Análise Bivariada – NUMÉRICA X CATEGÓRICA (Stata)

Para começar, deve-se analisar a normalidade das variáveis numéricas (rever post anterior)!

Análise 1: Numéricas por categóricas

Passo 1: Se a variável categórica (varcateg) tiver 2 classes (dicotômica), a comparação é entre 2 médias.

# 2 médias de distribuição normal - Teste t de Student

COMANDO DIGITADO: ttest varnum, by( varcateg)

OUTROS COMANDOS:

ttest variavel == v

Onde v é valor para saber se uma variável tem uma média de valor específico.

ttest variavel1 == variavel2 , unpaired

Para identificar se duas variáveis têm a mesma média, para dados não-pareados (amostras independentes).

ttest variavel1 == variavel2

Para dados pareados.

ttesti #obs1 #mean1 #sd1 #obs2 #mean2 #sd2

Forma imediata de comparação de médias de duas amostras.

EXERCÍCIO 1 ____________________________________________________________________

Analisar se há diferença entre as médias das variáveis numéricas normais com o desfecho “obesidade_criança”, variável categórica dicotômica. Preencher a tabela.

COMANDO DIGITADO:

ttest idade, by ( obesidade_criança) 

Tabela 1 – Variáveis normais com desfecho dicotômico:

Criança	n	Média	DP	IC95%	*p-valor
Idade
Não obeso	57	7,02	1,37	6,65-7,38	0,443
Obeso	56	6,82	1,34	6,46-7,18

 *O p-valor é o bicaudal.

# 2 médias de distribuição NÃO-normal - Mann-Whitney

COMANDO DIGITADO:

ranksum varnum, by( varcateg) - Para amostras independentes.

signrank - Para dados pareadas, usando teste de Wilcoxon, a hipótese nula é que as distribuições são iguais.

signtest - Também testa a igualdade de observações pareadas através do cálculo das diferenças entre variável e a expressão (ou outra variável). A hipótese nula é que a média das diferenças é igual a zero.

EXERCÍCIO 2:____________________________________________________________________

Analisar se há diferença entre as medianas das variáveis numéricas não-normais com o desfecho “obesidade_criança”, variável categórica dicotômica. Preencher a tabela.

COMANDO DIGITADO:

ranksum perimetro_braquial, by(obesidade_crianca)

bysort obesidade_crianca: sum perimetro_braquial, d

O comando bysort mostra os valores de mediana, P25, P75, pelas categorias da variável “obesidade_criança”.

Tabela 2 – Variáveis não-normais com desfecho dicotômico

Criança	n	Mediana	P25	P75	p-valor
Perímetro braquial
Não obeso	57	19	17	22	0,753
Obeso	56	19	17	22

Passo 2: Se a variável categórica (varcateg) tiver mais de 2 classes, a comparação é entre mais de 2 médias.

# mais de 2 médias de distribuição normal - Análise de variância (ANOVA)

COMANDO DIGITADO: oneway varnum varcateg, tab bonferroni

Primeiro, observa-se o teste de Bartlett, que analisa a desigualdade das variâncias, pois, só se pode fazer ANOVA se as variâncias forem iguais, ou seja, se p > 0,05 (não-significante).

EXERCÍCIO 3 ____________________________________________________________________

Analisar se há diferença entre as médias das variáveis numéricas normais com o desfecho “obesidade_classe”, variável categórica com mais de 2 classes. Preencher a tabela.

COMANDO DIGITADO:

oneway idade obesidade_classe, tab bonferroni

ttest idade if obesidade_classe==0 | obesidade_classe==1, by( obesidade_classe)

ttest idade if obesidade_classe==1 | obesidade_classe==2, by( obesidade_classe)

O tab não mostra IC95% das médias, para isso faz-se o ttest para pares de categorias, um por vez, e mostra o valor de p para o par.

Tabela 3 – Variáveis normais com desfecho de três categorias:

Criança	n	Média	DP	IC95%	p-valor
Idade
Não obeso	57	7,02	1,37	6,65-7,38
Obeso 1	32	6,44	1,32	5,96-6,91	0,148
Obeso 2	24	7,33	1,20	6,82-7,84	0,985

# mais de 2 médias de distribuição NÃO-normal - Kruskal-Wallis

COMANDO DIGITADO: kwallis varnum, by( varcateg)

Compara as medianas de amostras independentes.

EXERCÍCIO 4 ____________________________________________________________________

Analisar se há diferença entre as médias as medianas das variáveis numéricas não-normais com o desfecho “obesidade_classe”, variável categórica com mais de 2 classes. Preencher a tabela.

COMANDO DIGITADO:

kwallis perimetro_braquial, by( obesidade_classe)

bysort obesidade_classe: sum perimetro_braquial, d

Para mostrar os valores de mediana, P25, P75, pelas categorias da variável “obesidade_classe”.

Tabela 4 – Variáveis não-normais com desfecho de três categorias:

Criança	n	Mediana	P25	P75	p-valor
Perímetro braquial
Não obeso	57	19	17	22	0,000
Obeso 1	32	18	16,5	19
Obeso 2	24	21	19,5	24,5

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Para a análise com variável categórica, sugiro rever como categorizar uma variável numérica, pois pode ser necessário, ok!