Modelos de regressão : uma aplicação em medicina dentária

• Author(s): Ferreira, Maria Cristina Campos dos Santos
• Date: 2013
• Persistent ID: http://hdl.handle.net/10400.2/2371
• Origin: Repositório Aberto da Universidade Aberta
• Subject(s): Estatística; Métodos estatísticos; Saúde; Doentes; Doenças da boca; Diabetes; Linear regression; Multiple regression; Logistic regression; Diabetes mellitus; Periodontal disease
• Document Type: Master Thesis
• Language: Portuguese
• Advisor(s): Oliveira, Teresa

Description

Dissertação de Mestrado em Estatística, Matemática e Computação apresentada à Universidade Aberta Os fenómenos biológicos geralmente revestem-se duma elevada complexidade dada a multifatorialidade da sua etiologia. Assim, a análise estatística, como ferramenta indispensável para a determinação de associações e interações complexas entre os diferentes potenciais fatores causais e a variável dependente em estudo, adquire importância capital. Neste contexto a escolha do tipo de análise deverá ser adequadamente fundamentada numa perspectiva teórica, de modo a permitir ao investigador a percepção correta do fenómeno biológico em estudo. Com o objetivo de clarificar a utilização em estudos na área da medicina dentária de um ajustado tratamento estatístico proponho-me a abordar diferentes análises estatísticas com os dados existentes estudando a pertinência do estudo e a sua viabilidade, tanto em função do significado biológico das variáveis como dos seus valores. São explorados modelos de regressão linear clássicos e o modelo de regressão logística procurando uma interpretação explicada do que se pode retirar de cada análise. Na minha dissertação, proponho-me a analisar dados recolhidos no âmbito de uma investigação levada a cabo na área da Medicina Dentária. Da base de dados constam registos de observações de 158 indivíduos, sendo 79 diabéticos e 79 não diabéticos, relativos a variáveis bioquímicas, variáveis antropométricas, factores comportamentais e indicadores de saúde oral. Ao proceder deste modo penso poder dar algum contributo para a aplicação correta da estatística em trabalhos biológicos, alertando para que a análise tem que ser adequada e os resultados devem ser devidamente interpretados. The biological phenomena are usually highly complex due to the multifactorial aetiology. Thus the statistical analysis is an indispensable tool find associations and complex interactions between different potential causal factors and the dependent variable under study. In this context the statistical analysis is a major importance tool to access the associations and interactions between dependent and independent variables. The choice of analysis type must be grounded on solide theoretical bases and take in account the experimental design and the nature of the phenomena of interest, in order give the researcher a correct perception of the phenomenon under study. In my dissertation, I propose to apply different multivariate statistical analysis methods to a data set of 158 subjects (diabetic and nondiabetic) in order to compare their results and feasibility, and get for each one an biological interpretation of the result. The data were collected as part of a research work in the area of dentistry and includes variables on biochemical, anthropometric, behavioural, and oral health surrogated endpoints. This work is an effort to highlight the importance of a correct application and interpretation of the statistics in biological work.