Este documento descreve o Projeto AENE, que avalia o estado nutricional de estudantes em uma rede pública municipal. O projeto capacitou professores de educação física para medir peso e altura dos alunos e identificar casos de obesidade e desnutrição. Os resultados mostraram que cerca de 7,3% dos alunos apresentavam obesidade grau 3 ou alto risco, e esses casos receberam acompanhamento médico e nutricional. O projeto objetiva promover hábitos alimentares e estilo de vida mais saudáveis entre os

1. PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO
PAULO
FEA - Faculdade de Economia e Administração
Programa de Estudos Pós-Graduados em Administração
METODOS QUANTITATIVOS
“ANÁLISE ESTATÍSTICA”
PROJETO AENE - AVALIAÇÃO DO ESTADO DE NUTRIÇÃO DE ESCOLARES:
APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS DE UM TRABALHO DEPOLÍTICA PÚBLICA
INTEGRADO ENTRE AS SECRETARIAS DE EDUCAÇÃO, SAÚDE E
ABASTECIMENTO E PROPOSTA DE NOVAS AÇÕES.
Professor: Dr. Arnoldo Jose de Hoyos
Aluno: Cirineu José da Costa

2. Resumo
Este artigo apresenta resultado da implantação do Projeto AENE (Avaliação do Estado
Nutricional dos estudantes) na rede pública municipal de Ensino Fundamental de um
município da Grande São Paulo. O Projeto foi desenvolvido numa primeira fase com a
capacitação dos professores de educação física numa parceria com o NEOBE (Núcleo de
Estudos da Obesidade da USP), IPE (instituto Perfil Esportivo) e FIA (Fundação Instituto de
Administração). Após a capacitação dos professores o projeto foi implantado nas escolas de
ensino fundamental, abrangendo alunos da primeira à nona série com a coleta de peso e
estatura dos alunos.Conforme peso, altura, sexo e idadeos alunos foram classificados em:
“Abaixo do Peso”, “Adequados”, “Obesidade Grau 1”, “Obesidade Grau 2”, “Obesidade Grau
3” e “Obesidade de Alto Risco”. Os alunos com Obesidade de Grau 3 e Alto Risco passaram a
ter um acompanhamento mais próximo e através de reuniões com os pais e responsáveis
foram encaminhados para acompanhamento médico e nutricional na rede pública municipal.
Em paralelo ao apoio da Secretaria de Saúde, a equipe da Merenda Escolar através dos
nutricionistas vem desenvolvendo uma campanha de adequação da merenda visando baixar o
nível calórico e de gorduras e com a oferta da merenda rica em verduras, vegetais e frutas
frescas. Alunos avaliados: 42.024 em 2008, 42.528 em 2009e 43024 em 2010. A média de
obesidade grau 3 e alto risco está em torno de 7,3% na rede estudada.
Palavras-chave:
Obesidade, nutrição, desnutrição e alunos

3. 1. Introdução
A agressividade das marcas e produtos coma utilização de mídia avassaladora e
de alta tecnologia tem agravado os problemas de saúde causados por hábitos
alimentares inadequados.
A obesidade e a desnutrição apontam de maneira inequívoca a existência ou não
de distúrbios que precisam ser debelados.
Normalmente o descaso de familiares e da própria comunidade escolar com os
problemas de obesidade e desnutrição e a dificuldade do sistema de saúde de
identificar e tratar tem levado a um aumento significativo do percentual de
crianças com este tipo de problema.
O diagnóstico precoce e a efetivação do tratamento multiprofissional, que deve
ser de longa duração é a linha mestre do Projeto AENE implantado na rede
Municipal estudada.
Assim, com apoio dos estudos realizados no NEOBE – Núcleo de Estudos da
Obesidade da USP, onde nasceu o Projeto AENE, foi realizada a capacitação
dos professores de educação física da rede municipal.

4. 2. Breve balanço da situação global
O orçamento 2010 do Governo Brasileiro contempla o setor da saúde com
R$64,4 bilhões (link http://www9.senado.gov.br/ portal/page/ portal/
orcamento_ senado/LOA/Elaboracao:PL).
Segundo a OECD (Organização para a Cooperação Econômica e
Desenvolvimento), a média dos gastos em saúde enquanto percentual do PIB foi
de 7,0% em 1990 e 8,9% em 2004 para os países membros.
Se essa tendência continuar e o nível do cuidado de saúde for mantido, os
governos terão que adotar algumas medidas para sustentar o financiamento:
aumentar impostos, cortar os gastos em outras áreas ou fazer com que as pessoas
paguem mais do próprio bolso.
Os EUA, por exemplo, gastam cerca de 17% do orçamento da saúde com a
obesidade. (Cawley, J; Meyerhoefer, C. Working Paper 16467;
http://www.nber.org/papers/w16467 NATIONAL BUREAU OF ECONOMIC
RESEARCH).
No Brasil as famílias gastam, em média, 6,5% da renda familiar com a saúde nas
regiões metropolitanas. Os gastos governamentais e familiares com a saúde
aumentaram de forma acentuada nos últimos quarenta anos o que induziu ações
públicas no sentido de aumentar a importância da responsabilidade pessoal para
prevenção de doenças, incentivando a melhoria do condicionamento físico e a
prática de hábitos alimentares saudáveis, modificando o estilo de vida com a
prática regular de exercícios físicos (Limonge-França, 1998).
A obesidade pode ser classificada como uma desordem causada por fatores
diversos. Alguns autores classificam a obesidade como endógena ou exógena. A
endógena é aquela que aparece devido a componentes genéticos, metabólicos ou
endócrinos e a exógena por causas externas como nutrição, sedentarismo e
fatores psicológicos (Cezar, 2001).
A obesidade ocasionada por causas exógenas representam mais de 95% dos
casos (Fisberg, 1993).

