labestData: Biblioteca de Dados para Aprendizado de Estatística

Description Format Source References Examples

Dados provenientes de um estudo de seguimento em que se acompanhou trabalhadores de uma refinaria de n<c3><ad>quel no Pa<c3><ad>s de Gales durante determinado per<c3><ad>odo e avaliou-se o n<c3><ba>mero de ocorr<c3><aa>ncias de c<c3><a2>ncer nasal. O interesse do estudo <c3><a9> avaliar a associa<c3><a7><c3><a3>o entre a taxa anual de c<c3><a2>ncer nasal e as vari<c3><a1>veis explicativas: idade no primeiro emprego, ano do primeiro emprego e tempo decorrido desde o primeiro emprego.

Um data.frame com 72 observa<c3><a7><c3><b5>es e 5 vari<c3><a1>veis.

idade: Fator com quatro n<c3><ad>veis referente <c3><a0> idade (em anos) do trabalhador no seu primeiro emprego, com n<c3><ad>veis <20, 20-27, 27.5-34.9 e >35.
ano: Fator com quatro n<c3><ad>veis referente ao ano do primeiro emprego (<1910, 1910-1914, 1915-1919 e 1920-1924).
tempo: Fator com cinco n<c3><ad>veis que indica o tempo decorrido desde o primeiro emprego, em anos, categorizados nos n<c3><ad>veis 0-19, 20-39, 30-39, 40-49 e >50.
ncasos: N<c3><ba>mero de casos de c<c3><a2>ncer nasal.
tpessoas: Total de pessoas|ano de observa<c3><a7><c3><a3>o.

PAULA (2004), Exerc<c3><ad>cio 4.6.6, p<c3><a1>g. 343.

Breslow, N. E., Day, N. E. (1987). Statistical Methods in Cancer Research (vol. II). IARC Scientific Publications, International Agency for Research on Cancer, Lyon.

data(PaulaEx4.6.6)
str(PaulaEx4.6.6)

# N<c3><ba>mero de observa<c3><a7><c3><b5>es em cada combina<c3><a7><c3><a3>o das vari<c3><a1>veis explicativas
# Para modelagem n<c3><a3>o ser<c3><a1> poss<c3><ad>vel a estima<c3><a7><c3><a3>o de algumas intera<c3><a7><c3><b5>es
ftable(PaulaEx4.6.6[, c("idade", "ano", "tempo")])

# Casos de c<c3><a2>ncer seccionados pelas vari<c3><a1>veis explicativas
ftable(xtabs(ncasos ~ idade + ano + tempo, data = PaulaEx4.6.6))
xt <- xtabs((ncasos/tpessoas)*100 ~ ., data = PaulaEx4.6.6)
ftable(xt)
plot(xt)

library(lattice)

xyplot((ncasos/tpessoas) ~ tempo | ano,
       groups = idade,
       data = PaulaEx4.6.6,
       type = c("p", "g", "a"),
       auto.key = list(space = "right", cex.title = 1,
                       title = "Idade"))

# Retirando a observa<c3><a7><c3><a3>o que domina a escala do eixo y
index <- with(PaulaEx4.6.6, which.max(ncasos/tpessoas))
xyplot((ncasos/tpessoas) ~ tempo | ano,
       groups = idade,
       data = PaulaEx4.6.6[-index, ],
       type = c("p", "g", "a"),
       auto.key = list(space = "right", cex.title = 1,
                       title = "Idade"))