Fisioterapeuta, aluno de mestrado pelo Departamento de Fisiologia do Instituto de Biociências-USP, laboratório de Neuroimunoendocrinologia sob orientação do Prof. Dr. Pedro A.C.M. Fernandes. Meu objeto de estudo é o efeito da eletroacupuntura no eixo melatonérgico em modelo de sepse.

Exercícios

Utilização do R para análise de questionário e elaboração de diagnóstico.

Na pesquisa clínica, é muito comum a utilização de questionários como forma de diagnosticar, quantificar e acompanhar a evolução de uma determinada doença. Após respondidos, os questionários são analisados para que dados qualitativos possam ser transformados em valores quantitativos. Esta função visa automatizar a analise dados presentes em um questionário clínico, categorizar diagnósticos e apresentar tratamentos possíveis para cada diagnóstico. Também poderá ser utilizado para analisar uma sequência de questionários de uma mesmo indivíduo, comparando os resultados temporalmente.

Para tanto: Input (2):

1. Item de lista ordenada1 -Data frame contendo as características do questionário (agrupamento de questões, diagnósticos).
2. Item de lista ordenada2 -Data frame contendo a identificação e valores do questionário do indivíduo.

Argumentos

• Item de lista não ordenadaMétodo de cálculo do questionário (Soma ou média dos valores)
• Item de lista não ordenadaQuestionário único ou comparativo?

Output: Um data frame contendo:

• Item de lista não ordenadaIdentificação do indivíduo
• Item de lista não ordenadaEscore do questionário (cálculo da pontuação total que o indivíduo obteve com o questionário)
• Item de lista não ordenadaDiagnóstico (A pontuação de cada conjunto de questões referentes a um diagnóstico será computada)
• Comparação entre questionários, caso esta opção seja escolhida

Normalização. Durante a obtenção de dados, muitas vezes por fatores que escapam do controle do pesquisador como um grande tempo de coleta ou variações climáticas, é necessário lapidar os dados brutos para que possam ser corretamente avaliados. Um dos procedimentos mais comuns é a transformação dos dados visando sua normalização, para que assim ferramentas estatísticas paramétricas possam ser empregadas. Contidianamente, ao trabalhar com os dados, diversos métodos de normalização são testados para que aquele cuja distribuição mais se aproxime da normal possa ser utilizada. O que esta função propõe é realizar diversos tipos de transformações com uma matriz de dados, compará-las e escolher dentre elas qual será o método mais eficaz através de testes de normalidade e pela representação gráfica dos dados transformados. Também será dada a escolha ao usuário de um método específico de normalização.

Input

• Item de lista não ordenadaUma matriz de dados numéricos

Argumentos

• Item de lista não ordenadaTipo de transformação a ser realizada
• Item de lista não ordenadaLogaritmica
• Raiz quadrada
• Raiz cúbica
• Número Inverso(1/x)
• Percentual da média
• Percentual de uma variável (Percentual do controle, por exemplo)
• Todas as disponíveis

• No caso do percentual de uma variável, pode-se escolher qual linha ou coluna será usada como base.

Teste de normalização (Shapiro-Wilk ou Kolgoromov-Smirnov)

Output

• A matrix com os dados normalizados (método escolhido pelo usuário ou a melhor pelo teste de normalidade)
• Valor p do teste de normalidade
• Gráfico com linha de tendência dos novos valores.