5. A criança obesa tem grande chance de tornar-se um adulto obeso, dependendo
da idade de início da obesidade e da gravidade da obesidade (Rowland, 1990).
Adolescentes com sobrepeso apresentam risco duas vezes maior para
desenvolver doença cardiovascular e outras associadas, em relação àqueles
indivíduos que não eram obesos na fase da adolescência, por isso há um
crescente interesse na prevenção e tratamento precoce da obesidade,
principalmente devido à perspectiva de aumento na frequência de adultos
obesos, tanto nos países desenvolvidos quanto naqueles em desenvolvimento
(Damaso, 2001; Dietz, 1994; Fisberg, 1993; Després. e col., 1990).
3. Atenção primária aos jovens com obesidade e desnutrição
A prática médica não atinge aquelas populações de baixo poder aquisitivo, pois
para estas pessoas os problemas de sobrevivência enfrentados diariamente, como
alimentação e moradia, postergam as preocupações relacionadas à saúde
(Varella, 1979).
A Gestão Pública deve oferecer condições na esfera educacional, saúde e
esportes para diminuir ou eliminar práticas inadequadas que estimulam
comportamentos pouco saudáveis de manutenção ou aumento do peso. A
propaganda em massa tem contribuído para confundir a população enfatizando
conceitos culturais de beleza que suscitam magreza desejável para as meninas
que são adquiridos mesmo antes da adolescência.
A prevalência da obesidade na infância tem aumentado mundialmente e estes
números chamam a atenção das instituições que se preocupam com saúde
pública. No Brasil havia 2,7 milhões de crianças obesas em 1989, com a maior
prevalência entre as meninas (Taddei, 1993), dados do Instituto Brasileiro de
Geografia e Estatística (IBGE). Apesar de diferenciada por sexo, idade e
região, há tendência no aumento do IMC (Índice de massa corporal) dos
adolescentes brasileiros nos últimos 25 anos.
A Escola tem sido considerada como um dos locais mais adequados para
desenvolver estudos de monitoramento da saúde e do estado nutricional de
crianças e adolescentes, além de ser considerado um espaço privilegiado e o
mais adequado para informar e, por conseguinte, diminuir a incidência e
prevalência de doenças crônico-não-transmissíveis (Cezar). A implantação de
análise biométrica na escola é indispensável uma vez que os resultados são
essenciais para auxiliar o encaminhamento e tratamento tanto do aluno obeso
quanto do desnutrido.

6. O Professor de educação física é a ferramenta mais adequada, dentro do sistema
público de ensino, para concretizar a implantação do Projeto AENE e dar assim,
uma primeira atenção aos problemas de desnutrição e obesidade aos jovens
alunos da rede e o Projeto tem tudo a ver com o objeto de estudo da Educação
Física. O acompanhamento dos dados biométricos dos alunos foi abandonado
pelas escolas e pelos professores de educação física e, a par do retorno a esta
prática necessária, veio a necessidade de levantar e acompanhar os casos de
desnutrição e obesidade da população estudantil do município.
4. A implantação do Projeto AENE no Município
O projeto AENE – Avaliação do Estado Nutricional de Escolares foi
desenvolvido pelo Programa de Pós Graduação Interunidades de Nutrição
Humana Aplicada (FEA/FCF/FSP) da Universidade de São Paulo, em parceria
com o Centro de Práticas Esportivas (CEPEUSP) objetivando a avaliação do
estado nutricional dos alunos pelos professores de educação física.
Nos anos de 2006 e 2007 foi implementado no município estudado o curso de
capacitação para professores de educação física apresentando o Projeto AENE e
oferecendo as ferramentas necessárias para a correta avaliação o estado
nutricional de seus alunos.
Foi desenvolvido um software acoplado ao sistema de gerenciamento das
secretarias escolares que oferece aos professores a listagem de cada turma para a
tomada de peso e altura. Após preenchidas, as listas são entregues para a
secretaria da escola que faz a digitação, inserindo os dados no programa. O
programa, utilizando os dados cadastrais da criança, faz o cálculo do IMC e
classifica cada criança dentro de um dos padrões estabelecidos pelo Projeto
AENE (abaixo do peso, adequado, obesidade de grau 1,2 ou 3 e obesidade de
alto risco) e oferece a opção de imprimir listagens e gráficos e ainda um
comunicado aos pais informando o estado nutricional da criança.
Este comunicado é entregue aos pais em reunião agendada pela Direção da
Escola e nesta ocasião é feita uma palestra com a participação da equipe
pedagógica, professores de educação física e, quando possível, de nutricionistas
da Secretaria de Saúde e da Merenda Escolar. Nesta reunião é feita a
conscientização dos pais e das crianças quanto aos problemas que podem advir
com a obesidade e desnutrição, como conseguir uma alimentação saudável,
sobre a necessidade de praticar esporte e evitar o sedentarismo. No final da
reunião os pais ou responsáveis interessados em acompanhamento
médico/nutricional para seus filhos são orientados a preencher uma planilha com
os dados e são então agendadas consultas com médico especialista e/ou
nutricionista para iniciar o acompanhamento do seu estado nutricional.

7. 5. Resultados obtidos AENE 2009 e AENE 2010
Tabela de %AIMC Percentil 50:
Idade Masc. Fem.
6 14,54 14,31
7 15,07 14,98
8 15,62 15,66
9 16,17 16,33
10 16,72 17,00
11 17,28 17,67
12 17,87 18,35
13 18,53 18,95
14 19,22 19,32
15 19,92 19,69
16 20,63 20,09
17 21,12 20,36
18 21,45 20,57
19 21,86 20,80
20 - 24 23,07 21,46
25 - 29 24,19 22,10
30 - 34 24,90 22,69
35 - 39 25,25 23,25
40 - 44 25,49 23,74
45 - 49 25,55 24,17
50 - 54 25,54 24,54
55 - 59 25,51 24,92
60 - 64 25,47 25,29
65 - 69 25,41 25,66
70 - acima 25,33 26,01

8. %AIMC Estado Nutricional
maior que 160% obesidade de alto risco
de 140 a 159% obesidade de grau 3
de 126 a 139% obesidade de grau 2
de 116 a 125% obesidade de grau 1
de 80 a 115% Adequado
Menor que 80% Abaixo doPeso
AENE 2009-RESUMO GERAL
944 818 376
1814
2107
NÃO AVALIADOS
ABAIXO DO PESO
8889 ADEQUADO
OBESIDADE GRAU 1
OBESIDADE
OBESIDADE GRAU 2
OBESIDADE GRAU 3
27076 OBESIDADE ALTO RISCO

9. AENE 2010 - RESUMO GERAL
916 1179 547
2250
2295
NÃO AVALIADOS
ABAIXO DO PESO
ADEQUADO
9106
OBESIDADE GRAU 1
OBESIDADE GRAU 2
OBESIDADE GRAU 3
26235 OBESIDADE ALTO RISCO

