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dc.contributor.advisorMateus, Ana Lúcia Souza Silva
dc.creatorGiuliani, Caroline dos Santos
dc.date.accessioned2022-03-30T14:00:46Z
dc.date.available2022-03-30T14:00:46Z
dc.date.issued2022-01-12
dc.date.submitted2022
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/23984
dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Naturais e Exatas, Curso de Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa, RS, 2022.por
dc.description.abstractObesity has been increasing in recent decades, becoming one of the public health challenges. Aiming at prevention, promotion and health care in the school environment, the School Health Program (SHP) was created, with nutritional assessment being one of the health actions provided for in the program. The objective of this study was to determine a regression model for anthropometric variables of SHP students, in the city of Unistalda, in the state of Rio Grande do Sul. For this, data were collected from the nutritional assessment of 125 PSE students from five to 18 years old, enrolled in basic education in municipal public schools in the rural area of the municipality. A descriptive analysis was carried out in order to verify the nutritional status of the students, tests to analyze the association between the categorical variables BMI/Age and Height/Age according to sex and also to verify the correlation between the variables BMI vs. age, weight vs. height and age vs. stature. A percentage of 41.6% of excess weight was observed, being 20% obesity. There was no association between the categorical variables. A positive linear relationship was verified in the correlation analysis between the variables. A linear regression model was fitted and, to verify the adequacy of the fit, diagnostic techniques and residual analysis were applied. The gamma distribution with identity binding function showed the best goodness of fit according to the criteria for selection of models considered.eng
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectEstado nutricionalpor
dc.subjectSeleção de modelospor
dc.subjectModelo linear generalizadopor
dc.subjectNutritional statuseng
dc.subjectSelection of modelseng
dc.subjectGeneralized linear modeleng
dc.titleModelo de regressão para variáveis antropométricas de alunos do Programa Saúde na Escolapor
dc.title.alternativeRegression model for anthropometric variables of students in the Health at School Programeng
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso de Especializaçãopor
dc.degree.localSanta Maria, RS, Brasilpor
dc.degree.specializationEstatística e Modelagem Quantitativapor
dc.description.resumoA obesidade vem aumentando nas últimas décadas, tornando-se um dos desafios da saúde pública. Visando a prevenção, promoção e atenção à saúde no ambiente escolar, foi criado o Programa Saúde na Escola (PSE), sendo a avaliação nutricional uma das ações de saúde previstas no programa. Objetivou-se com este estudo determinar um modelo de regressão para variáveis antropométricas de alunos do PSE, do município de Unistalda, do Estado do Rio Grande do Sul. Para isso, foram coletados dados da avaliação nutricional de 125 alunos do PSE de cinco a 18 anos, matriculados na educação básica de escolas públicas municipais da zona rural do município. Realizou-se uma análise descritiva com intuito de verificar o estado nutricional dos alunos, testes para analisar a associação entre as variáveis categóricas IMC/Idade e Estatura/Idade de acordo com o sexo e também, verificar a correlação entre as variáveis IMC vs. idade, peso vs. estatura e idade vs. estatura. Foi observado um percentual de 41,6% de excesso de peso, sendo 20% obesidade. Não houve associação entre as variáveis categóricas. Foi verificada relação linear positiva na análise de correlação entre as variáveis. Ajustou-se um modelo de regressão linear e, para verificar a adequação do ajuste, foram aplicadas técnicas de diagnósticos e análise de resíduos. A distribuição gama com função de ligação identidade apresentou melhor qualidade de ajuste de acordo com os critérios de seleção de modelos considerados.por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICApor
dc.publisher.unidadeCentro de Ciências Naturais e Exataspor


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