Interval II

O banco de dados foi elaborado com dupla digitação, no Microsoft Office Excel 2007 e para as análises estatísticas foram utilizados os programas SPSS for Windows, versão 20.0, STATA, versão 9.0.

45 Os dados foram submetidos à análise univariada [estimativas de média, desvio- padrão, mediana, valores mínimos e máximos, N(%)], bivariada e múltipla. Aplicou-se os testes paramétricos e não-paramétricos conforme a distribuição das variáveis na curva de Gauss. O nível de significância adotado foi p<0,05.

 Teste de Kolmogorov-Smirnov ou Shapiro-Wilk:

Teste de normalidade utilizado para verificar a distribuição dos valores das variáveis quanto ao afastamento observado em relação ao esperado na distribuição normal. Além dos testes de normalidade, utilizou-se métodos gráficos (ex: histogramas) para classificar as variáveis quanto à normalidade. Foram utilizados testes paramétricos, para variáveis com distribuição normal ou simétrica, e não- paramétricos, para aquelas com distribuição assimétrica.4,6

 Teste t de Student ou de Mann-Whitney:

Para comparar duas amostras independentes, cujas variáveis apresentam ou não distribuição normal, respectivamente.4,6 Utilizou-se para comparar:

 Variáveis de nascimento entre os sexos;

 Número de leucócitos entre os fatores de risco cardiovasculares;

 Número de leucócitos entre sexo, estado nutricional e composição corporal.

 _{Teste de Kruskal-Wallis:}

Para comparar três ou mais amostras independentes, cujas variáveis não apresentam distribuição normal.4,6 Utilizou-se para comparar:

46  Número de leucócitos entre as variáveis de nascimento, antropométricas, de

composição corporal e fase da adolescência;

 Variáveis de antropométricas, de composição corporal, bioquímicas entre as fases da adolescência;

 Variáveis de antropométricas e composição corporal entre os quartis de leucócitos;

 Variáveis bioquímicas entre o estado nutricional e composição corporal;  Variáveis bioquímicas entre os quartis de leucócitos

 Teste do Qui-Quadrado, Teste Exato de Fisher:

Para verificar associação entre duas variáveis qualitativas. O teste Exato de Fisher foi utilizado quando o valor esperado em pelo menos uma das caselas da tabela de contingência 2x2 for inferior a cinco.4,6 Utilizado para:

 Comparar a frequência das variáveis de nascimento em relação ao sexo;  Comparar a ocorrência de alterações nos fatores de riscos cardiovasculares

em relação aos quartis de leucócitos;

 Comparar a ocorrência de alterações nos fatores de riscos cardiovasculares em relação ao sexo;

 Comparar a ocorrência de alterações nos fatores de riscos cardiovasculares em relação às três fases da adolescência;

 Comparar a ocorrência de alterações nos fatores de riscos cardiovasculares em relação à situação nutricional do adolescente.

47  Correlação de Pearson e Spearman:

Utilizado para avaliar se existe correlação entre duas variáveis quantitativas, com distribuição paramétrica e não paramétrica, respectivamente.4,6 Foi utilizado para:

 Correlacionar os fatores de riscos cardiovasculares com os leucócitos e sua subpopulações (eosinófilos, linfócitos, monócitos, basófilos).

 Regressão linear simples e múltipla:

Para se avaliar a relação entre duas variáveis quantitativas. Denomina-se regressão linear simples e múltipla, quando há uma e mais de uma variável independente, respectivamente.4 Para as análises de regressão, todas as variáveis contínuas que não apresentaram distribuição normal ou simétrica foram transformadas em logaritmo. A presença de linearidade e multicolinearidade foram avaliadas por métodos gráficos (scatter plots) e testes (vif- variance inflaction factor). Os resíduos de cada modelo foram testados quanto à normalidade e homocedasticidade usando métodos gráficos (scatter plots e histogramas). O teste foi aplicado para:

 Para modelar a relação entre leucócitos e variáveis antropométricas e laboratoriais, por sexo e fase da adolescência;

 Para modelar a relação entre leucócitos e fatores de riscos cardiovasculares;

 Regressão de Poisson:

Para verificar a associação entre exposição e desfecho em estudos de corte transversal com desfechos binários, apresenta como medida de efeito a razão de prevalência (RP), permitindo interpretações mais precisas, uma vez que a razão das

48 chances superestima a magnitude em doenças com prevalência elevada.25 Utilizou- se para:

 Avaliar associação entre cada alteração nos marcadores cardiometabólicos, com ajuste por sexo e fase da adolescência. A força de associação foi avaliada pela RP com Intervalo de Confiança (IC) de 95%.

49 4.8 – Referências

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52