10. AENE 2010 - DADOS TOTAIS - MASCULINO
IDADE MASCULINO MASC MASC ADEQ MASC GRAU 1 MASC GRAU MASC GRAU MASC ALTO
MASC NÃO
ABAIXO 2 3 RISCO
AVALIADO
6 404 52,7% 1 0,2% 2 0,5% 237 58,8% 116 28,8% 21 5,2% 15 3,7% 12 3,0%
7 2104 50,8% 8 0,4% 7 0,3% 1334 63,6% 522 24,9% 103 4,9% 93 4,4% 37 1,8%
8 2306 51,1% 12 0,5% 4 0,2% 1503 65,5% 493 21,5% 113 4,9% 127 5,5% 54 2,4%
9 2567 50,7% 26 1,0% 8 0,3% 1692 66,6% 502 19,8% 152 6,0% 143 5,6% 44 1,7%
10 2758 51,3% 27 1,0% 27 1,0% 1578 57,8% 533 19,5% 180 6,6% 170 6,2% 63 2,3%
11 2628 51,4% 50 1,9% 24 0,9% 1690 65,6% 500 19,4% 162 6,3% 134 5,2% 68 2,6%
12 2579 50,7% 85 3,3% 51 2,0% 1597 64,0% 470 18,8% 167 6,7% 160 6,4% 49 2,0%
13 2518 51,3% 106 4,2% 42 1,7% 1622 67,2% 448 18,6% 126 5,2% 113 4,7% 61 2,5%
14 2352 50,9% 137 5,8% 44 2,0% 1486 67,1% 412 18,6% 94 4,2% 121 5,5% 58 2,6%
15 1264 59,1% 114 9,0% 22 1,9% 844 73,4% 174 15,1% 37 3,2% 53 4,6% 20 1,7%
> 15 548 67,9% 85 15,5% 15 3,2% 360 77,8% 69 14,9% 4 0,9% 12 2,6% 3 0,6%
22028 51,8% 651 3,0% 246 1,2% 13943 65,2% 4239 19,8% 1159 5,4% 1141 5,3% 469 2,2%
QUASE 35% DE ALUNOS COM SOBRE-PRESO
AENE 2010 - DADOS TOTAIS - FEMININO
IDADE
FEM NÃO FEM FEM ALTO
FEMININO AVALIADO ABAIXO FEM ADEQ FEM GRAU 1 FEM GRAU 2 FEM GRAU 3 RISCO
6 363 47,3% 1 0,3% 2 0,6% 169 46,7% 130 35,9% 29 8,0% 21 5,8% 11 3,0%
7 2037 49,2% 8 0,4% 11 0,5% 1191 58,7% 544 26,8% 132 6,5% 108 5,3% 43 2,1%
8 2205 48,9% 9 0,4% 12 0,5% 1342 61,1% 536 24,4% 125 5,7% 134 6,1% 47 2,1%
9 2498 49,3% 21 0,8% 31 1,3% 1612 65,1% 513 20,7% 141 5,7% 137 5,5% 43 1,7%
10 2616 48,7% 21 0,8% 38 1,5% 1627 62,7% 577 22,2% 159 6,1% 147 5,7% 47 1,8%
11 2480 48,6% 53 2,1% 62 2,6% 1496 61,6% 540 22,2% 128 5,3% 145 6,0% 56 2,3%
12 2512 49,3% 56 2,2% 74 3,0% 1477 60,1% 590 24,0% 131 5,3% 123 5,0% 61 2,5%
13 2390 48,7% 93 3,9% 43 1,9% 1351 58,8% 610 26,6% 121 5,3% 114 5,0% 58 2,5%
14 2265 49,1% 131 5,8% 21 1,0% 1238 58,0% 582 27,3% 115 5,4% 127 6,0% 51 2,4%
15 875 40,9% 76 8,7% 4 0,5% 493 61,7% 195 24,4% 43 5,4% 39 4,9% 25 3,1%
> 15 259 32,1% 59 22,8% 3 1,5% 116 58,0% 50 25,0% 12 6,0% 14 7,0% 5 2,5%
20500 48,2% 528 2,6% 301 1,5% 12112 60,6% 4867 24,4% 1136 5,7% 1109 5,6% 447 2,2%
QUASE 40% DE ALUNAS COM SOBRE-PESO

11. 6. Análise estatística dos resultados obtidos
O Projeto AENE prevê as seguintes classificações para estados nutricionais dos alunos:
Abaixo do peso: aluno com IMC calculado ≤ 80% do IMC P50(ideal);
Adequado: aluno com IMC calculado >80% do IMC P50(ideal) e < 115% do
IMC P50(ideal);
Obesidade de grau 1: aluno com IMC calculado entre 116% e 125% do IMC
P50 (ideal);
Obesidade de grau 2: aluno com IMC calculado entre 126% e 139% do IMC
P50 (ideal);
Obesidade de grau 3: aluno com IMC Calculado entre 140% e 159% do IMC
P50 (ideal);
Obesidade de alto risco: aluno com IMC Calculado acima de 160% do IMC
P50 (ideal).
6.1 Entendendo os dados
A tabela utilizada abrange uma amostra de 2.445 alunos do total de 42.529 alunos escolhidos
aleatoriamente pelo software Minitab, com alunos dos turnos da manhã e da tarde. Possui
dados relativos aos alunos como sexo, idade, turma, peso, estatura, IMC (índice de massa
corporal), peso ideal, IMC ideal, adequação e enquadramento nutricional como “abaixo do
peso”, “adequado”, “obesidade de grau 1”, “obesidade de grau 2”, “obesidade de grau 3” e
“obesidade de alto risco”, escola a que pertence o aluno (relação numérica), localização da
escola por região do município (áreas 1,2,3 e 4).
Para tal iniciamos com o entendimento dos dados, incluindo a definição dos indivíduos e das
variáveis, suas classificações em variáveis categóricas ou quantitativas, os significados e
unidades de medida, além da apresentação da tabela de dados. Na segunda parte é abordada a
análise estatística dos dados. O software estatístico utilizado é o MINITAB.
6.2 As variáveis
São oito as variáveis desta pesquisa, incluindo o nome dos países. As mesmas estão
explicadas no Quadro 1.
Quadro 1. As Variáveis
Tabela das variáveis:
Variável Significado Tipo Unidade de Medida
Nº do aluno Sequencia do aluno Variável Sequencial N/A
Sexo Masculino/Feminino Variável Qualitativa M/F
Peso Massa corporal do aluno Variável Quantitativa Kg
Altura Estatura do aluno Variável Quantitativa M
Idade Idade do aluno Variável Quantitativa Anos
IMC Indice de Massa Corporal Variável Quantitativa Kg/m²
Código Obesidade Classificação do estado nutricional Variável Qualitativa adimensional
Nº da Escola Relação sequencial das escolas Numérica Adimensional
Área Região do município Numérica adimensional

12. 6.3 Figura das áreas do município estudado:
6.4 Tabela de Dados
Obs: classe 11(1ºano/Manhã) 12(1ºano/Tarde)
Sexo 1(feminino) 2(masculino)
IMC OBTIDO
CLASSIFICAÇ
CALCULADO
PESO IDEAL
OBESIDADE
IMC IDEAL
NºESCOLA
CÓDIGO
ALTURA
CLASSE
SEXO1
IDADE
ÁREA
PESO
SEXO
IMC
ÃO
21 1 42 M 2 40,00 62,38 1,90 11 17,28 11,08 64 Abaixo 1
33 2 61 F 1 31,60 48,16 1,62 12 18,35 12,04 66 Abaixo 1
43 1 72 M 2 32,20 46,77 1,56 14 19,22 13,23 69 Abaixo 1
38 3 51 M 2 25,30 35,03 1,40 12 17,87 12,91 72 Abaixo 1
Obesidade de Alto
35 2 62 M 2 90,00 56,10 1,74 13 18,53 29,73 160 Risco 6
Obesidade de Alto
38 3 51 M 2 74,10 44,05 1,57 12 17,87 30,06 168 Risco 6
Obesidade de Alto
2 4 51 M 2 70,20 41,83 1,53 12 17,87 29,99 168 Risco 6

