df <- read.csv2(file = "df.csv")Revisão das variáveis selecionadas
Lendo a base
Filtrando os dados para pegar apenas idosos (idade >=60)
df <-
df |>
dplyr::filter(RIDAGEYR >= 60)Step 1- Verificar se extrai as variáveis solicitadas
Abaixo estão todas as variáveis extrai de acordo com o documento que você me enviou.
Cheque se extrai todas.
colnames(df) [1] "SEQN" "HUQ010" "HUQ071" "HUD080" "SDDSRVYR" "RIAGENDR"
[7] "RIDAGEYR" "RIDRETH1" "DMDEDUC2" "DMDMARTL" "INDFMIN2" "WTINT2YR"
[13] "WTMEC2YR" "PAQ605" "PAQ610" "PAD615" "PAQ620" "PAQ625"
[19] "PAD630" "PAQ635" "PAQ640" "PAD645" "PAQ650" "PAQ655"
[25] "PAD660" "PAQ665" "PAQ670" "PAD675" "PAD680" "CDQ010"
[31] "CDQ001" "DIQ010" "DIQ050" "RXDUSE" "RXDCOUNT" "SMQ020"
[37] "SMD030" "SMQ040" "SMQ050Q" "SMD641" "SMD650" "MCQ160B"
[43] "MCQ160C" "MCQ160D" "MCQ160E" "MCQ160F" "MCQ160O" "MCQ080"
[49] "MCQ160L" "MCQ220" "KIQ022" "WTDRD1" "DR1TKCAL" "DR1TPROT"
[55] "DR1TCARB" "DR1TSUGR" "DR1TFIBE" "DR1TTFAT" "DR1TSFAT" "DR1TMFAT"
[61] "DR1TPFAT" "DR1TCHOL" "WTDR2D" "DR2TKCAL" "DR2TPROT" "DR2TCARB"
[67] "DR2TSUGR" "DR2TFIBE" "DR2TTFAT" "DR2TSFAT" "DR2TMFAT" "DR2TPFAT"
[73] "DR2TCHOL" "BMXWT" "BMXHT" "BPXSY1" "BPXDI1" "BPXSY2"
[79] "BPXDI2" "BPXSY3" "BPXDI3" Repare que extrai 5 variáveis a mais:
- SDDSRVYR: Data release cycle;
- WTINT2YR: Full sample 2 year MEC exam weight;
- WTMEC2YR: Full sample 2 year interview weight;
- SDMVPSU: Masked variance pseudo-PSU;
- SDMVSTRA: Masked variance pseudo-stratum.
Essas variáveis são necessárias para fazer o sample design, procedimento de amostragem que é realizado para manter a amostra representativa da população americana.
Tamanho da amostra
O tamanho da amostra esta em 4051. Lembrando que esse “n” consiste de sujeitos com idade igual ou superior a 60 .
PONTO IMPORTANTE
Dados ausentes
Primeiramente, observe a figura abaixo que apresenta os percentual de dados faltantes para cada variável.
DataExplorer::plot_missing(df)
Repare nas colunas vermelha e lilás. Para essas varáveis, a quantidade de dados faltantes é elevada e, se forem fundamentais para o seu trabalho, não será possível realizar as analises devido ao pequeno tamanho amostral.
