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

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Apresentação em tema: "Análise da Relação entre a Pluviometria e o Biomphalaria Glabrata que Influencia na Manutenção da Esquistossomose em Carne de Vaca – Goiana – PE Danielle."— Transcrição da apresentação:

1 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 - Elaine Cristina de Assis - Natália Flora de Lima - UFPE – Universidade Federal de Pernambuco CIn – Centro de Informática Princípios e Técnicas da Análise Estatística Experimental

2 Guia 2 Objetivo Envolvidos Origem dos Dados Análise dos Dados Método Estatístico Conclusão Trabalhos Futuros

3 Objetivo 3 Mostrar a intensidade da relação entre a pluviometria com a quantidade de moluscos e, por sua vez, a quantidade de moluscos infectados.

4 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

5 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

6 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

7 Pluviometria Esperada x Pluviometria Observada 7

8 Observação da Pluviometria 1º Período 8 Pluviometria Esperada x Pluviometria Observada 12 Meses Meses Pluviometria Esperada Pluviometria Observada nov/ dez/ jan/ fev/ mar/ abr/ mai/ jun/ jul/ ago/ set/ out/073813

9 Observação da Pluviometria 2º Período 9 Pluviometria Esperada x Pluviometria Observada 10 meses Meses Pluviometria Esperada Pluviometria Observada jun/ jul/ ago/ set/ out/ nov/08580 dez/08527 jan/ fev/ mar/

10 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

11 Método Estatístico 11

12 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

13 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. –101

14 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 H 0 que contém uma afirmativa de igualdade, tal como ≤ = ≥. –Uma hipótese alternativa H 1 que é o complemento da hipótese nula.

15 Teste de Hipóteses 15 1.Estatística de teste t Rejeita-se H 0 se |t c | > t 2.Estatística de teste r Rejeita-se H 0 se |r| > Valor crítico H 0 : ρ = 0 H 1 : ρ ≠ 0

16 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 r =0, Valor do Coeficiente de Correlação Meses Índice Pluviométrico Moluscos nov/ dez/ jan/ fev/ mar/ abr/ mai/ jun/ jul/ ago/ set/ out/

17 Resultado do Teste de Hipótese - 1º Período Moluscos 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 = , df = 10, p-value = alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 95 percent confidence interval: sample estimates: cor t n-2 = 2,228; Não é possível rejeitar H 0.

18 Resultado do Teste de Correlação de Pearson 1º Período - Moluscos Infectados 18 Gráfico de Dispersão da Pluviometria x Moluscos Infectados 1º período – Nov/06 a Out/07 Meses Índice Pluviométrico Moluscos Infectados nov/ dez/ jan/ fev/ mar/ abr/ mai/ jun/ jul/ ago/ set/ out/ r = - 0,11353 Valor do Coeficiente de Correlação

19 Resultado do Teste de Hipótese - 1º Período Moluscos Infectados 19 Pluviometria x 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) Pearson's product-moment correlation data: Pluviometria and MoluscosInf t = , df = 10, p-value = alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 95 percent confidence interval: sample estimates: cor t n-2 = 2,228; Não é possível rejeitar H 0.

20 Resultado do Teste de Correlação de Pearson 2º Período - Moluscos Totais 20 Gráfico de Dispersão da Pluviometria x Moluscos Totais 2º período – Jun/08 a Mar/09 Meses Índice Pluviométrico Moluscos jun/ jul/ ago/ set/ out/ nov/ dez/ jan/ fev/ mar/ r =0, Valor do Coeficiente de Correlação

21 Resultado do Teste de Hipótese - 2º Período Moluscos 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) Pearson's product-moment correlation data: Pluviometria and Moluscos t = , df = 8, p-value = alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 95 percent confidence interval: sample estimates: cor t n-2 = 2,306; Rejeita -se H 0.

22 Resultado do Teste de Correlação de Pearson 2º Período - Moluscos Infectados 22 Gráfico de Dispersão da Pluviometria x Moluscos Infectados 2º período – Jun/08 a Mar/09 Meses Índice Pluviométrico Moluscos jun/ jul/ ago/ set/ out/ nov/08 00 dez/08 70 jan/ fev/ mar/ r =0, Valor do Coeficiente de Correlação

23 Resultado do Teste de Hipótese - 2º Período Moluscos 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) Pearson's product-moment correlation data: Pluviometria and MoluscosInf t = 3.659, df = 8, p-value = alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 95 percent confidence interval: sample estimates: cor t n-2 = 2,306; Rejeita -se H 0.

24 Teste de Correlação de Pearson Análise por Ponto de Coleta 1º Período 24

25 Resultado do Teste de Correlação de Pearson – 1º Período Por Ponto de Coleta – Moluscos Totais 25 Período: Nov/06 a Out/07 Valor Cr í tico = 0,576 r =0, r =0,

26 Resultado do Teste de Correlação de Pearson – 1º Período Por Ponto de Coleta – Moluscos Totais 26 Período: Nov/06 a Out/07 Valor Cr í tico = 0,576 r =0, r =0,

27 Distribuição dos Resultados do Teste de Correlação de Pearson 1º Período - Por Ponto de Coleta, Moluscos Totais 27

28 Teste de Correlação de Pearson Análise por Ponto de Coleta 2º Período 28

29 Resultado do Teste de Correlação de Pearson – 2º Período Por Ponto de Coleta – Moluscos Totais 29 r =0, r =0, r =0, Valor Cr í tico = 0,632

30 Resultado do Teste de Correlação de Pearson – 2º Período Por Ponto de Coleta – Moluscos Totais 30 r =0, r =r =0, r =0, Valor Cr í tico = 0,632

31 Resultado do Teste de Correlação de Pearson – 2º Período Por Ponto de Coleta – Moluscos Totais 31 r =0, r =0, r =0, Valor Cr í tico = 0,632

32 Distribuição dos Resultados do Teste de Correlação de Pearson 2º Período - Por Ponto de Coleta, Moluscos Totais 32

33 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.

34 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.

35 Início dos “Trabalhos Futuros” 35

36 Análise da Degradação do Ambiente 1º período impactada alterada acima de 36natural Legenda Ponto de Coleta Soma de Pontos 28/11/200614/12/200631/1/200726/2/200719/3/200723/4/200722/5/200726/6/200723/7/200721/8/200724/9/2007 CV230 CV532 CV636 CV CV820 CV938 6 pontos de coleta monitorados ao longo de 11 meses

37 Análise da Degradação do Ambiente 1º período 37 A região entre “impactada” e “natural” é considerada região “alterada”.

38 Análise da Degradação do Ambiente 2º período impactada alterada acima de 37natural Legenda Ponto de Coleta Soma de Pontos 28/11/200614/12/200631/1/200726/2/200719/3/200723/4/200722/5/200726/6/200723/7/200721/8/200724/9/2007 CV230 CV CV CV820 4 pontos de coleta monitorados ao longo de 11 meses

39 Análise da Degradação do Ambiente 2º período 39 A região entre “impactada” e “natural” é considerada região “alterada”.

40 Referências 40 Xiscanoé - Centro de Pesquisa Aggeu Magalhães - Fundação Oswaldo Cruz (FIOCRUZ) - Laboratório de Meteorologia de Pernambuco - TRIOLA, M. F. Introdução à Estatística. LTC. 10ª edição 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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