Danielle Nathália Gomes da Silva - dngs@cin.ufpe.br Elaine Cristina de Assis - eca@cin.ufpe.br

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 - dngs@cin.ufpe.br Elaine Cristina de Assis - eca@cin.ufpe.br Natália Flora de Lima - nfl@cin.ufpe.br UFPE – Universidade Federal de Pernambuco CIn – Centro de Informática Princípios e Técnicas da Análise Estatística Experimental

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

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

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

5. Origem dos Dados • 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 5

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;

7. Pluviometria Esperada x Pluviometria Observada

8. Observação da Pluviometria1º Período Pluviometria Esperada x Pluviometria Observada 8

9. Observação da Pluviometria2º Período Pluviometria Esperada x Pluviometria Observada 9

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

11. Método Estatístico

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.

13. Teste de Coeficiente de Correlação Pearson –1 0 1 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. 13

14. Teste de Hipóteses • 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. 14

15. Teste de Hipóteses • H0: ρ = 0 • H1: ρ≠ 0 • Estatística de teste t Rejeita-se H0 se |tc| > t • Estatística de teste r Rejeita-se H0 se |r| > Valor crítico 15

16. Resultado do Teste de Correlação de Pearson 1º Período - Moluscos Totais Gráfico de Dispersão da Pluviometria x Moluscos Totais 1º Período – Nov/06 a Out/07 Valor do Coeficiente de Correlação 16

17. Resultado do Teste de Hipótese - 1º PeríodoMoluscos Totais Pluviometria x Moluscos Totais t n-2 = 2,228; Não é possível rejeitar H0. 17

18. Resultado do Teste de Correlação de Pearson1º Período - Moluscos Infectados Gráfico de Dispersão da Pluviometria x Moluscos Infectados 1º período – Nov/06 a Out/07 Valor do Coeficiente de Correlação 18

19. Resultado do Teste de Hipótese - 1º PeríodoMoluscos Infectados Pluviometria x Moluscos Infectados t n-2 = 2,228; Não é possível rejeitar H0. 19

20. Resultado do Teste de Correlação de Pearson2º Período - Moluscos Totais Gráfico de Dispersão da Pluviometria x Moluscos Totais 2º período – Jun/08 a Mar/09 Valor do Coeficiente de Correlação 20

21. Resultado do Teste de Hipótese - 2º PeríodoMoluscos Totais Pluviometria x Moluscos Totais t n-2 = 2,306; Rejeita -se H0. 21

22. Resultado do Teste de Correlação de Pearson2º Período - Moluscos Infectados Gráfico de Dispersão da Pluviometria x Moluscos Infectados 2º período – Jun/08 a Mar/09 Valor do Coeficiente de Correlação 22

23. Resultado do Teste de Hipótese - 2º PeríodoMoluscos Infectados Pluviometria x Molusco Infectado t n-2 = 2,306; Rejeita -se H0. 23

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

25. Resultado do Teste de Correlação de Pearson – 1º PeríodoPor Ponto de Coleta – Moluscos Totais Período: Nov/06 a Out/07 Valor Crítico = 0,576 25

26. Resultado do Teste de Correlação de Pearson – 1º PeríodoPor Ponto de Coleta – Moluscos Totais Período: Nov/06 a Out/07 Valor Crítico = 0,576 26

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

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

29. Resultado do Teste de Correlação de Pearson – 2º PeríodoPor Ponto de Coleta – Moluscos Totais Valor Crítico = 0,632 29

30. Resultado do Teste de Correlação de Pearson – 2º PeríodoPor Ponto de Coleta – Moluscos Totais Valor Crítico = 0,632 30

31. Resultado do Teste de Correlação de Pearson – 2º PeríodoPor Ponto de Coleta – Moluscos Totais Valor Crítico = 0,632 31

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

33. Conclusão 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. 33

34. Trabalhos Futuros • 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. 34

35. Início dos “Trabalhos Futuros”

36. Análise da Degradação do Ambiente1º período 6 pontos de coleta monitorados ao longo de 11 meses Legenda

37. Análise da Degradação do Ambiente1º período A região entre “impactada” e “natural” é considerada região “alterada”.

38. Análise da Degradação do Ambiente2º período 4 pontos de coleta monitorados ao longo de 11 meses Legenda

39. Análise da Degradação do Ambiente2º período A região entre “impactada” e “natural” é considerada região “alterada”.

40. Referências 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. 40