Exercício -
1. Criar no SPSS o banco de dados com as informações fornecidas
2. Salvar o banco com o nome atividade física na pasta pos pilates
3. Criar as variáveis IMC e RCQ
4. Decida se considera "normal" a distribuição das variáveis IMC e idae. Argumente cada característica que influenciou na sua decisão.
5. Análise descritiva dos dados: sexo, idade, tabagismo, DM, IMC, circunferências da cintura e do quadril, relação cintura quadril
6. Categorizar a variável IMC: < 18 baixo peso, 18 a 24,99 peso normal, 25 a 29,99 sobrepeso e ≥ 30 obesidade e descreva a proporção de obesos
7.Utilizando este banco de dados, descreva a proporção de indivíduos que são inativos fisicamente
8.Utilizando o mesmo banco, compare a taxa de inatividade física entre os sexos. Além de comparação numérica, utilize gráficos de barra.
9. Verifique a taxa de tabagismo entre as mulheres
10. Avalie se há diferença de IMC entre os ativos e inativos. - Determine se neste caso é melhor usar teste paramétrico ou não paramétrico.- Descreva os valores da idade em cada grupo: - Qual o teste estatístico que foi utilizado:- Qual o nível de significância estatística:
11. A prevalência de inatividade física é diferente entre homens e mulheres
- Descreva a prevalência de inatividade física em cada grupo: - Qual o teste estatístico que foi utilizado:- Qual o nível de significância estatística:
12. O que houve com o prevalência de hipertensão após 6 meses de treinamento?
- Descreva a prevalência de hipertensão antes e após 6 meses de treinamento: - Qual o teste estatístico que foi utilizado:- Qual o nível de significância estatística:
13. O que ocorreu com os valores de PAS após 6 meses de treinamento?
- Descreva aos valores de PAS antes e após 6 meses de treinamento: - Qual o teste estatístico que foi utilizado:- Qual o nível de significância estatística:
14. Compare se há diferença de idade entre os 3 grupos de IMC. Se há diferença, diga entre quais grupos ocorre.Represente graficamente
- Descreva aos valores de IMC em cada grupo: - Qual o teste estatístico que foi utilizado:- Qual o nível de significância estatística:
15. Verique se há diferença entre os níveis de PAS do início do treinamento, 3 meses e 6 meses após. Se há diferença, diga em que o momento isto ocorre.Represente graficamente
- Descreva aos valores de PAS antes, após 3 e 6 meses de treinamento: - Qual o teste estatístico que foi utilizado:- Qual o nível de significância estatística:
16. Há associação linear entre idade e IMC
Descreva o coeficiente de correlação (r):Descreva o coeficiente de regressão (): Descreva o nível de significância estatística:
Frequences
Apenas para variáveis categóricas
Puxe o nome da variável
que deseja
Apenas para variáveis numéricas
Gráficos de barra(variáveis categóricas)
4. Decida se considera "normal" a distribuição da variável IMC. Argumente cada característica
que influenciou na sua decisão.
Testar a normalidade dos dados
Observar histograma
Observar tamanho do desvio-padrão
Observar diferença entre média e mediana
Testes estatísticos de normalidade
1. Histograma
1. Histograma
20.00 25.00 30.00 35.00 40.00
IMC
0
5
10
15
20
Fre
qu
ency
Mean = 26.1663Std. Dev. = 5.23045N = 64
1. Histograma
2. Tamanho do DP 3. diferença entre média e mediana4. Skewness e Kurtosis5.Testes de normalidade
2. Tamanho do DP 3. diferença entre média e mediana4. Skewness e Kurtosis5.Testes de normalidade
2. Tamanho do DP 3. diferença entre média e mediana4. Skewness e Kurtosis5.Testes de normalidade
Descriptives
26.1663 .65381
24.8597
27.4728
25.9157
25.5394
27.358
5.23045
18.33
40.76
22.43
7.52
.699 .299
.008 .590
Mean
Lower Bound
Upper Bound
95% ConfidenceInterval for Mean
5% Trimmed Mean
Median
Variance
Std. Deviation
Minimum
Maximum
Range
Interquartile Range
Skewness
Kurtosis
IMCStatistic Std. Error
2. Tamanho do DP
5,2 ÷ 26,2
= 19,8%
Descriptives
26.1663 .65381
24.8597
27.4728
25.9157
25.5394
27.358
5.23045
18.33
40.76
22.43
7.52
.699 .299
.008 .590
Mean
Lower Bound
Upper Bound
95% ConfidenceInterval for Mean
5% Trimmed Mean
Median
Variance
Std. Deviation
Minimum
Maximum
Range
Interquartile Range
Skewness
Kurtosis
IMCStatistic Std. Error
3. Média - Mediana
26,2 – 25,5
= 0,7
Tests of Normality
.145 64 .002 .944 64 .006IMCStatistic df Sig. Statistic df Sig.