13. 6.5 ESCOLA X AREA DE LOCALIZAÇÃO
NºESCOLA ÁREA NºESCOLA ÁREA NºESCOLA ÁREA
5 1 19 2 2 4
21 1 22 2 3 4
25 1 23 2 4 4
29 1 24 2 8 4
31 1 33 2 9 4
32 1 35 2 11 4
37 1 41 2 14 4
39 1 47 2 17 4
42 1 49 2 18 4
43 1 50 2 20 4
1 2 6 3 27 4
7 2 15 3 30 4
10 2 16 3 34 4
12 2 28 3 36 4
13 2 38 3 40 4
48 3 44 4
45 4
46 4

14. 6.6 Estística descritiva
Variáveis: SEXO1; PESO; PESO IDEAL; ALTURA; IDADE; IMC IDEAL; ...
Total
Variable Count N N* CumN Percent CumPct Mean SE Mean TrMean
SEXO1 2445 2445 0 2445 100 100 1,5117 0,0101 1,5129
PESO 2445 2445 0 2445 100 100 41,0320,289 40,145
PESO IDEAL 2445 2445 0 2445 100 100 37,5660,214 37,265
ALTURA 2445 2445 0 2445 100 100 1,45430,00301 1,4530
IDADE 2445 2445 0 2445 100 100 10,7380,0508 10,704
IMC IDEAL 2445 2445 0 2445 100 100 17,309 0,0309 17,293
IMC OBTIDO 2445 2445 0 2445 100 100 18,875 0,0793 18,555
IMC CALCULADO 2445 2445 0 2445 100 100 109,15 0,422 107,48
O IMC Calculado médio de 109,15 significa que, na média, as crianças estão com
9,15% de sobrepeso.
Variable StDev Variance CoefVar Sum Sum of Squares Minimum
SEXO1 0,5000 0,2500 33,07 3696,0000 6198,0000 1,0000
PESO 14,280 203,926 34,80 100324,273 4614943,926 16,310
PESO IDEAL 10,581 111,959 28,17 91847,730 3723937,801 16,933
ALTURA 0,1490 0,0222 10,24 3555,8050 5225,5085 1,0600
IDADE 2,512 6,312 23,40 26254,000 297338,000 6,000
IMC IDEAL 1,528 2,335 8,83 42319,810 738209,119 14,310
IMC OBTIDO 3,921 15,371 20,77 46149,280 908633,530 11,080
IMC CALCULADO 20,86 435,28 19,12 266861,00 30190533,00 64,00
Variable Q1 Median Q3 Maximum Range IQR
SEXO1 1,00002,0000 2,0000 2,0000 1,0000 1,0000
PESO 29,900 38,950 49,955 117,200 100,890 20,055
PESO IDEAL 28,886 36,133 46,258 79,680 62,747 17,372
ALTURA 1,3400 1,4500 1,5700 2,0000 0,9400 0,2300
IDADE 9,000 11,000 13,000 19,000 13,000 4,000
IMC IDEAL 16,170 17,280 18,530 21,860 7,550 2,360
IMC OBTIDO 16,105 18,047 20,742 57,335 46,254 4,637
IMC CALCULADO 95,00 104,00 119,00 351,00 287,00 24,00
N for
VariableModeModeSkewnessKurtosis MSSD
SEXO1 21251 -0,05 -2,00 0,2514
PESO 50 25 0,96 1,35 120,112
PESO IDEAL 44,0859 16 0,37 -0,70 100,146
ALTURA 1,37 62 0,12 -0,70 0,0199
IDADE 10 341 0,12 -0,87 5,610
IMC IDEAL 17 181 0,09 -0,96 2,074
IMC OBTIDO 14,8926; 19,1406; 19,8141 4 1,67 6,21 2,691
IMC CALCULADO 100 72 1,85 9,16 4,58

15. 6.7 Sumário Estatístico das variáveis
Summary for IMC CALCULADO
A nderson-Darling N ormality Test
A -S quared 61,60
P -V alue < 0,005
M ean 109,15
S tDev 20,86
V ariance 435,28
S kew ness 1,85278
Kurtosis 9,16454
N 2445
M inimum 64,00
1st Q uartile 95,00
M edian 104,00
3rd Q uartile 119,00
80 120 160 200 240 280 320 M aximum 351,00
95% C onfidence Interv al for M ean
156 165173181 193202
157166174 183 195
158 168176 185 201
158 168 177 186
159 169178 187
160 171 188
161
162
156164172180189 198
157 167175 184 200
159 170
163
160
161
165 351
108,32 109,97
95% C onfidence Interv al for M edian
103,55 105,00
95% C onfidence Interv al for S tDev
9 5 % C onfidence Inter vals 20,29 21,47
Mean
Median
104 105 106 107 108 109 110
Summary for IMC OBTIDO
A nderson-Darling N ormality Test
A -S quared 50,73
P -V alue < 0,005
M ean 18,875
S tDev 3,921
V ariance 15,371
S kew ness 1,66776
Kurtosis 6,21050
N 2445
M inimum 11,080
1st Q uartile 16,105
M edian 18,047
3rd Q uartile 20,742
14 21 28 35 42 49 56 M aximum 57,335
95% C onfidence Interv al for M ean
27,7029,73 32,34 34,61
27,77 29,99 33,32
27,8129,80
27,8529,90 32,65 35,97 38,31
27,8929,86 32,45 35,84 38,43
27,8429,84 32,44 34,76
28,0130,06 33,31
28,0930,20
28,1630,21
28,0630,14 33,28
28,32 30,39
28,22 30,49 33,69
28,27 0,00
28,2030,33 33,58
28,45 31,14
28,40 31,19
28,42 31,00 34,26
28,37 30,56
28,3930,47
28,49 31,40
28,59 31,39
28,58 31,38
28,69
28,66
28,71 31,64
28,87
29,03
29,13
29,17
29,14
29,16
29,27
29,32
29,41
29,43
29,55
29,61
29,54
29,57
29,51
29,75
3 38,75
38,86
39,04
40,08 57,33
18,719 19,030
95% C onfidence Interv al for M edian
17,906 18,249
95% C onfidence Interv al for S tDev
9 5 % C onfidence Inter vals
3,814 4,034
Mean
Median
18,0 18,2 18,4 18,6 18,8 19,0

