Resumo

O diagnóstico da condição física que um indivíduo apresenta tem sido cada vez mais usado para a proposição de ações que visem a melhora de suas condições de saúde e qualidade de vida. Assim, estudar os componentes ligados à aptidão física e conhecer seus valores, e como estes podem influenciá-la, torna-se cada vez mais importante. Este trabalho buscou investigar técnicas computacionais que podem ser usadas para apoiar processos de análise de dados neste contexto, particularmente no que se refere à identificação de possíveis correlações entre características relacionadas à composição corporal e resultados do desempenho em testes neuromotores e cardiorrespiratório. Para isso, foram utilizados dados de 80 universitários, de ambos os sexos, praticantes ou não de atividades físicas. Dados referentes ao índice de massa corporal e ao percentual de gordura dos indivíduos, juntamente com resultados de seus testes de flexão de braços, abdominal, impulsão, flexibilidade, agilidade e aptidão cardiorrespiratória, foram analisados. Dentre as técnicas investigadas nota-se a contribuição do uso conjunto de banco de dados e regras de associação, tarefa bem difundida na área de mineração de dados. Uma regra de associação identifica correlações na forma "A —> B (C%)", a fim de expressar que a ocorrência de B se mostra dependente da ocorrência de A com probabilidade C%, i.e., que em pelo menos C% das vezes que A acontece, B também acontece. C é denominada de confiança, a qual representa a força da implicação. Para o caso em estudo, regras de associação se mostraram muito interessantes uma vez que elas permitem levantar hipóteses a partir das correlações identificadas entre as variáveis consideradas, hipóteses estas que podem ser investigadas por especialistas da área. Desse modo, o especialista tem a possibilidade de (i) confirmar um conhecimento já sabido na área e/ou (ii) identificar e avaliar correlações desconhecidas que se mostrem interessantes. O uso de banco de dados também se mostrou importante à medida que ele pode ser usado como ferramenta de apoio no processo de análise e interpretação das regras de associação geradas, possibilitando fácil e rápida recuperação de dados de interesse do conjunto tratado. Usando um aplicativo específico, o WEKA, foram identificadas várias correlações relevantes entre as variáveis relativas à composição corporal dos indivíduos e as relativas aos testes realizados, inclusive algumas com altos valores de confiança. Algumas dessas associações (hipóteses) foram confirmadas a partir da comparação com estudos da literatura pertinente. Os resultados das análises permitem concluir que o uso em conjunto de regras de associação e banco de dados se mostra interessante na identificação e exploração de hipóteses, à medida que tais recursos permitem não só identificar correlações entre variáveis envolvidas no problema, mas também possibilitar uma exploração e um acesso rápido e fácil aos dados de interesse do conjunto estudado.

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