CURSO: Análise de dados de pesquisa em Saúde usando o IBM-SPSS  

Equipe:
Prof. Dr. Cláudio Rodrigues Leles: Professor Titular da Faculdade de Odontologia da UFG. Professor dos Programas de Pós-Graduação em Odontologia e Ciências da Saúde da UFG. Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq. Mestre e Doutor em Reabilitação Oral. Especialista em Saúde Coletiva. Especialista em Epidemiologia. Especialista em Avaliação de Tecnologias em Saúde.  
Prof. Dr. Matheus França Perazzo: Professor Adjunto da Faculdade de Odontologia da UFG. Professor do Programas de Pós-Graduação em Odontologia. Mestre e Doutor em Odontologia. Especialista em Saúde Pública.
Vagas: limitadas a 15 alunos

Datas: 27 até 31 de março de 2023

Horário: 14:00-20:00  -  Carga horária total: 30 horas (24h + 6h)

Local: Laboratório de informática, 1º andar, Faculdade de Odontologia, Universidade Federal de Goiás. Av. Universitária, esquina com Primeira Avenida, Setor Leste Universitário, Goiânia, Goiás.

Uso do software: o laboratório é equipado com computadores desktop com o software instalado. Caso o aluno prefira, pode trazer seu notebook para uso (softwre instalado versão 22.0 ou superior). Uma versão teste (trial) pode ser baixada em https://www.ibm.com/spss

Pré-requisito: Ter noções básicas de estatística descritiva e inferencial.

Módulos e tópicos do curso

Módulo I (27/03) – Principais funcionalidades do software: Conhecendo a interface do SPSS (módulos do SPSS, tela inicial, menus); Criação de banco de dados no SPSS (tipos de variáveis, rótulos, variable sets); Importação/exportação de banco de dados; Manipulação de variáveis: recodificação (Recode), contagem (Count), cálculo (Compute), recodificação automática (Visual binnning); Obtenção de nova variável a partir de variáveis existentes; Cálculo de variáveis de tempo/data (Date and time wizard); Análise descritiva/exploratória (opções Frequencies, Descriptives, Explore e Crosstabs); Tabelas cruzadas; Construção e edição de tabelas (tabelas cruzadas, formatação, ícones de organização – Pivoting trays); Construção e edição de gráficos (Chart builder e Legacy dialogs); Exportação de arquivos do SPSS (output, gráficos, tabelas) e estratégias de segurança.

Módulo II (28/03) – Estatísticas descritivas e análises bivariadas: Análise estatística inferencial: seleção do teste estatístico; Conceitos importantes: significância estatística, erros tipo I e II, teste de hipóteses; Checagem do banco de dados pré-análise: identificação de inconsistências, análise da distribuição de dados; Análises de variáveis nominais (Crossatbs): Qui-quadrado, Kappa, Risco; Análise de diferenças entre grupos de dados numéricos e ordinais: teste T, One-way ANOVA, Repeated- measures ANOVA; Testes não-paramétricos; Análise de associação entre variáveis: correlação bivariada e regressão linear simples (equação de regressão e medidas de ajuste; análise de pressupostos e interpretação dos coeficientes).
Módulo III (29/03) – Regressão simples e múltipla: Regressão linear múltipla; Regressão logística múltipla; Regressão logística multinomial; Análise de sobrevida; Princípios da análise de coorte com dados incompletos Análise bivariada (Kaplan-Meier); Análise multivariada (Regressão de Cox)
Módulo IV (30/03) – Análise de dados dependentes: Modelos lineares generalizados - Análises de dados binários, respostas positivas assimétricas e dados de contagem; Reestruturação de bancos de dados; Introdução à análise de dados dependentes; Modelos lineares mistos; Generalized Estimating Equations
Módulo V (31/03) (OPCIONAL) – Oficina de análise de dados. Planejamento de análise de dados de projetos propostos pelos alunos; Definindo o desenho experimental; Plano amostral; Definição de variáveis e métodos de mensuração; Estratégias para assegurar validade interna e externa; Técnicas estatísticas aplicadas com enfoque em análises multivariadas.