16. Summary for IMC IDEAL
A nderson-Darling N ormality Test
A -S quared 25,54
P -V alue < 0,005
M ean 17,309
S tDev 1,528
V ariance 2,335
S kew ness 0,089518
Kurtosis -0,958689
N 2445
M inimum 14,310
1st Q uartile 16,170
M edian 17,280
3rd Q uartile 18,530
15 16 17 18 19 20 21 22 M aximum 21,860
95% C onfidence Interv al for M ean
17,248 17,369
95% C onfidence Interv al for M edian
17,000 17,280
95% C onfidence Interv al for S tDev
9 5 % C onfidence Inter vals
1,487 1,572
Mean
Median
17,0 17,1 17,2 17,3 17,4
Summary for IDADE
A nderson-Darling N ormality Test
A -S quared 31,39
P -V alue < 0,005
M ean 10,738
S tDev 2,512
V ariance 6,312
S kew ness 0,124833
Kurtosis -0,873958
N 2445
M inimum 6,000
1st Q uartile 9,000
M edian 11,000
3rd Q uartile 13,000
6 8 10 12 14 16 18 M aximum 19,000
95% C onfidence Interv al for M ean
10,638 10,837
95% C onfidence Interv al for M edian
10,000 11,000
95% C onfidence Interv al for S tDev
9 5 % C onfidence Inter vals
2,444 2,585
Mean
Median
10,0 10,2 10,4 10,6 10,8 11,0

17. Summary for ALTURA
A nderson-Darling N ormality Test
A -S quared 9,94
P -V alue < 0,005
M ean 1,4543
S tDev 0,1490
V ariance 0,0222
S kew ness 0,116657
Kurtosis -0,698541
N 2445
M inimum 1,0600
1st Q uartile 1,3400
M edian 1,4500
3rd Q uartile 1,5700
1,12 1,26 1,40 1,54 1,68 1,82 1,96 M aximum 2,0000
95% C onfidence Interv al for M ean
2,00
1,4484 1,4602
95% C onfidence Interv al for M edian
1,4400 1,4600
95% C onfidence Interv al for S tDev
9 5 % C onfidence Inter vals
0,1449 0,1533
Mean
Median
1,440 1,445 1,450 1,455 1,460
Outlier: aluno sexo masculino, 15 anos e 2,00 m altura
Summary for PESO IDEAL
A nderson-Darling N ormality Test
A -S quared 22,62
P -V alue < 0,005
M ean 37,566
S tDev 10,581
V ariance 111,959
S kew ness 0,366455
Kurtosis -0,696989
N 2445
M inimum 16,933
1st Q uartile 28,886
M edian 36,133
3rd Q uartile 46,258
20 30 40 50 60 70 80 M aximum 79,680
95% C onfidence Interv al for M ean
74,47 79,68
37,146 37,985
95% C onfidence Interv al for M edian
35,550 36,834
95% C onfidence Interv al for S tDev
9 5 % C onfidence Inter vals
10,293 10,886
Mean
Median
35,5 36,0 36,5 37,0 37,5 38,0

18. Summary for PESO
A nderson-Darling N ormality Test
A -S quared 27,22
P -V alue < 0,005
M ean 41,032
S tDev 14,280
V ariance 203,926
S kew ness 0,96269
Kurtosis 1,34792
N 2445
M inimum 16,310
1st Q uartile 29,900
M edian 38,950
3rd Q uartile 49,955
15 30 45 60 85,30 75 83,75 90 105 M aximum 117,200
83,20 97,45 89,50 90,00 93,40
80,30 83,90 81,00 97,00 99,95 117,20 95% C onfidence Interv al for M ean
80,40 113,70
82,00 87,00 86,80 112,70
40,466 41,599
88,00 94,30 97,85 104,30
86,40 87,60 90,60 92,25 84,90
95% C onfidence Interv al for M edian
86,00 87,45 86,85 82,00 38,050 39,500
80,70 83,40 82,40 82,90
95% C onfidence Interv al for S tDev
9 5 % C onfidence Inter vals 13,891 14,692
Mean
Median
38 39 40 41 42
Outliers: sexo masculino, 1,71m altura, Peso: 117,20 KgObesidade de Alto Risco;
Area: 3
Sexo masculino, 1,72m altura, Peso:113,70Kg Obesidade de Alto Risco;
Area 2

19. Summary for SEXO1
A nderson-Darling N ormality Test
A -S quared 439,38
P -V alue < 0,005
M ean 1,5117
S tDev 0,5000
V ariance 0,2500
S kew ness -0,04667
Kurtosis -1,99946
N 2445
M inimum 1,0000
1st Q uartile 1,0000
M edian 2,0000
3rd Q uartile 2,0000
1 2 M aximum 2,0000
95% C onfidence Interv al for M ean
1,4918 1,5315
95% C onfidence Interv al for M edian
1,0000 2,0000
95% C onfidence Interv al for S tDev
9 5 % C onfidence Inter vals
0,4863 0,5144
Mean
Median
1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0

20. 6.8 Análise de Regressão
RegressionAnalysis: PESO versus ALTURA; IDADE
The regressionequationis
PESO = - 72,8 + 77,5 ALTURA + 0,102 IDADE
PredictorCoef SE Coef T P
Constant -72,816 2,094 -34,78 0,000
ALTURA 77,532 2,174 35,67 0,000
IDADE 0,1018 0,1289 0,79 0,430 PELO VALOR DE Pvalue A IDADE TEM POUCA
SIGNIFICÂNCIA PARA A VARIÁVEL PESO
S = 8,08746 R-Sq = 68,0% R-Sq(adj) = 67,9%
Analysis of Variance
Source DF SS MS F P
Regression 2 338672 169336 2588,96 0,000
Residual Error 2442 159724 65
Total 2444 498396
Source DF Seq SS
ALTURA 1 338631
IDADE 1 41
Obs ALTURA PESO Fit SE Fit Residual St Resid
1 1,90 40,000 75,614 0,954 -35,614 -4,43RX
2 1,62 31,600 54,007 0,286 -22,407 -2,77R
3 1,56 32,200 49,558 0,299 -17,358 -2,15R
4 1,40 25,300 36,950 0,317 -11,650 -1,44
5 1,53 30,000 46,927 0,213 -16,927 -2,09R
6 1,32 21,000 30,442 0,222 -9,442 -1,17
7 1,25 19,900 25,116 0,400 -5,216 -0,65
8 1,63 39,000 54,985 0,269 -15,985 -1,98
9 1,51 33,000 45,580 0,256 -12,580 -1,56
10 1,55 35,500 48,783 0,310 -13,283 -1,64
.
.
.
2440 1,77 112,700 65,636 0,576 47,064 5,83RX
2441 1,56 94,300 49,558 0,299 44,742 5,54R
2442 1,71 117,200 61,290 0,332 55,910 6,92R
2443 1,58 97,000 51,109 0,283 45,891 5,68R
2444 1,40 64,000 36,644 0,213 27,356 3,38R
2445 1,32 39,000 30,442 0,222 8,558 1,06
Durbin-Watson statistic = 0,240539