Dê uma olhada na tabela abaixo (50 primeiras linhas) a quatidade de dado faltante (expresso como NA):
knitr::kable(df[1:50,])| SEQN | HUQ010 | HUQ071 | HUD080 | SDDSRVYR | RIAGENDR | RIDAGEYR | RIDRETH1 | DMDEDUC2 | DMDMARTL | INDFMIN2 | WTINT2YR | WTMEC2YR | PAQ605 | PAQ610 | PAD615 | PAQ620 | PAQ625 | PAD630 | PAQ635 | PAQ640 | PAD645 | PAQ650 | PAQ655 | PAD660 | PAQ665 | PAQ670 | PAD675 | PAD680 | CDQ010 | CDQ001 | DIQ010 | DIQ050 | RXDUSE | RXDCOUNT | SMQ020 | SMD030 | SMQ040 | SMQ050Q | SMD641 | SMD650 | MCQ160B | MCQ160C | MCQ160D | MCQ160E | MCQ160F | MCQ160O | MCQ080 | MCQ160L | MCQ220 | KIQ022 | WTDRD1 | DR1TKCAL | DR1TPROT | DR1TCARB | DR1TSUGR | DR1TFIBE | DR1TTFAT | DR1TSFAT | DR1TMFAT | DR1TPFAT | DR1TCHOL | WTDR2D | DR2TKCAL | DR2TPROT | DR2TCARB | DR2TSUGR | DR2TFIBE | DR2TTFAT | DR2TSFAT | DR2TMFAT | DR2TPFAT | DR2TCHOL | BMXWT | BMXHT | BPXSY1 | BPXDI1 | BPXSY2 | BPXDI2 | BPXSY3 | BPXDI3 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 83732 | 3 | 2 | NA | 9 | 1 | 62 | 3 | 5 | 1 | 10 | 134671.370 | 135629.507 | 2 | NA | NA | 1 | 5 | 10 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 1 | 6 | 30 | 480 | 1 | 2 | 1 | 1 | 1 | 9 | 1 | 22 | 3 | 22 | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 1 | 2 | 92670.700 | 1781 | 76.03 | 193.29 | 42.31 | 23.6 | 79.24 | 23.430 | 31.897 | 18.528 | 138 | 69945.934 | 2744 | 133.60 | 281.64 | 118.40 | 15.9 | 121.59 | 40.420 | 42.428 | 26.813 | 635 | 94.8 | 184.5 | 128 | 70 | 124 | 64 | 116 | 62 |
| 83734 | 4 | 2 | NA | 9 | 1 | 78 | 3 | 3 | 1 | 5 | 12400.009 | 12575.839 | 2 | NA | NA | 1 | 4 | 240 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 480 | 1 | 1 | 1 | 2 | 1 | 7 | 1 | 14 | 3 | 16 | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 6529.620 | 2482 | 116.50 | 304.53 | 62.87 | 35.1 | 91.97 | 23.122 | 28.666 | 32.561 | 506 | 4928.422 | 1928 | 93.78 | 194.17 | 94.51 | 17.4 | 90.14 | 39.829 | 30.152 | 10.465 | 326 | 83.4 | 170.1 | 138 | 46 | 132 | 44 | 136 | 46 |
| 83737 | 3 | 2 | NA | 9 | 2 | 72 | 1 | 2 | 4 | 14 | 11252.312 | 10878.684 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 10 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | NA | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 2 | 2 | 5360.309 | 1304 | 79.02 | 153.43 | 22.31 | 16.1 | 43.08 | 11.817 | 14.394 | 11.761 | 233 | 4314.250 | 663 | 26.80 | 100.77 | 23.99 | 11.9 | 19.28 | 4.639 | 8.133 | 5.001 | 186 | 64.4 | 150.0 | 116 | 58 | 122 | 58 | 120 | 60 |
| 83754 | 2 | 2 | NA | 9 | 2 | 67 | 2 | 5 | 1 | 6 | 10495.866 | 10191.914 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 1 | 5 | 35 | 360 | 1 | 1 | 2 | 2 | 1 | 3 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 16510.376 | 1896 | 48.90 | 230.26 | 116.72 | 9.9 | 88.38 | 40.810 | 26.126 | 15.542 | 251 | 17771.887 | 2086 | 64.38 | 300.69 | 144.97 | 9.4 | 71.61 | 18.409 | 25.795 | 20.980 | 638 | 117.8 | 164.1 | 124 | 76 | 116 | 64 | 116 | 76 |
| 83755 | 2 | 2 | NA | 9 | 1 | 67 | 4 | 5 | 2 | 5 | 14080.096 | 13991.639 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 1 | 2 | 180 | 2 | NA | NA | 1 | 2 | 90 | 180 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | 2 | 2 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 22208.398 | 2279 | 51.44 | 364.15 | 210.07 | 29.0 | 74.42 | 26.711 | 21.593 | 19.883 | 111 | 22397.052 | 2758 | 110.88 | 332.16 | 179.57 | 26.2 | 93.05 | 29.119 | 26.735 | 28.348 | 370 | 97.4 | 183.8 | 132 | 84 | 136 | 82 | 132 | 78 |