Kolmogorov-Smirnova
Shapiro-Wilk
Lilliefors Significance Correctiona.
3. Testes de normalidade
Q2. O número de cigarros/dia entre os Q2. O número de cigarros/dia entre os gêneros. comparação numérica e Boxplotgêneros. comparação numérica e Boxplot
(smoke 102).(smoke 102).
Q2. O número de cigarros/dia entre os Q2. O número de cigarros/dia entre os gêneros. comparação numérica e Boxplotgêneros. comparação numérica e Boxplot
(smoke 102).(smoke 102).
Q2. O número de cigarros/dia entre os Q2. O número de cigarros/dia entre os gêneros. comparação numérica e Boxplotgêneros. comparação numérica e Boxplot
(smoke 102).(smoke 102).Descriptives
26,28 1,325
23,66
28,91
25,27
23,00
193,140
13,897
2
90
88
11
1,472 ,230
3,707 ,457
24,90 1,116
22,69
27,10
24,35
25,00
154,485
12,429
2
63
61
15
,579 ,217
,387 ,431
Mean
Lower Bound
Upper Bound
95% ConfidenceInterval for Mean
5% Trimmed Mean
Median
Variance
Std. Deviation
Minimum
Maximum
Range
Interquartile Range
Skewness
Kurtosis
Mean
Lower Bound
Upper Bound
95% ConfidenceInterval for Mean
5% Trimmed Mean
Median
Variance
Std. Deviation
Minimum
Maximum
Range
Interquartile Range
Skewness
Kurtosis
sexoMasc
Fem
N de Cigarros/diaStatistic Std. Error
Q2. O número de cigarros/dia entre os Q2. O número de cigarros/dia entre os gêneros. comparação numérica e Boxplotgêneros. comparação numérica e Boxplot
(smoke 102).(smoke 102).
Q3. Em uma pesquisa realizada com 15 Q3. Em uma pesquisa realizada com 15 mulheres, perguntou-se a idade. Doze mulheres, perguntou-se a idade. Doze destas informaram o valor, mas três destas informaram o valor, mas três delas disseram apenas que tinham mais delas disseram apenas que tinham mais de 30 anos. A idade das 12 mulheres foi de 30 anos. A idade das 12 mulheres foi 14, 18, 19, 20, 22, 24, 26, 27, 27, 31, 33, 14, 18, 19, 20, 22, 24, 26, 27, 27, 31, 33, 35 anos. 35 anos. Calcule a média e a mediana da Calcule a média e a mediana da idade destas 15 mulheres.idade destas 15 mulheres. Caso não seja Caso não seja possível calcular alguma das medidas, possível calcular alguma das medidas, explique o motivo.explique o motivo. Qual das duas é a Qual das duas é a melhor medida de tendência central para melhor medida de tendência central para descrever a idade típica destas 15 descrever a idade típica destas 15 mulheres?mulheres?
14, 18, 19, 20, 22, 24, 26, 27, 27, >30, >30, >30, 14, 18, 19, 20, 22, 24, 26, 27, 27, >30, >30, >30, 31, 33, 35 31, 33, 35
MedianaMediana
Não há como calcular a média, pois 3 mulheres não informaram suas idades. Não há como calcular a média, pois 3 mulheres não informaram suas idades.
NAF
6 40.0 40.0 40.0
9 60.0 60.0 100.0
15 100.0 100.0
0
1
Total
ValidFrequency Percent Valid Percent
CumulativePercent
3.Utilizando este banco de dados, descreva a proporção de indivíduos que são inativos fisicamente
NAF * sex Crosstabulation
4 2 6
57.1% 25.0% 40.0%
3 6 9
42.9% 75.0% 60.0%
7 8 15
100.0% 100.0% 100.0%
Count
% within sex
Count
% within sex
Count
% within sex
0
1
NAF
Total
0 1
sex
Total
4.Utilizando o mesmo banco, compare a taxa de inatividade física entre os sexos. Além de comparação numérica, utilize gráficos de barra.
Case Processing Summary
15 100.0% 0 .0% 15 100.0%NAF * sexN Percent N Percent N Percent
Valid Missing Total
Cases
Crosstabs
Variável Preditora
Variável Desfecho
57.1%
25.0%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Masc Fem
Pre
valê
nci
a d
e N
AF
Masc
Fem
Menu Transforme - Compute
Operação lógica “e”
Operação lógica “ou”
Calcula uma nova variável a partir de outras já existentes, podendo usar as funções matemáticas e estatísticas
Menu Transforme - Recode
Variável a codificar
Nome da Variável
codificadaRecodifica as variáveis
Into the same variable – altera os valores da variável e guarda as alterações na mesma variável
Into the diferent variable – cria uma nova variável em função de uma já existente
Menu Data – Selected Cases