3 resultados para regressão multivariada

em Repositório Aberto da Universidade Aberta de Portugal


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O insucesso escolar em Portugal é preocupante e é um tema que vem despertando interesse crescente por parte dos políticos, dos professores, dos pais e do público em geral. Entre as disciplinas que mais contribuem para esse insucesso está a Matemática. O insucesso na Matemática é uma realidade incontornável, visível não apenas pelos maus resultados alcançados pelos alunos em testes e exames, mas também pelas enormes dificuldades manifestadas por eles na resolução de problemas, no raciocínio matemático e, sobretudo, pelo seu desinteresse em relação à Matemática. Nesta dissertação procurou aliar-se as metodologias de Estatística Multivariada, nomeadamente de Regressão Logística e de Análise de Clusters, ao insucesso escolar. As técnicas estatísticas foram aplicadas a uma base de dados construída para o efeito a partir dos resultados obtidos num inquérito aplicado aos alunos de uma escola, com o objetivo de investigar associações entre o (in)sucesso dos alunos 3.º Ciclo do Ensino Básico na disciplina de Matemática e um conjunto de variáveis referentes a dados pessoais, familiares e escolares dos alunos. Os resultados obtidos através da Análise de Regressão Logistica sugerem que a repetência a Matemática (nível inferior a 3 no final do ano letivo) está dependente da idade do aluno, das dificuldades sentidas, da participação nas aulas, do empenho e do comportamento do aluno. A Análise de Clusters procurou agrupar as variáveis em grupos homogéneos relativamente a características comuns. Verificou-se que as variáveis comportamento do aluno, fazer os trabalhos de casa e a relação com a professora estão fortemente correlacionadas, bem como as variáveis dificuldades e repetência, mas estas duas últimas bastante distantes das restantes. Da aplicação do Método Duas Etapas às variáveis de opinião, fatores de insucesso escolar e medidas para colmatar esse insucesso, resultou três Clusters, dois grandes grupos, um em que predomina a resposta não concordo nem discordo e outro em que predomina o concordo totalmente. Nesta dissertação conseguiu-se identificar importantes factores que podem ajudar a reduzir o insucesso, pelo que os seus resultados poderão ser usados no futuro na elaboração de medidas para melhorar o sucesso.

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Os avanços tecnológicos e científicos, na área da saúde, têm vindo a aliar áreas como a Medicina e a Matemática, cabendo à ciência adequar de forma mais eficaz os meios de investigação, diagnóstico, monitorização e terapêutica. Os métodos desenvolvidos e os estudos apresentados nesta dissertação resultam da necessidade de encontrar respostas e soluções para os diferentes desafios identificados na área da anestesia. A índole destes problemas conduz, necessariamente, à aplicação, adaptação e conjugação de diferentes métodos e modelos das diversas áreas da matemática. A capacidade para induzir a anestesia em pacientes, de forma segura e confiável, conduz a uma enorme variedade de situações que devem ser levadas em conta, exigindo, por isso, intensivos estudos. Assim, métodos e modelos de previsão, que permitam uma melhor personalização da dosagem a administrar ao paciente e por monitorizar, o efeito induzido pela administração de cada fármaco, com sinais mais fiáveis, são fundamentais para a investigação e progresso neste campo. Neste contexto, com o objetivo de clarificar a utilização em estudos na área da anestesia de um ajustado tratamento estatístico, proponho-me abordar diferentes análises estatísticas para desenvolver um modelo de previsão sobre a resposta cerebral a dois fármacos durante sedação. Dados obtidos de voluntários serão utilizados para estudar a interação farmacodinâmica entre dois fármacos anestésicos. Numa primeira fase são explorados modelos de regressão lineares que permitam modelar o efeito dos fármacos no sinal cerebral BIS (índice bispectral do EEG – indicador da profundidade de anestesia); ou seja estimar o efeito que as concentrações de fármacos têm na depressão do eletroencefalograma (avaliada pelo BIS). Na segunda fase deste trabalho, pretende-se a identificação de diferentes interações com Análise de Clusters bem como a validação do respetivo modelo com Análise Discriminante, identificando grupos homogéneos na amostra obtida através das técnicas de agrupamento. O número de grupos existentes na amostra foi, numa fase exploratória, obtido pelas técnicas de agrupamento hierárquicas, e a caracterização dos grupos identificados foi obtida pelas técnicas de agrupamento k-means. A reprodutibilidade dos modelos de agrupamento obtidos foi testada através da análise discriminante. As principais conclusões apontam que o teste de significância da equação de Regressão Linear indicou que o modelo é altamente significativo. As variáveis propofol e remifentanil influenciam significativamente o BIS e o modelo melhora com a inclusão do remifentanil. Este trabalho demonstra ainda ser possível construir um modelo que permite agrupar as concentrações dos fármacos, com base no efeito no sinal cerebral BIS, com o apoio de técnicas de agrupamento e discriminantes. Os resultados desmontram claramente a interacção farmacodinâmica dos dois fármacos, quando analisamos o Cluster 1 e o Cluster 3. Para concentrações semelhantes de propofol o efeito no BIS é claramente diferente dependendo da grandeza da concentração de remifentanil. Em suma, o estudo demostra claramente, que quando o remifentanil é administrado com o propofol (um hipnótico) o efeito deste último é potenciado, levando o sinal BIS a valores bastante baixos.

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A Organização Mundial de Saúde estima que nos países mais industrializados uma em cada três pessoas sofra, por ano, de uma doença de origem alimentar. De acordo com os dados da Agência Europeia para a Segurança Alimentar foram relatados pelos 27 Estados Membros da União Europeia, no ano 2012, um total de 5.363 surtos de origem alimentar, assistindo-se a uma prevalência do setor da restauração, como o local de maior ocorrência dos surtos de doenças de origem alimentar. Para o mesmo ano, Portugal reportou 7 surtos de origem alimentar, envolvendo 135 pessoas com 42 hospitalizações. Neste contexto, a aplicação de boas práticas de higiene, nomeadamente no setor da restauração, é essencial para proteger o consumidor das doenças de origem alimentar. Neste estudo, pretendeu-se identificar os constructos do modelo da Teoria do Comportamento Planeado (Theory of Planned Behaviour – TPB, segundo a terminologia anglo-saxónica), de Icek Ajzen, que melhor explicam a intenção dos operadores de alimentos em adotarem os comportamentos de higiene, a saber: i) utilização de luvas e touca de proteção de cabelos, e ii) remoção de adornos pessoais, durante a manipulação de alimentos. Para o efeito, foi aplicado um questionário tendo por base a Teoria do Comportamento Planeado, a uma amostra de cento e vinte e três operadores dos vários refeitórios de uma universidade portuguesa, na sua grande maioria do sexo feminino (91,1%) e que manipulam alimentos numa base diária, recorrendo-se primeiramente a uma fase preliminar de estudo qualitativo, ou pré-inquérito, para melhor selecionar os temas essenciais e as principais categorias a considerar na construção deste inquérito. Os inquéritos foram tratados estatisticamente recorrendo-se à estatística descritiva, à análise fatorial e avaliação da consistência interna dos fatores resultantes, seguido da aplicação de regressão linear e metodologia de análise de trajetórias (path modeling) com vista à validação do TPB. Os resultados obtidos apontam para o fato de a Atitude ser o melhor preditor da Intenção em adotar os comportamentos em estudo. Verificou-se também que a motivação de cumprir resulta da pressão exercida pelos superiores hierárquicos ou colegas, influenciando positivamente a intenção, na medida em que as crenças normativas assumiram-se como sendo o segundo preditor que melhor previu a intenção.