ANÁLISE DE DADOS

Todos os dados foram analisados por meio do software Statistical Package

for Social Sciences (SPSS v. 21.0), e o nível de significância adotado foi de p < 0,05.

Foi realizada estatística descritiva das variáveis sob investigação, por meio de média, desvio-padrão, valores mínimos e máximos para as variáveis ordinais/contínuas (por exemplo, escores do SF-36 e LSITA, idade, peso, altura, entre outras). As variáveis nominais/categóricas (por exemplo, prática de atividade física, etnia, estado civil, escolaridade, entre outras) foram descritas por frequência absoluta e relativa.

A Análise de Correspondência Múltipla (ACM) foi utilizada com intuito de verificar as associações entre qualidade de vida e satisfação com a vida com diferentes variáveis (HAIR JÚNIOR et al., 2009). Inicialmente e como princípio básico para o cumprimento da ACM, realizou-se o teste qui-quadrado para testar se havia independência entre as variáveis. Decidiu-se por analisar, separadamente, cada variável com os domínios da qualidade de vida e com os domínios da satisfação com

Continua

a vida, originando 52 análises: variáveis sociodemográficas (Capacidade funcional, Aspectos físicos, Dor, Estado geral de saúde, Vitalidade, Aspectos sociais, Aspectos emocionais, Saúde mental, Otimismo, Resolução e Força moral, Autoconceito, Humor e Congruência entre os objetivos desejados e alcançados), variáveis de saúde (Capacidade funcional, Aspectos físicos, Dor, Estado geral de saúde, Vitalidade, Aspectos sociais, Aspectos emocionais, Saúde mental, Otimismo, Resolução e Força moral, Autoconceito, Humor e Congruência entre os objetivos desejados e alcançados), variáveis de exercício físico (Capacidade funcional, Aspectos físicos, Dor, Estado geral de saúde, Vitalidade, Aspectos sociais, Aspectos emocionais, Saúde mental, Otimismo, Resolução e Força moral, Autoconceito, Humor e Congruência entre os objetivos desejados e alcançados), variáveis de limitações e incapacidades físicas (Capacidade funcional, Aspectos físicos, Dor, Estado geral de saúde, Vitalidade, Aspectos sociais, Aspectos emocionais, Saúde mental, Otimismo, Resolução e Força moral, Autoconceito, Humor e Congruência entre os objetivos desejados e alcançados). A ACM é baseada em dados categóricos e, de acordo com Hair Júnior et al. (2009), utiliza a frequência observada. As categorias das variáveis sociodemográficas (Quadro 1) analisadas nesta pesquisa foram as seguintes:

Quadro 1: Categorias das variáveis sociodemográficas.

Sexo Feminino

Masculino Estado civil Solteiro(a) Viúvo(a) Casado(a)/União de fato Divorciado(a)/Separado(a) Etnia Negro(a) Branco(a) Pardo(a)/amarelo(a)/indígena Reside com quem Sozinho(a)

Esposo(a) Filhos/netos Parentes/amigos Profissão Trabalha Não trabalha Aposentado(a) Aposentado(a) e trabalha Horas de trabalho Até 20 horas

20 a 40 horas 40 horas ou mais Escolaridade Ensino Fundamental

Conclusão

Continua Ensino Médio

Ensino Superior Renda familiar Até 1 salário mínimo

2 a 5 salários mínimos 5 a 10 salários mínimos 10 ou mais salários mínimos Fonte: A autora (2019).

As categorias das variáveis de atividade física (Quadro 2) analisadas neste estudo foram:

Quadro 2: Categorias das variáveis de atividade física. Tempo de exercício 5 anos

5 a 10 anos 20 anos ou mais 50 anos ou mais Tipo de exercícios Aeróbicos

Resistidos Mistos Frequência semanal de exercício 1 a 2 vezes 3 a 4 vezes 5 vezes ou mais Tempo de exercício diário Até 30 min. 1 hora 2 horas ou mais Onde se exercita Indoor

Outdoor Indoor/Outdoor Motivação para exercício Extrínseca Intrínseca Extrínseca/Intrínseca Melhorias diante de uma vida fisicamente ativa Sem melhorias 1 melhoria 2 melhorias 3 melhorias 4 melhorias 5 melhorias 6 melhorias Fonte: A autora (2019).

Entre as categorias das variáveis de saúde (Quadro 3), destacam-se: Quadro 3: Categorias das variáveis de saúde.

