscos Sadios - Jun/08 a Mar/09

CV5


1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

208

140

96

26 210 7

78115

3356

8348

16

99

32

121

6894

14

Correlação entre Índice Pluviométrico e Moluscos Sadios - Jun/08 a Mar/09

CV2



29

r = 0,095280724

r = 0,101663464

r = 0,325673196Valor Crítico = 0,632 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

208

14096

26 21 0 7

78115

3360 68

030

7312 19 39

0 0

Correlação entre Índice Pluviométrico e Moluscos - Jun/08 a

Mar/09CV6


1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

208

14096

26 210 7

78115

3376

0 0 0 0 0 0 0 0 0

Correlação entre Índice Pluviométrico e Moluscos - Jun/08 a Mar/09

CV9


1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

208140

9626 21 0 7

78115

33

370287

100 750 0 0 0 0 16


Mar/09CV8


1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

208

14096

26 21 0 7

78115

33

309

240 236

106

0 0 0 0 0

81


CV7



30

r = 0,753215896

r = 0,826751988

r = 0,703964451


1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

208

14096

26 210 7

78115

330

61

0 0 0 0 0 0 0 0


Mar/09CV11


1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

208

140

96

26 210 7

78115

3348

0 0 0 0 0 0 0 0 0


CV10



31

r = 0,703964451

r = 0,35094393

r = 0,122518887

Valor Crítico = 0,632 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

208

14096

26 21 0 7

78115

330 0 17 0 0 0 0 0 0 0


Mar/09CV12


Distribuição dos Resultados do Teste de Correlação de Pearson2º Período - Por Ponto de Coleta, Moluscos Totais

32

CV2 CV5 CV6 CV7 CV8 CV9 CV10 CV11 CV12Valor da Cor-re-lação

0.095 0.102 0.326000000000001

0.753000000000001

0.827000000000001

0.704000000000001

0.704000000000001

0.351 0.123

Valor Crítico

0.632000000000001

0.632000000000001

0.632000000000001

0.632000000000001

0.632000000000001

0.632000000000001

0.632000000000001

0.632000000000001

0.632000000000001

0.050.150.250.350.450.550.650.750.85

0.095 0.102

0.326000000000001

0.7530000000000010.827000000000001

0.7040000000000010.704000000000001

0.351

0.123

0.6320000000000010.6320000000000010.6320000000000010.6320000000000010.6320000000000010.6320000000000010.6320000000000010.6320000000000010.632000000000001

Distribuição das Correlações, por Ponto de ColetaMoluscos Totais - Jun/08 a Mar/09.

Valor

da

Corre

lação

Conclusão

33

• A pluviometria é apenas um dos fatores que contribui para o crescimento do número de moluscos, porém não é determinante.

• Para o estudo apresentar maior verossimilhança é preciso que a amostra de dados seja mais representativa.

Trabalhos Futuros

34

• Acrescentar a análise de outras variáveis que podem ter uma maior relação com a expansão da Esquistossomose.

– Degradação do ambiente;– Características sociais (renda familiar, presença de saneamento básico)

• Investigar a aplicação de outros métodos estatísticos visando comparação dos resultados obtidos.

Início dos “Trabalhos Futuros”

35

Análise da Degradação do Ambiente1º período

36

0 - 20 impactada21 - 36 alterada

acima de 36 natural

Legenda

Ponto de Coleta

Soma de Pontos

Soma de Pontos

Soma de Pontos

Soma de Pontos

Soma de Pontos

Soma de Pontos

Soma de Pontos

Soma de Pontos

Soma de Pontos

Soma de Pontos

Soma de Pontos

28/11/2006 14/12/2006 31/1/2007 26/2/2007 19/3/2007 23/4/2007 22/5/2007 26/6/2007 23/7/2007 21/8/2007 24/9/2007

CV2 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30

CV5 32 32 32 32 32 32 32 32 32 32 32

CV6 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36

CV7 16 24 24 22 18 20 20 20 20 20 20

CV8 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20

CV9 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38

6 pontos de coleta monitorados ao longo de 11 meses


37

A região entre “impactada” e “natural” é considerada região “alterada”.

1/11/2

006

1/12/2

006

1/1/20

07

1/2/20

07

1/3/20

07

1/4/20

07

1/5/20

07

1/6/20

07

1/7/20

07

1/8/20

07

1/9/20

070

5

10

15

20

25

30

35

40

3032

36

16

24 2422

18

38

20 20

37

Distribuição da Diversidade de Habitats1º Período - Nov/06 a Out/07

CV2CV5CV6CV7CV8CV9impactadanaturalLinear (natural)Linear (natural)So

ma

dos P

onto

sPr

otoc

olo M

odific

ado

- Mar

co A

nton

io


38

0 - 19 impactada20 - 36 alterada

acima de 37 natural

Legenda

Ponto de Coleta

Soma de Pontos

Soma de Pontos

Soma de Pontos

Soma de Pontos

Soma de Pontos

Soma de Pontos

Soma de Pontos

Soma de Pontos

Soma de Pontos

Soma de Pontos

Soma de Pontos

28/11/200614/12/2006 31/1/2007 26/2/2007 19/3/2007 23/4/2007 22/5/2007 26/6/2007 23/7/2007 21/8/2007 24/9/2007

CV2 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30

CV3 18 18 24 18 18 18 18 18 18 18 18

CV7 16 24 24 22 18 20 20 20 20 20 20

CV8 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20

4 pontos de coleta monitorados ao longo de 11 meses


39

A região entre “impactada” e “natural” é considerada região “alterada”.

1/11/2

006

1/12/2

006

1/1/2

007

1/2/2

007

1/3/2

007

1/4/2

007

1/5/2

007

1/6/2

007

1/7/2

007

1/8/2

007

1/9/2

0070

5

10

15

20

25

30

35

40

30

18 18

24

18 18 1816

24 2422 20

37

Distribuição da Diversidade de Habitats2º Período – Jun/08 a Mar/09

CV2CV3CV7Linear (CV7)Linear (CV7)Linear (CV7)CV8Impactadanatural

Som

a do

s Pon

tos

Prot

ocol

o M

odifi

cado

- M

arco

Ant

onio

Referências

40

•Xiscanoé - http://www.xiscanoe.org

• Centro de Pesquisa Aggeu Magalhães - http://www.cpqam.fiocruz.br

• Fundação Oswaldo Cruz (FIOCRUZ) - http://www.fiocruz.br

• Laboratório de Meteorologia de Pernambuco - http://www.itep.br/LAMEPE.asp

• TRIOLA, M. F. Introdução à Estatística. LTC. 10ª edição. 2008.

•SIEGEL, M. R. Estatística não paramétrica para ciências do comportamento. Tradução de Alfredo Alves de Farias. São Paulo, McGraw-Hill do Brasil, 1975.

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