# Leitura de Dados # Pacotes Necessários para a Análise require(foreign) require(xtable) require(Hmisc) # Armazenando os nomes dos arquivos # nomes<-list.files(getwd(),pattern='.rec') # Concatenando os arquivos importados do Epi-info #d<-NULL;for (i in 1:length(nomes)) { #dtemp<-read.epiinfo(file(nomes[i],encoding='latin1')) #dtemp$cidade<-strsplit(nomes[i],".rec")[[1]] #d<-rbind(d,dtemp) #} # Leitura do Conjunto de Dados em Formato CSV d<-read.csv('http://www.leg.ufpr.br/~joel/dados/obesidade/DadosMunicipios.csv') head(d);tail(d) # Leitura das Informacoes Socio-Economicas c<-read.csv2("http://www.leg.ufpr.br/~joel/dados/obesidade/tabsocecon.csv") c # Incorporacao de informacoes socio-economicas d$idh<-NA d$pib<-NA d$gini<-NA d$taxapobre<-NA for (i in 1:length(c$cidade)){ cid<-as.character(c$cidade[i]) ind.cid<-which(d$cidade==cid) ind.cid d$idh[ind.cid]<-c$idh[c$cidade==cid] d$pib[ind.cid]<-c$pib[c$cidade==cid] d$gini[ind.cid]<-c$gini[c$cidade==cid] d$taxapobre[ind.cid]<-c$taxapobre[c$cidade==cid] } # Criacao de variaveis a partir de transformacoes d$imc<-d$WEIGHT/((d$HEIGHT/100)^2) d$idade<-d$AGE/12 d$faixaet<-cut(d$idade,br=c(10,14,18)) # Correcao de um valor discrepante d$imc[which(d$imc>100)]<-NA # Tabela de Frequencia por Sexo table(d$SEXO) # Tabela de Frequencia por Faixa Etaria table(d$faixaet) # Tabela de Contingencia Sexo x Faixa Etaria table(d$SEX,d$faixaet) #Calculando o imc medio por cidade imcmedio<-by(d$imc,d$cidade,mean,na.rm=T) altmedio<-by(d$HEIGHT,d$cidade,mean,na.rm=T) pibmedio<-by(d$pib,d$cidade,mean,na.rm=T) taxapobremedio<-by(d$taxapobre,d$cidade,mean,na.rm=T) ginimedio<-by(d$gini,d$cidade,mean,na.rm=T) idhmedio<-by(d$idh,d$cidade,mean,na.rm=T) ind.f<-d$SEX=="F" ind.m<-d$SEX=="M" d$sexo<-NA d$sexo[ind.f==T]<-"fem";d$sexo[ind.m==T]<-"masc" d$sexoetaria<-interaction(d$sexo,d$faixaet) with(d,by(imc,sexoetaria,mean,na.rm=T)) with(d,by(imc,sexoetaria,median,na.rm=T)) with(d,by(imc,sexoetaria,sd,na.rm=T)) with(d,by(imc,sexoetaria,var,na.rm=T)) with(d,boxplot(imc~sexoetaria)) aov.imc<-with(d,aov(imc~sexoetaria)) summary(aov.imc) TukeyHSD(aov.imc) # Correlacao entre IMC e variaveis socio economicas vimc <- cbind(imcmedio,pibmedio,taxapobremedio,idhmedio,ginimedio) vimc <-na.omit(vimc) c.vimc<-round(cor(vimc),2) # Correlacao entre Estatura e variáveis socio economicas valt<-cbind(altmedio,pibmedio,taxapobremedio,idhmedio,ginimedio) valt<-na.omit(valt) c.valt<-round(cor(valt),2) xtable(c.valt) # Diagramas de Dispersão entre IMC e Indicadores Sócio Econômicos X11() jpeg("pibximc.jpg") plot(pibmedio,imcmedio,xlab="pib",ylab="imc") abline(lm(imcmedio~pibmedio)) dev.off() X11() jpeg("idhximc.jpg") plot(idhmedio,imcmedio,xlab="idh",ylab="imc") abline(lm(imcmedio~idhmedio)) dev.off() X11() jpeg("taxapobreximc.jpg") plot(taxapobremedio,imcmedio,xlab="taxa de pobreza",ylab="imc") abline(lm(imcmedio~taxapobremedio)) dev.off() X11() jpeg("giniximc.jpg") plot(ginimedio,imcmedio,xlab="gini",ylab="imc") abline(lm(imcmedio~ginimedio)) dev.off() # Diagramas de Dispersão entre Estatura e Indicadores Sócio-Econômicos X11() jpeg("pibxalt.jpg") plot(pibmedio,altmedio,xlab="pib",ylab="Estatura") abline(lm(altmedio~pibmedio)) dev.off() X11() jpeg("idhxalt.jpg") plot(idhmedio,altmedio,xlab="idh",ylab="Estatura") abline(lm(altmedio~idhmedio)) dev.off() X11() jpeg("taxapobrexalt.jpg") plot(taxapobremedio,altmedio,xlab="taxa de pobreza",ylab="Estatura") abline(lm(altmedio~taxapobremedio)) dev.off() X11() jpeg("ginixalt.jpg") plot(ginimedio,altmedio,xlab="gini",ylab="Estatura") abline(lm(altmedio~ginimedio)) dev.off() # Analise por sexo e faixa etaria # imc e estatura m.imest<-with(d,by(cbind(imc,HEIGHT),sexoetaria,mean,na.rm=T)) xtable(matrix(m.imest,ncol=2)) graphics.off() system("scp *.jpg root@pataxo.est.ufpr.br:/var/www/dokuwiki/data/media/projetos/obesidade") system("cp AnaliseDados.R analisedados.r") system("scp *.r root@pataxo.est.ufpr.br:/var/www/dokuwiki/data/media/projetos/obesidade")