exercício - 1. criar no spss o banco de dados com as informações fornecidas 2. salvar o banco com...

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