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Avaliação de associações e similaridades em epidemiologia veterinária por meio da análise de correspondência

Evaluation of associations and similarities in veterinary epidemiology by correspondence analysis

Resumo

Chi-square test and correspondence analysis were used to evaluate the relationship between class of milk somatic cells count (0-300,000; 301,000-600,000; and >600,000 cells/ml) and type of milking in data from 87 herds that comprised manual and machine milking. Chi-square test showed no relationship between process of milking and class of milk somatic cells count but the correspondence analysis showed higher relationship between manual milking and class of somatic cells count >600,000 cells/ml in comparison to the other classes of somatic cells count (0-300,000 and 301,000-600,000 cells/ml). The graphic representation of the correspondence analysis (dimension 1) showed similarity of somatic cells count for manual and pipeline milking systems.

Somatic cell count; veterinary epidemiology; multivariate analysis; risk factors


Somatic cell count; veterinary epidemiology; multivariate analysis; risk factors

Contagem de células somáticas; análise multivariada; epidemiologia veterinária; fatores de risco

COMUNICAÇÃO

[Communication]

Avaliação de associações e similaridades em epidemiologia veterinária por meio da análise de correspondência

[Evaluation of associations and similarities in veterinary epidemiology by correspondence analysis]

G.N. Souza1, J.R.F. Brito2*, R.R. Bastos3, L. Rubiale2

1Pós-graduando pela Universidade Federal de Minas Gerais

2Embrapa Gado de Leite

Rua Eugênio do Nascimento 610

36038-330 – Juiz de Fora, MG

3Departamento de Estatística da UFJF

Recebido para publicação em 17 de dezembro de 2001

Recebido para publicação, após modificações, em 30 de abril de 2002

*Autor para correspondência

E-mail: jrfbrito@cnpgl.embrapa.br

Um dos objetivos da epidemiologia veterinária é identificar e quantificar os fatores de risco para problemas de saúde e produção animal. Muitos estudos relacionados à saúde e à produção animal envolvem avaliações simultâneas dos fatores de risco. Essas análises podem ser complicadas em função de multicolinearidade dos fatores de risco, fatores de confundimento, interações entre variáveis, tamanho da amostra e associações a serem avaliadas.

A técnica de análise apresentada neste trabalho, chamada análise de correspondência e inicialmente descrita por Hirschfeld (1953), citado por Hill (1974), é aplicada para verificar associações e similaridades entre variáveis qualitativas e/ou variáveis contínuas categorizadas (Gitau et al., 2001). É um procedimento de análise multivariada e sua aplicação na medicina veterinária preventiva e epidemiologia fornece, por meio de representação gráfica, evidências de quais fatores de risco estão associados com a prevalência ou incidência de enfermidades, bem como identifica grupos ou populações que possuem os mesmos fatores de risco. Os indicadores de resultados são eixos, referidos como dimensões que definem vetores de maior variabilidade dos dados em um espaço multidimensional (Dohoo et al., 1997). A relação entre múltiplas variáveis categóricas é investigada sem designar uma estrutura causal (nenhuma variável dependente e independente). Esses atributos fazem a análise de correspondência útil para refinar indicadores e analisar dados empíricos com base em seus indicadores (Gitau et al., 2001). O objetivo do presente trabalho foi aplicar a análise de correspondência para avaliar associações e similaridades de variáveis categóricas.

Foram utilizados dados de 87 rebanhos bovinos leiteiros submetidos a ordenha manual (26), ordenha mecânica balde ao pé (28) e ordenha mecânica canalizada (33). Os rebanhos foram classificados de acordo com a média geométrica das últimas três determinações mensais de contagem de células somáticas (CCS) do leite total da seguinte forma: até 300.000, de 301.000 a 600.000 e acima de 600.000 células/ml. A informação sobre o tipo de ordenha utilizada em cada propriedade foi obtida por intermédio da aplicação de um questionário sobre as características da propriedade e do rebanho. A análise de correspondência foi realizada utilizando-se Statistical... (1998).

A distribuição das freqüências observadas, esperadas e resíduos ajustados das propriedades com diferentes médias de CCS do leite total e tipos de ordenha é apresentada na Tab. 1 (tabela de contingência 3x3). O resultado do teste qui-quadrado (Sampaio, 1998) não sugeriu possível associação entre as variáveis testadas, nem mesmo analisando os resíduos ajustados de todas as nove células da tabela de contingência, visto que nenhum resíduo foi significativo (P<0,05).