| 83758 | 2 | 2 | NA | 9 | 1 | 80 | 3 | 5 | 2 | 9 | 30375.766 | 0.000 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 600 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 9 | 1 | 19 | 3 | 10 | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 83773 | 2 | 2 | NA | 9 | 2 | 80 | 3 | 3 | 2 | 7 | 37582.053 | 39939.419 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 120 | 2 | 2 | 2 | 9 | 1 | 7 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 27028.243 | 1444 | 53.52 | 215.48 | 126.49 | 8.8 | 41.90 | 16.838 | 12.489 | 8.429 | 337 | 20227.705 | 1736 | 65.18 | 270.99 | 141.29 | 32.3 | 52.84 | 11.592 | 22.199 | 13.631 | 143 | 67.7 | 149.8 | 148 | 56 | 146 | 68 | 142 | 68 |
| 83775 | 3 | 2 | NA | 9 | 2 | 69 | 2 | 1 | 4 | 2 | 7250.103 | 8799.981 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 1 | 7 | 90 | 2 | NA | NA | 1 | 7 | 90 | 480 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 4 | 1 | 13 | 3 | 3 | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 14255.515 | 1648 | 45.09 | 236.44 | 126.75 | 16.2 | 61.49 | 30.253 | 17.415 | 8.040 | 197 | 18402.596 | 1143 | 43.75 | 172.67 | 90.69 | 9.9 | 32.99 | 12.870 | 11.122 | 6.463 | 150 | 77.7 | 160.2 | 140 | 56 | 132 | 48 | 130 | 60 |
| 83785 | 3 | 2 | NA | 9 | 2 | 60 | 2 | 5 | 3 | 15 | 10495.866 | 10191.914 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 1 | 3 | 60 | 300 | 2 | 2 | 1 | 2 | 1 | 5 | 1 | 16 | 3 | 30 | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 2 | 2 | 0.000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 75.6 | 145.2 | 142 | 74 | 136 | 74 | 140 | 74 |
| 83787 | 3 | 2 | NA | 9 | 2 | 68 | 1 | 1 | 3 | 4 | 8842.350 | 10732.607 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 60 | 1 | 2 | 2 | 2 | 1 | 3 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 2 | 2 | 17386.270 | 1781 | 60.52 | 282.07 | 124.96 | 23.2 | 50.27 | 14.624 | 17.661 | 11.283 | 264 | 22444.120 | 2490 | 105.10 | 344.80 | 186.07 | 32.8 | 86.04 | 23.593 | 31.996 | 21.681 | 490 | 77.4 | 152.0 | 122 | 58 | 124 | 58 | 120 | 58 |
| 83788 | 1 | 2 | NA | 9 | 2 | 69 | 3 | 4 | 1 | 7 | 50114.532 | 49234.971 | 1 | 3 | 240 | 1 | 4 | 180 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 120 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 | 16 | 3 | 66666 | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 73617.623 | 2193 | 88.01 | 260.07 | 129.69 | 15.3 | 92.98 | 33.567 | 28.008 | 21.677 | 150 | 88367.244 | 3786 | 185.95 | 471.72 | 181.55 | 37.9 | 139.77 | 34.990 | 54.432 | 38.417 | 405 | 84.0 | 164.6 | 146 | 70 | 148 | 72 | 150 | 78 |
| 83789 | 3 | 2 | NA | 9 | 1 | 66 | 3 | 5 | 6 | 9 | 181684.439 | 181461.242 | 2 | NA | NA | 1 | 3 | 60 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 1 | 7 | 40 | 300 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 5 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 1 | 2 | 123985.854 | 1792 | 71.79 | 136.27 | 63.51 | 8.2 | 96.03 | 48.298 | 27.294 | 9.221 | 341 | 93581.967 | 4417 | 165.16 | 494.68 | 304.74 | 33.7 | 207.62 | 51.539 | 67.582 | 66.905 | 591 | 102.9 | 173.9 | 160 | 0 | 162 | 48 | 168 | 44 |