21. Verificamos que a regressão para peso dá uma boa aproximação para os
dados:
PESO = - 72,8 + 77,5 ALTURA + 0,102 IDADE
PESO PELA PESO PELA
PESO ALT ID REGRESSÃ DIFERENÇ PESO ALT ID REGRESSÃ DIFERENÇ
REAL REAL REAL O A REAL REAL REAL O A
16,45 1,09 7 12,39 -4,06 30,15 1,45 10 40,60 10,45
17,4 1,08 6 11,51 -5,89 30,2 1,18 6 19,26 -10,94
17,7 1,16 7 17,81 0,11 30,2 1,32 9 30,42 0,22
18,2 1,17 7 18,59 0,39 30,25 1,32 9 30,42 0,17
18,45 1,12 6 14,61 -3,84 30,3 1,43 10 39,05 8,74
18,45 1,16 8 17,92 -0,53 30,4 1,41 10 37,50 7,10
18,5 1,16 7 17,81 -0,69 30,45 1,34 10 32,07 1,62
19,1 1,22 7 22,46 3,36 30,45 1,38 10 35,17 4,72
19,15 1,2 7 20,91 1,76 30,45 1,41 10 37,50 7,05
19,2 1,2 7 20,91 1,71 30,5 1,32 9 30,42 -0,08
19,45 1,21 7 21,69 2,24 30,5 1,34 11 32,17 1,67
19,5 1,17 7 18,59 -0,91 30,65 1,38 10 35,17 4,52
19,5 1,19 7 20,14 0,64 30,7 1,43 9 38,94 8,24
19,6 1,17 6 18,49 -1,11 30,7 1,43 10 39,05 8,35
19,8 1,17 7 18,59 -1,21 30,75 1,36 9 33,52 2,77
19,85 1,17 8 18,69 -1,16 30,75 1,37 11 34,50 3,75
19,85 1,18 7 19,36 -0,49 30,75 1,46 12 41,57 10,82
19,85 1,22 10 22,77 2,92 30,8 1,35 11 32,95 2,15
19,95 1,13 7 15,49 -4,46 30,85 1,37 10 34,40 3,55
19,95 1,2 7 20,91 0,96 30,9 1,32 9 30,42 -0,48
20 1,15 6 16,94 -3,06 30,9 1,4 10 36,72 5,82
20 1,2 7 20,91 0,91 30,9 1,41 10 37,50 6,60
20 1,2 7 20,91 0,91 30,9 1,42 10 38,27 7,37
20,05 1,16 6 17,71 -2,34 30,95 1,29 9 28,09 -2,86
20,1 1,15 7 17,04 -3,06 30,95 1,37 9 34,29 3,34
20,15 1,16 7 17,81 -2,34 30,95 1,48 12 43,12 12,17
20,25 1,17 7 18,59 -1,66 31 1,36 10 33,62 2,62
20,3 1,16 7 17,81 -2,49 31 1,41 9 37,39 6,39
20,3 1,19 6 20,04 -0,26 31,05 1,34 9 31,97 0,92
20,35 1,2 6 20,81 0,46 31,05 1,43 10 39,05 7,99
20,4 1,13 8 15,59 -4,81 31,1 1,28 7 27,11 -3,99
20,4 1,18 8 19,47 -0,93 31,1 1,29 9 28,09 -3,01
20,45 1,21 7 21,69 1,24 31,1 1,38 9 35,07 3,97
20,5 1,18 6 19,26 -1,24 31,15 1,46 10 41,37 10,22
20,5 1,2 7 20,91 0,41 31,2 1,28 8 27,22 -3,98
20,55 1,19 7 20,14 -0,41 31,2 1,33 9 31,19 -0,01
20,65 1,16 6 17,71 -2,94 31,3 1,27 8 26,44 -4,86
20,85 1,16 7 17,81 -3,04 31,35 1,35 10 32,85 1,50

22. 6.9 Regressão Stepwise
StepwiseRegression: PESO versus ALTURA; IDADE
Alpha-to-Enter: 0,15 Alpha-to-Remove: 0,15
Response is PESO on 2 predictors, with N = 2445
Step 1
Constant -73,88
ALTURA 79,0
T-Value 71,96
P-Value 0,000ALTURA TEM MENOR Pvalue EÉ O PREDICTOR INDICADO
É MAIS SIGNIFICATIVO QUE IDADE.
S 8,09
R-Sq 67,94
R-Sq(adj) 67,93
MallowsCp 1,6
6.10 Análise de Variância (ANOVA)
One-way ANOVA: SEXO1 versus IMC CALCULADO
Source DF SS MS F P
IMC CALCULADO 124 33,967 0,274 1,10 0,214
Error 2320 576,950 0,249
Total 2444 610,918
S = 0,4987 R-Sq = 5,56% R-Sq(adj) = 0,51%
Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev
Vemosa ANOVA mostra que não existe uma diferenciaação significativa entre o sexo
(masculino/feminino) para a observação da obesidade.

23. Residual Plots for SEXO1
Normal Probability Plot Versus Fits
99,99 1,0
99
0,5
90
Residual
Percent
50 0,0
10
-0,5
1
0,01 -1,0
-2 -1 0 1 2 1,00 1,25 1,50 1,75 2,00
Residual Fitted Value
Histogram Versus Order
1,0
300
0,5
Frequency
Residual
200
0,0
100 -0,5
0 -1,0
-0,75 -0,50 -0,25 0,00 0,25 0,50 0,75 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220 240
Residual
Observation Order
One-way ANOVA: IMC CALCULADO versus ÁREA
Source DF SS MS F P
ÁREA 3 2043 681 1,57 0,196
Error 2441 1061785 435
Total 2444 1063828
S = 20,86 R-Sq = 0,19% R-Sq(adj) = 0,07%
Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev
ÁREA NMÉDIA StDev -+---------+---------+---------+--------
1 538108,41 20,40 (-----------*----------)
2 615108,07 19,96 (----------*----------)
3 288109,28 24,08 (----------------*---------------)
4 1004110,16 20,64 (-------*--------)
-+---------+---------+---------+--------
106,5 108,0 109,5 111,0
PooledStDev = 20,86
Vemos que a Área2 possui a menor média, ou seja 8,07% de
sobrepeso e a Área4 a maior média, ou seja, 10,16% de
sobrepeso.

