Curso Online de Básico de EPI Info

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Básico de EPI Info

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O curso de Básico de EPI Info tem o intuito de compilar informações para que os interessados sobre a temática possam aprimorar seu conhecimento sobre as principais características da área, tais como: personalização do banco de dados com múltiplas páginas; cálculo de variáveis numéricas utilizando funções pré-definidas e programação condicional; definição e criação de banco de dados relacional no EPI-INFO.

Epi info é um software de domínio público criado pelo CDC (Centers for Disease Control and Prevention, em português Centro para o controle e prevenção de doenças) voltado a área da saúde na parte de epidemiologia. Ele visa a atender uma necessidade emergente em todo o planeta: o gerenciamento e a análise de bancos de informações individualizados e em constante renovação.
Para isso, a equipe de programadores agregou nele um conjunto de subprogramas:
Make view, utilizado na criação de formulários de entrada;
Enter data, responsável pela inclusão, alteração e exclusão de registros;
Analise data, realiza a análise estatística dos registros;
Create Maps, cria cruzamento de dados com mapas (georreferenciamento);
Create reports, que emite vários tipos de relatórios referentes aos dados armazenados.
Outros Subprogramas renovados a cada versão, específicos para demandas diversas.

O que destaca o Epi Info em sua categoria é a reunião dos recursos essenciais num pacote que pode ser baixado gratuitamente, feito para uso em praticamente qualquer PC e o principal: não requer conhecimentos avançados do usuário.
Atualmente já houve mais de 1.000.000 de downloads, em 180 países, além da tradução para 13 idiomas (Segundo dados do CDC).

A análise de dados no Epi Info pode envolver várias etapas, desde a entrada de dados até a interpretação dos resultados. Aqui estão algumas diretrizes gerais para realizar essa análise:
1. Coleta e Entrada de Dados
Formulário de Entrada: Utilize o Epi Info para criar um formulário que permita a entrada de dados de maneira organizada.
Validação de Dados: Aplique regras de validação durante a entrada para garantir a qualidade dos dados.
2. Exploração Inicial
Descritiva: Calcule estatísticas descritivas como médias, medianas, frequências e percentuais para entender a distribuição dos dados.
Gráficos: Crie gráficos (barras, histogramas, etc.) para visualizar padrões e tendências.

3. Análise Estatística
Testes de Hipóteses: Utilize testes estatísticos apropriados (t-test, qui-quadrado, ANOVA) para verificar relações entre variáveis.
Regressão: Aplique modelos de regressão se você estiver interessado em entender as relações entre variáveis independentes e dependentes.
4. Interpretação dos Resultados
Significância Estatística: Avalie a significância dos resultados (p-values) e a magnitude dos efeitos (intervalos de confiança).
Contextualização: Relacione os resultados com o contexto do estudo e com a literatura existente.

5. Relatório dos Resultados
Visualização: Apresente os dados de forma clara e concisa em tabelas e gráficos.
Discussão: Inclua uma discussão sobre as implicações dos resultados, limitações do estudo e sugestões para pesquisas futuras.
6. Salvar e Exportar Dados
Exportação: Salve os dados em formatos apropriados (CSV, Excel) para futuras análises ou para compartilhamento.

1. Coleta e Entrada de Dados
Formulário de Entrada:
Crie um formulário digital no Epi Info para capturar dados. Isso pode incluir campos de texto, caixas de seleção, listas suspensas, entre outros.
Organize o formulário de maneira lógica, agrupando informações semelhantes e utilizando rótulos claros.
Validação de Dados:
Utilize regras de validação (como intervalos de valores ou formatos específicos) para minimizar erros durante a entrada. Por exemplo, para dados numéricos, você pode definir limites aceitáveis.

2. Exploração Inicial
Estatísticas Descritivas:
Calcule medidas como média, mediana, moda e desvio padrão. Isso ajuda a entender a centralidade e a dispersão dos dados.
Frequências e percentuais são especialmente úteis para variáveis categóricas, permitindo uma visão clara de como os dados estão distribuídos.
Visualização Gráfica:
Utilize gráficos de barras para comparações entre categorias e histogramas para visualizar a distribuição de variáveis contínuas.
Gráficos de dispersão podem ajudar a identificar relações entre duas variáveis numéricas.
3. Análise Estatística
Testes de Hipóteses:
Teste t: Use-o para comparar médias de duas populações. Por exemplo, se você estiver avaliando o impacto de uma intervenção em dois grupos diferentes.