| 83791 | 4 | 2 | NA | 9 | 2 | 80 | 3 | 2 | 1 | 12 | 59524.529 | 62213.984 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 120 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 5 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 42102.131 | 735 | 24.95 | 75.77 | 46.30 | 3.1 | 38.14 | 11.931 | 12.513 | 10.700 | 84 | 31508.874 | 1107 | 54.15 | 151.31 | 73.52 | 11.8 | 33.42 | 8.695 | 13.095 | 8.789 | 185 | 78.6 | 167.6 | 120 | 64 | 132 | 62 | 136 | 62 |
| 83801 | 3 | 2 | NA | 9 | 2 | 80 | 3 | 5 | 1 | 77 | 59053.937 | 61722.130 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 540 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 3 | 1 | 21 | 3 | 99999 | NA | NA | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 28071.220 | 3308 | 122.89 | 371.74 | 175.87 | 29.8 | 155.16 | 30.050 | 46.310 | 60.415 | 514 | 21008.260 | 2176 | 70.03 | 236.43 | 94.77 | 17.5 | 110.16 | 27.963 | 33.438 | 35.411 | 520 | 58.5 | 157.1 | 150 | 76 | 134 | 56 | 132 | 64 |
| 83812 | 2 | 2 | NA | 9 | 2 | 68 | 1 | 3 | 1 | 15 | 10255.968 | 9985.162 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 180 | 2 | 2 | 1 | 2 | 1 | 4 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 4920.040 | 1275 | 34.04 | 175.15 | 114.04 | 8.3 | 37.04 | 12.230 | 12.295 | 7.698 | 104 | 14523.159 | 844 | 33.04 | 116.95 | 57.28 | 6.6 | 28.34 | 6.777 | 11.933 | 6.608 | 77 | 63.7 | 147.9 | 124 | 56 | 114 | 66 | 118 | 0 |
| 83818 | 3 | 1 | 1 | 9 | 2 | 80 | 2 | 1 | 2 | 3 | 7124.422 | 8609.625 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 1 | 5 | 30 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 300 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 4 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 6312.384 | 1071 | 41.12 | 143.42 | 54.83 | 11.5 | 38.13 | 16.097 | 11.598 | 6.764 | 167 | 5080.528 | 1390 | 57.31 | 171.29 | 102.00 | 7.0 | 47.70 | 20.645 | 14.193 | 7.706 | 209 | 72.3 | 159.2 | 158 | 60 | 154 | 62 | 146 | 56 |
| 83820 | 2 | 2 | NA | 9 | 1 | 70 | 3 | 5 | 6 | 8 | 56259.362 | 57057.111 | 2 | NA | NA | 1 | 5 | 300 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 1 | 4 | 180 | 240 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | NA | 1 | 20 | 3 | 48 | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 26200.064 | 2063 | 75.81 | 194.91 | 68.95 | 24.9 | 116.83 | 22.164 | 49.085 | 37.780 | 189 | 19775.268 | 2616 | 77.99 | 274.31 | 66.37 | 19.9 | 137.44 | 48.030 | 36.255 | 35.865 | 306 | 81.7 | 173.8 | 144 | 54 | 144 | 58 | 142 | 52 |
| 83821 | 5 | 2 | NA | 9 | 1 | 80 | 3 | 1 | 2 | 3 | 15513.742 | 16856.902 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 420 | 1 | 1 | 2 | 2 | 1 | 14 | 1 | 14 | 3 | 16 | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 25448.258 | 2436 | 89.15 | 321.72 | 124.70 | 23.2 | 92.07 | 31.993 | 32.017 | 20.694 | 178 | 0.000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 79.8 | 165.7 | 168 | 70 | 164 | 78 | 168 | 76 |
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| 83869 | 4 | 2 | NA | 9 | 2 | 67 | 3 | 5 | 3 | 4 | 37858.790 | 37505.347 | 2 | NA | NA | 1 | 7 | 30 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 240 | 1 | 1 | 2 | 2 | 1 | 5 | 1 | 19 | 1 | NA | 30 | 30 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 1 | 2 | 2 | 1 | 2 | 17057.429 | 1060 | 33.40 | 121.88 | 43.10 | 4.6 | 48.44 | 18.756 | 14.590 | 11.553 | 397 | 12765.633 | 1523 | 49.69 | 122.55 | 18.27 | 8.0 | 92.03 | 21.946 | 34.347 | 29.902 | 268 | 61.3 | 160.2 | 138 | 80 | 146 | 86 | 146 | 86 |