24. Boxplot of IMC CALCULADO
350 OUTLIER
300
IMC CALCULADO
250
200
150
100
50
1 2 3 4
ÁREA
Residual Plots for IMC CALCULADO
Normal Probability Plot Versus Fits
99,99
99 200
90
Residual
Percent
50 100
10
1 0
0,01
-100 0 100 200 108,0 108,5 109,0 109,5 110,0
Residual Fitted Value
Histogram Versus Order
600
200
Frequency
450
Residual
100
300
150 0
0
-40 0 40 80 120 160 200 240 1 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Residual
Observation Order

25. One-way ANOVA: IMC CALCULADO versus IDADE
Source DF SS MS F P
IDADE 13 8883 683 1,57 0,085
Error 2431 1054945 434
Total 2444 1063828
S = 20,83 R-Sq = 0,84% R-Sq(adj) = 0,30%
Individual 95% CIs For Mean Based on
IMC PooledStDev
IDADE N MÉDIO StDev ------+---------+---------+---------+---
6 44 113,43 18,41 (-*-)
7 237 110,99 18,74 (*)
8 264 110,40 19,23 (*)
9 318 109,78 23,99 (*
10 341 107,60 19,19 (*)
11 249 110,13 20,25 (*)
12 314 110,07 22,00 (*
13 251 106,14 18,45 *)
14 283 109,05 22,00 *)
15 107 107,87 25,50 (*)
16 24 99,96 16,12 (-*--)
17 10 105,40 17,48 (---*---)
18 1 135,00 * (-------------*-------------)
19 2 101,50 10,61 (---------*--------)
------+---------+---------+---------+---
90 120 150 180
PooledStDev = 20,83
Notamos que a idade com a maior média de sobrepeso é 6(seis)
anos com 13,43% e a idade com menor média é 16(dezesseis) anos
com 0,04% de subpeso
Residual Plots for IMC CALCULADO
Normal Probability Plot Versus Fits
99,99
99 200
90
Residual
Percent
50 100
10
1 0
0,01
-100 0 100 200 100 110 120 130 140
Residual Fitted Value
Histogram Versus Order
600 200
Frequency
Residual
450
100
300
150 0
0
-40 0 40 80 120 160 200 240 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220 240
Residual
Observation Order

26. Boxplot of IMC CALCULADO
350 outlier
300
IMC CALCULADO
250
200
150
100
50
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
IDADE
One-way ANOVA: IMC CALCULADO versus ALTURA
Source DF SS MS F P
ALTURA 97 59981 618 1,45 0,003VEMOS QUE ALTURA É SIGNIFICANTE PARA
Error 2347 1003848 428 O ESTUDO DO SOBREPESO
Total 2444 1063828
S = 20,68 R-Sq = 5,64% R-Sq(adj) = 1,74%
Individual 95% CIs For Mean Based on
Pooled StDev
Level N Mean StDev ---+---------+---------+---------+------
ALTURA QUANTIDADE MÉDIA(IMC)
106-120 79 103,39 *
120-130 370 152,18 *
130-140 550 108,14 *
140-150 500 109,13 *
150-160 513 110,85 *
160-170 318 111,36 *
170-180 103 108,96 *
180-200 12 98,42 *
---+---------+---------+---------+------
50 100 150 200
VEMOS QUE NA FAIXA DE ALTURA ENTRE ]120-130]CM EXISTE A MAIOR MÉDIA DE IMC COM UM
SOBREPESO MÉDIO DE 52,18%
PooledStDev = 20,68

27. Boxplot of IMC CALCULADO
350 OUTLIER
300
IMC CALCULADO
250
200
150
100
50
061112 3 4 5 6718192021 2 2 3 4425252526 6 7 7 8829293030 1 2 3 3434353536 7 7 8 89404041 2 3 4 4 55464747 8 8 9 0 01525354 5 6 7 8 90616263 4 4 5 6 78697071 2 3 4 5 67787980 1 2 3 4 00
11111 22222 22222 33333 33333 444444 444555 555556 666666 777777 888890
1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,
ALTURA
Residual Plots for IMC CALCULADO
Normal Probability Plot Versus Fits
99,99
99 200
90
Residual
Percent
50 100
10
1 0
0,01
-100 0 100 200 100 150 200
Residual Fitted Value
Histogram Versus Order
600
200
450
Frequency
Residual
100
300
150 0
0
-40 0 40 80 120 160 200 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220 240
Residual
Observation Order

28. Binary Logistic Regression: SEXO1 versus IMC CALCULADO
Link Function: Logit
Response Information
Variable Value Count
SEXO1 MASCULINO1251 (Event)
FEMININO 1194
Total 2445
Logistic Regression Table
Odds 95% CI
Predictor Coef SE Coef Z P Ratio Lower Upper
Constant 0,324743 0,216163 1,50 0,133
IMC CALCULADO -0,0025480 0,0019455 -1,31 0,190 1,00 0,99 1,00
Log-Likelihood = -1693,220
Test that all slopes are zero: G = 1,721, DF = 1, P-Value = 0,190
Goodness-of-Fit Tests
Method Chi-Square DF P
Pearson 134,507 123 0,225
Deviance 150,498 123 0,047
Hosmer-Lemeshow 20,021 8 0,010
Table of Observed and Expected Frequencies:
(See Hosmer-Lemeshow Test for the Pearson Chi-Square Statistic)
Group
Value 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
MASCULINO
Obs12811212512316815413517211717
Exp120,7131,9134,7127,7160,5142,2131,5152,6130,618,6
FEMININO
Obs12215214112714412111812013118
Exp129,3132,1131,3122,3151,5132,8121,5139,4117,416,4
Total 250 264 266 250 312 275 253 292 248 35
Value Total
MASCULINO
Obs 1251
Exp
1
Obs 1194
Exp
Total 2445
Measures of Association:
(Between the Response Variable and Predicted Probabilities)
Pairs Number Percent Summary Measures
Concordant 758206 50,8 Somers' D 0,05
Discordant 683764 45,8 Goodman-Kruskal Gamma 0,05
Ties 51724 3,5 Kendall's Tau-a 0,02
Total 1493694100,0

29. 6.11 Cluster Análise das Variáveis
Variaveis: NºESCOLA; ÁREA; CLASSE; SEXO1; PESO; ...
Correlation Coefficient Distance, Single Linkage
Amalgamation Steps
Number
of obs.
Number of Similarity Distance Clusters New in new
Step clusters level level joined cluster cluster
1 11 99,7495 0,005011 8 9 8 2
2 10 99,2130 0,015741 6 7 6 2
3 9 97,0688 0,058624 3 8 3 3
4 8 96,2625 0,074750 3 6 3 5
5 7 96,1505 0,076989 11 12 11 2
6 6 95,0787 0,098426 10 11 10 3
7 5 91,9276 0,161449 5 10 5 4
8 4 91,2141 0,175717 3 5 3 9
9 3 59,8892 0,802215 1 3 1 10
10 2 53,7781 0,924438 1 4 1 11
11 1 52,0067 0,959867 1 2 1 12
Dendrogram
Single Linkage; Correlation Coefficient Distance
52,01
Similarity
68,00
84,00
100,00
LA SE DE AL AL RA SO DO DO GO O
1 EA
CO AS IDA IDE IDE TU PE TI LA DI EX ÁR
ES CL C O AL OB CU CÓ S
Nº IM ES C AL E
P IM
C
C AD
M ID
I ES
OB
Variables
O dendograma mostra que existe uma proximidade da IDADE com a ALTURA e
na outra extremidade mostra uma proximidade do PESO com a OBESIDADE,
como era de se esperar.