Doenças Diagnosticadas Sem doenças 1 doença 2 doenças 3 doenças 4 doenças 5 doenças

Conclusão

IMC Baixo Peso

Peso Normal

Sobrepeso/Obesidade Consumo de álcool Bebe

Não bebe Frequência de consumo de álcool Raramente Às vezes Sempre Consumo de tabaco Fuma

Não fuma Frequência consumo de tabaco Raramente Às vezes Sempre

Estado de saúde Insatisfatório/ruim Médio/bom

Muito bom/Excelente Fonte: A autora (2019).

E, por fim, as categorias das variáveis de limitações e incapacidades foram:

Quadro 4: Categorias das variáveis de limitações e incapacidades.

Quedas Nunca caiu Caiu no último ano Caiu há mais de um ano

Dores Nenhuma 1 dor 2 dores 3 dores 4 dores 5 dores Dificuldade de realizar tarefas Sim Não

Tarefas limitadas Nenhuma tarefa 1 tarefa 2 tarefas 3 tarefas 4 tarefas 5 tarefas Fonte: A autora (2019).

A qualidade de vida avaliada através do SF-36 foi analisada por meio de seus 8 domínios (sendo que valores próximos de 0 (zero) correspondem a uma pior percepção de qualidade de vida, enquanto valores mais próximos de 100, uma melhor

percepção de qualidade de vida). Por não existir uma classificação geral para a qualidade vida, decidiu-se por classificá-la de acordo com tercil, ou seja, ≤ 33% baixa, de 34-66% média e ≥ 67% alta.

A satisfação com a vida foi classificada de acordo com a pontuação que o indivíduo obtiver em cada domínio (Otimismo – máximo 30 pontos, Resolução e Força moral – máximo 36 pontos, Congruência em objetivos esperados e alcançados – máximo 18 pontos, Autoconceito – máximo 24 pontos e Humor – máximo 30 pontos). Dessa forma, a alta satisfação com a vida corresponde a 72% do valor de cada domínio, valores entre 43 e 71% representam média satisfação com a vida e valores inferiores a 42% correspondem à baixa satisfação com a vida.

Em seguida, foi realizada a análise de regressão logística para verificar quais variáveis são determinantes para a qualidade de vida e satisfação com a vida. Tais análises foram conduzidas separadamente, de modo que, em um modelo, a qualidade de vida foi utilizada como variável dependente (modelo 1) e, em outro, a satisfação com a vida (modelo 2). Essa técnica de análise, segundo Fávero et al. (2012), é recomendada para situações em que a variável dependente é de natureza dicotômica ou binária. Quanto às independentes, podem ser categóricas ou não.

Para que esses princípios fossem cumpridos, uma nova categorização dos dados foi realizada, de forma que a qualidade vida e a satisfação com a vida foram classificadas apenas em baixa e alta, a partir do somatório dos domínios referentes a cada conceito. Isto é, a soma total dos domínios da qualidade de vida é de 800 pontos, e manteve-se a classificação alta para escores ≥ 67%, sendo que notas inferiores a esse percentual foram classificadas como baixas. Na satisfação com a vida, essa soma corresponde a 138 pontos. As pontuações ≥ 72% continuaram referentes à categoria alta e valores menores que esse são referentes à categoria baixa. É importante ressaltar que não há somatório para os domínios dos constructos citados anteriormente. Optou-se por essa estratégia em razão do grande volume de dados e por ser considerado pela autora deste estudo uma estratégia de análise para melhor compreensão e entendimento dos resultados.

Para as variáveis independentes (sociodemográficas, de saúde, de exercício físico e de limitações e incapacidades), um ajuste realizado foi a fusão das categorias consumo de álcool, frequência de consumo de álcool, consumo de tabaco e frequência de consumo de tabaco, criando uma nova categoria: vícios (consumo de

álcool e tabaco), com objetivo de verificar se o consumo de álcool e de tabaco estava associado à qualidade de vida e à satisfação com a vida no público investigado.

Dessa maneira, para uma melhor exploração dos dados e como forma de comprovar os resultados obtidos a partir da ACM, decidiu-se pela inclusão de todas as variáveis investigadas nesta pesquisa, para realizar a análise de regressão.

Para compreensão dos modelos e melhor visualização dos resultados, os seguintes dados foram apresentados: o preditor, a constante, o coeficiente estimado (descreve a reação apresentada pela variável dependente das variações ocorridas nas variáveis independentes) e o valor-p (determina a adequação de se rejeitar a hipótese nula em um teste de hipótese). Como se utilizou a função de ligação logit, também foi possível apresentar a razão de chances (compara as chances de 2 eventos, em que a chance de um evento é igual à probabilidade de o evento ocorrer dividida pela probabilidade de ele não ocorrer) e a diferença de razão.