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| 83927 | 3 | 1 | 1 | 9 | 2 | 66 | 5 | 5 | 1 | 10 | 19836.672 | 0.000 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 1 | 2 | 30 | 1 | 2 | 30 | 540 | 2 | 1 | 3 | 2 | 1 | 6 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 83928 | 4 | 2 | NA | 9 | 2 | 62 | 1 | 3 | 1 | NA | 9632.696 | 9223.528 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 9999 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | NA | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 5138.885 | 601 | 23.09 | 90.68 | 22.86 | 4.3 | 16.74 | 6.203 | 5.758 | 3.292 | 40 | 15169.156 | 579 | 20.41 | 62.06 | 12.51 | 3.8 | 27.59 | 8.597 | 10.554 | 6.949 | 44 | 55.4 | 154.0 | 124 | 72 | 122 | 68 | 124 | 72 |
| 83932 | 2 | 2 | NA | 9 | 2 | 80 | 3 | 4 | 1 | 8 | 47792.367 | 50790.182 | 2 | NA | NA | 1 | 2 | 60 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 1 | 5 | 40 | 360 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 5 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 75943.022 | 2006 | 102.87 | 217.17 | 143.95 | 13.9 | 82.70 | 29.901 | 25.290 | 20.434 | 532 | 91158.547 | 1441 | 82.64 | 182.52 | 124.27 | 8.2 | 43.89 | 17.203 | 13.215 | 9.250 | 168 | 65.7 | 156.3 | 178 | 68 | 186 | 70 | 172 | 74 |
| 83937 | 2 | 2 | NA | 9 | 2 | 75 | 5 | 1 | 2 | 8 | 20928.332 | 22485.677 | 2 | NA | NA | 1 | 7 | 180 | 1 | 7 | 30 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 240 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 1 | 25 | 3 | 25 | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 13533.234 | 1912 | 67.33 | 312.21 | 130.93 | 22.2 | 48.20 | 14.420 | 18.922 | 10.684 | 601 | 0.000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 56.4 | 152.3 | 126 | 64 | 128 | 64 | 126 | 64 |
| 83941 | 5 | 1 | 2 | 9 | 1 | 71 | 2 | 3 | 1 | NA | 7167.008 | 7124.585 | 1 | 3 | 30 | 1 | 3 | 15 | 1 | 3 | 10 | 1 | 6 | 20 | 1 | 6 | 30 | 180 | 1 | 2 | 1 | 2 | 1 | 13 | 1 | 20 | 3 | 40 | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 3544.420 | 1635 | 137.40 | 175.56 | 51.51 | 25.2 | 43.26 | 13.632 | 17.422 | 7.472 | 339 | 10551.858 | 1326 | 53.53 | 193.37 | 42.69 | 15.7 | 37.38 | 12.763 | 13.043 | 7.852 | 487 | 68.9 | 166.6 | 134 | 66 | 134 | 66 | 130 | 64 |
| 83944 | 2 | 2 | NA | 9 | 1 | 75 | 4 | 4 | 6 | 4 | 12242.238 | 12818.137 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 1 | 1 | 15 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 480 | 1 | 2 | 1 | 2 | 1 | 5 | 1 | 15 | 3 | 2 | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 6997.521 | 2710 | 82.49 | 394.21 | 202.53 | 14.6 | 71.55 | 21.830 | 27.424 | 17.808 | 671 | 19352.352 | 2378 | 55.92 | 313.50 | 167.45 | 7.4 | 69.89 | 24.534 | 24.775 | 14.291 | 300 | 92.3 | 173.0 | NA | NA | 164 | 60 | 146 | 68 |
| 83949 | 3 | 2 | NA | 9 | 2 | 78 | 3 | 3 | 2 | 6 | 48991.552 | 51570.787 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 720 | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 | 11 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 1 | 2 | 77110.207 | 1685 | 84.75 | 225.96 | 103.48 | 8.1 | 50.75 | 20.028 | 16.439 | 9.956 | 513 | 77179.471 | 2474 | 104.80 | 311.29 | 141.93 | 25.1 | 97.45 | 29.545 | 29.606 | 31.289 | 176 | 78.9 | 160.0 | 108 | 56 | 114 | 62 | 120 | 50 |