A forma alternativa de se verificar associações entre as variáveis do presente estudo seria a aplicação da análise de correspondência. As dimensões 1 e 2, referencial para analisar as associações, representaram 97,6% e 2,4% da variabilidade dos dados, respectivamente. Dessa forma, a dimensão 1 foi de maior relevância para se avaliar as associações. De acordo com a representação gráfica da análise de correspondência pelo método de normalização canônica (Fig. 1), observou-se que os pontos que representam os rebanhos com valores de CCS de até 300.000 e de 301.000 a 600.000 por ml e ordenha mecânica balde ao pé localizaram-se à esquerda do eixo central da dimensão 1, sugerindo associação entre classes de CCS e tipo de ordenha. Os pontos que representam os rebanhos com CCS acima de 600.000 por ml, ordenha manual e ordenha mecânica canalizada encontravam-se à direita do eixo central da dimensão 1, o que sugere também associação entre tais categorias. Observou-se que rebanhos com CCS acima de 600.000 por ml e ordenha manual encontravam-se de um mesmo lado tanto para dimensão 1 como para dimensão 2, indicando que houve maior associação entre essas categorias em relação à ordenha mecânica canalizada.


Para identificar qual categoria da variável tipo de ordenha estava mais associada a uma determinada categoria da classe de CCS do leite total é necessário traçar linhas que passem pelos pontos que representavam os tipos de ordenha e pelo ponto formado pelos eixos centrais das dimensões (linhas tracejadas com pontos). Nesse caso, nota-se que a linha que passa pelo ponto que representa a ordenha mecânica balde ao pé sobrepõe o eixo central da dimensão 2. Em seguida, traçar linhas perpendiculares ao eixo central da dimensão 1 que passem pelos pontos representativos das classes de CCS do leite total do rebanho (linhas tracejadas). As distâncias entre os pontos formados pela interseção das linhas azuis e vermelhas até os pontos que representam os tipos de ordenha serão o referencial para indicar associações. Observa-se que a distância entre o ponto formado pela interseção da linha tracejada que representa a categoria de CCS do leite total do rebanho maior que 600.000 células/ml e a linha tracejada com ponto que representa a ordenha manual é menor do que as demais distâncias, o que indicou maior associação entre ordenha manual e CCS do leite total do rebanho maior que 600.000 células/ml em relação às outras categorias de CCS do leite total do rebanho.

Houve similaridade entre ordenha mecânica canalizada e ordenha manual quanto ao valor de CCS do leite. A análise de correspondência foi realizada pelo método de normalização com base nos tipos de ordenha. Para análise das similaridades, observaram-se os pontos que representavam os tipos de ordenha em relação ao eixo central da dimensão 1. As variáveis, representadas por pontos que estavam do mesmo lado em relação ao eixo central, possuíam similaridades (Fig. 2).


A representação gráfica da análise de correspondência demonstrou ser uma forma alternativa e objetiva de demonstrar tendências de associações existentes entre variáveis categóricas, mesmo quando não é possível identificar essas associações por meio de testes tradicionais como o teste do qui-quadrado. Além de fornecer informações sobre associações entre variáveis, foi possível também identificar grupos de propriedades que possuem características comuns ou similaridades. Como desvantagem da análise de correspondência, variáveis contínuas precisam ser categorizadas, podendo resultar em perda de informações de acordo com a categorização dessas variáveis e somente é possível apresentar gráficos de associações se as duas variáveis testadas tiverem no mínimo três categorias.

Palavras-chave: Contagem de células somáticas, análise multivariada, epidemiologia veterinária, fatores de risco

ABSTRACT

Chi-square test and correspondence analysis were used to evaluate the relationship between class of milk somatic cells count (0-300,000; 301,000-600,000; and >600,000 cells/ml) and type of milking in data from 87 herds that comprised manual and machine milking. Chi-square test showed no relationship between process of milking and class of milk somatic cells count but the correspondence analysis showed higher relationship between manual milking and class of somatic cells count >600,000 cells/ml in comparison to the other classes of somatic cells count (0-300,000 and 301,000-600,000 cells/ml). The graphic representation of the correspondence analysis (dimension 1) showed similarity of somatic cells count for manual and pipeline milking systems.

Keywords: Somatic cell count, veterinary epidemiology, multivariate analysis, risk factors

  • DOHOO, I.R.; DUCROT, C.; FOURICHON, C. et al. An overview of techniques for dealing with large numbers of independent variables in epidemiologic studies. Prev. Vet. Med., v.29, p.161-239, 1997.
  • GITAU, T.; McDERMOTT, J.J.; WALTER-TOEWS, D. et al. Use of correspondence analysis in agroecosystem health and sustainability assessment. In: SYMPOSIUM OF THE INTERNATIONAL SOCIETY FOR VETERINARY EPIDEMIOLOGY AND ECONOMICS, 9, 2000, Breckenridge. Proceedings... Breckenridge: ISVEE, 2000. p.501-502.
  • HILL, M.O. Correspondence analysis: a neglected multivariate method. Appl. Statist, v.23, p.340-354, 1974.
  • SAMPAIO, I.B.M. Estatística aplicada à experimentação animal Belo Horizonte: Fundação de Ensino e Pesquisa em Medicina Veterinária e Zootecnia, 1998. 221p.
  • STATISTICAL package for the social science, versão 8.0. Chicago: SPSS Inc. 1998.

Datas de Publicação

  • Publicação nesta coleção
    25 Mar 2003
  • Data do Fascículo
    Out 2002

Histórico

  • Revisado
    30 Abr 2002
  • Recebido
    17 Dez 2001
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