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Relatório de análise estatística sobre o projeto "análise multicomportamental da composição corporal em jovens esportistas e não esportistas"

Silvia Nagib Elian Carolina Miguel Lopes; Tatiana Martorano Bona

São Paulo IME-USP 2009

Localização: IME - Inst. Matemática e Estatística    (IME-RAE-CEA E42r 2009 v.04 ) e outros locais(Acessar)

  • Título:
    Relatório de análise estatística sobre o projeto "análise multicomportamental da composição corporal em jovens esportistas e não esportistas"
  • Autor: Silvia Nagib Elian
  • Carolina Miguel Lopes; Tatiana Martorano Bona
  • Assuntos: ESTATÍSTICA APLICADA
  • Notas: Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/c2a2d578-95e9-4adb-bae0-0cd4067472f5/1772742.pdf. Acesso em: 28 jun. 2023
  • Notas Locais: RAE-CEA-09P04
  • Descrição: A análise da composição corporal tem se mostrado uma ferramenta de grande importância na melhoria das condições de saúde e de aptidão física. Atualmente, o sofisticado método de absortometria de raios-X de dupla energia (DXA) prevê as componentes corporais, via técnica multicompartimental, de forma precisa. Porém, seu uso é limitado e restrito. Este trabalho tem como objetivo analisar as componentes da composição corporal (massa de gordura, massa muscular e massa óssea) com base na análise multicompartimental, considerando idade, maturação e prática esportiva; e propor equações preditivas para essas componentes a partir de variáveis antropométricas. Para isto, foram utilizados quatrocentos e oito indivíduos do sexo masculino com idade entre oito e dezoito anos classificados em esportistas e não esportistas. A análise descritiva indicou que só parece haver diferenças entre esportistas e não esportistas para a variável massa de gordura, sendo essa a única que não se modifica consideravelmente com a idade e a maturação. Além disso, as componentes corporais são altamente correlacionadas entre si e com as variáveis explicativas, justificando a utilização de um modelo de regressão multivariada. Notou-se também que as variáveis explicativas possuem alta correlação entre si, gerando o problema da multicolinearidade. Selecionadas as variáveis explicativas, ajustaram-se três modelos de regressão linear multivariada. Todos satisfaziam às suposições básicas, o grau de multicolinearidade entre as variáveis explicativas era aceitável e tais variáveis explicativas apresentaram contribuição estatisticamente significante.
  • Editor: São Paulo IME-USP
  • Data de criação/publicação: 2009
  • Formato: 64 p.
  • Idioma: Português
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