| 83964 | 3 | 2 | NA | 9 | 2 | 72 | 5 | 2 | 1 | 10 | 22245.321 | 23978.556 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 1 | 1 | 10 | 240 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 21474.068 | 1291 | 46.27 | 161.95 | 82.95 | 8.3 | 52.10 | 14.442 | 17.457 | 17.203 | 62 | 0.000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 67.0 | 149.4 | 124 | 74 | 118 | 74 | 122 | 74 |
| 83973 | 2 | 2 | NA | 9 | 1 | 63 | 3 | 5 | 1 | 15 | 163538.991 | 161983.592 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 1 | 4 | 30 | 1 | 2 | 60 | 300 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 | 20 | 3 | 31 | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 2 | 2 | 0.000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 93.1 | 178.1 | 154 | 88 | 144 | 82 | 136 | 90 |
| 83975 | 3 | 2 | NA | 9 | 2 | 65 | 2 | 3 | 1 | 14 | 10495.866 | 10191.914 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 300 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 5 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 2 | 2 | 16510.376 | 2382 | 82.24 | 286.68 | 82.47 | 37.4 | 102.91 | 27.675 | 34.745 | 33.357 | 173 | 21313.420 | 1517 | 111.82 | 141.47 | 57.97 | 17.7 | 61.36 | 18.404 | 24.346 | 13.703 | 260 | 77.6 | 155.3 | 138 | 50 | 136 | 52 | 128 | 50 |
| 83976 | 2 | 2 | NA | 9 | 1 | 80 | 3 | 4 | 2 | 5 | 42153.093 | 45423.218 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 360 | 2 | 1 | 2 | 2 | 1 | 2 | 1 | 17 | 3 | 37 | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 0.000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 74.6 | 169.5 | 148 | 66 | 156 | 54 | 150 | 52 |
| 83977 | 3 | 2 | NA | 9 | 2 | 80 | 3 | 3 | 1 | 7 | 55881.166 | 58406.005 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | 480 | 1 | 2 | 2 | 2 | 1 | 8 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 2 | 2 | 87330.431 | 1346 | 29.73 | 213.29 | 100.90 | 8.8 | 44.25 | 16.489 | 16.713 | 7.470 | 53 | 87408.875 | 1939 | 70.29 | 233.85 | 117.68 | 8.3 | 85.33 | 40.961 | 25.051 | 11.881 | 249 | 48.2 | 152.1 | 204 | 58 | 206 | 56 | 206 | 54 |
O QUE PRECISA FAZER!?
Step 2- Renomear as variáveis
Precisamos renomear as variáveis para que possamos trabalhar com elas com mais facilidade na fase de modelagem.
Faça um documento em word seguindo o formato;
(
novo_nome = nome_antigo,
…
)
IMPORTANTE: Não use caracteres especiais, letras maiúsculas nem hífen. Tente usar um formato curto e se precisar use underline.
Step 2 - Checar as variáveis 1 a 1
Verifique porque a quantidade de dados faltantes. Em particular, para a variável que é desfecho do seu trabalho;
*Obs* Para as variáveis de atividade física, eu imagino que as variáveis com grande número de dados faltantes não são determinantes para a quantificar o nível de atividade física. Mas veja certinho o que é cada uma delas.
Step 3 - Precisa criar alguma variável?
Neste etapa é quando devemos criar alguma variável. Você pretende criar alguma?
Por exemplo, se você pegou as variáveis peso e estatura, pode querer calcular o IMC.
Precisa me indicar as variáveis que deseja que calcula e, claro, com o cálculo que devo utilizar.