30. 6.12 Cluster análise das observações
Dendrogram
Single Linkage; Euclidean Distance
73,44
82,29
Similarity
91,15
100,00
2342 2438 2428 2443 2437 2441 2436 2440 2413 2439 2442 2445
Observations
Number of sum of from from
observationssquarescentroidcentroid
Cluster1 2433 943238 18,0227 57,1843 (abrange quase todas)
Cluster2 2 16 2,8504 2,8504
Cluster3 1 0 0,0000 0,0000
Cluster4 2 9 2,1688 2,1688
Cluster5 1 0 0,0000 0,0000
Cluster6 2 14 2,5983 2,5983
Cluster7 1 0 0,0000 0,0000
Cluster8 1 0 0,0000 0,0000
Cluster9 1 0 0,0000 0,0000
Cluster10 1 0 0,0000 0,0000
Os clusteres separados são aqueles que englobam as obesidades de alto risco.

31. 6.13 Análise Discriminante
DiscriminantAnalysis: ÁREA versus PESO; ALTURA; IDADE; IMC CALCULADO
Linear Method for Response: ÁREA
Predictors: PESO; ALTURA; IDADE; IMC CALCULADO
Group 1 2 3 4
Count 538 615 288 1004
Summary of classification
True Group
Put into Group 1 2 3 4
1 152 147 76 256
2 195 272 108 362
3 86 100 61 192
4 105 96 43 194
Total N 5386152881004
N correct 152 272 61 194
Proportion 0,283 0,442 0,212 0,193
N = 2445 N Correct = 679 ProportionCorrect = 0,278
6.14 Análise de correspondência
SimpleCorrespondenceAnalysis: PESO; ALTURA
Analysis of Contingency Table
Axis Inertia Proportion Cumulative Histogram
1 1,0000 0,0240 0,0240 ******************************
2 1,0000 0,0240 0,0480 *****************************
3 1,0000 0,0240 0,0719 *****************************
250,5301 0,0127 0,4638 ***************
400,4082 0,0098 0,6312 ************
41 0,4048 0,0097 0,6409 ************
520,3525 0,0085 0,7400 **********
53 0,3482 0,0083 0,7484 **********
730,2598 0,0062 0,8938 *******
74 0,2572 0,0062 0,9000 *******
75 0,2495 0,0060 0,9060 *******
830,2123 0,0051 0,9499 ******
890,1641 0,0039 0,9760 ****
90 0,1544 0,0037 0,9797 ****
91 0,1483 0,0036 0,9833 ****
92 0,1406 0,0034 0,9866 ****
93 0,1358 0,0033 0,9899 ****
94 0,1237 0,0030 0,9929 ***
95 0,1196 0,0029 0,9957 ***
96 0,1126 0,0027 0,9984 ***
97 0,0656 0,0016 1,0000 *
Total 41,7096

32. SimpleCorrespondenceAnalysis: PESO; ALTURA
Symmetric Plot
40
30
20 20 29
21 30
27 18 404 28
Component 2 altura
19
10 23 546
50 5
75 22
31 17 1 10 1 7
2
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
547
548
549
550
551
552
553
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857 2
50
75
96
99
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
51
52
53
54
55
56
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
97
98
4
5
6
7
8
9
554
57
3
0 25
32 26 12 11 8
9 4 6 3 24
33 14 13
-10 15 16
-20
-30
-40 843
96
-50
-50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40
Component 1 peso

33. SimpleCorrespondenceAnalysis: ALTURA; IDADE
Symmetric Plot
3
3
2
2 6
518
7
13
16
20
28
91
11
94
98 104
12
14
Component 2
12
84
93
85
90 2
86
10
81
83
95
1 75
92
96
11
82
87
79
80
89 171524
18
19
77
78
88 21
9
74 25
73
76 91
72
69 23
70
71
8 29
27
14
67
68
97
66 3 40
33
0 65
7
64
63
60 34 22
31
32
1362 26
35
45
36
38
58
54
651 41 37
44 4
56 47 433957
59
53 48 5
49 46 50 30
42
52
55
-1 61
-1 0 1 2 3
Component 1
MENOR IDADE  MENOR ALTURA / MAIOR IDADE 

34. 6.15 Time series
Time Series Plot of IMC CALCULADO
350
300
IMC CALCULADO
250
200
150
100
50
1 244 488 732 976 1220 1464 1708 1952 2196 2440
Index
Existe um outlier de IMCCalc de valor 351
Time Series Plot of IDADE
20,0
17,5
15,0
IDADE
12,5
10,0
7,5
5,0
1 244 488 732 976 1220 1464 1708 1952 2196 2440
Index

35. Time Series Plot of ALTURA
2,0
1,8
1,6
ALTURA
1,4
1,2
1,0
1 244 488 732 976 1220 1464 1708 1952 2196 2440
Index
Time Series Plot of PESO
120
100
80
PESO
60
40
20
1 244 488 732 976 1220 1464 1708 1952 2196 2440
Index

36. 6.16 Análise dos principais componentes - ScreePlot
Scree Plot of SEXO1; ...; IMC CALCULADO
3,0
2,67685
2,5
2,0
Eigenvalue
1,5
0,97688
1,0 1,18955
0,5
0,02448
0,13225
0,0
1 2 3 4 5
Component Number
Até o 3º ponto o nível de explicação é de 96,9%
Principal ComponentAnalysis: SEXO1; PESO; ALTURA; IDADE; IMC CALCULADO
Eigenanalysis of the Correlation Matrix
Eigenvalue 2,6768 1,1895 0,9769 0,1322 0,0245
Proportion 0,535 0,238 0,195 0,026 0,005
Cumulative 0,535 0,773 0,969 0,995 1,000
Variable PC1 PC2 PC3 PC4 PC5
SEXO1 0,058 -0,288 -0,956 0,001 0,012
PESO 0,5810,259 -0,033 0,128 0,760
ALTURA 0,573-0,213 0,093 0,632 -0,467
IDADE 0,539-0,332 0,130 -0,744 -0,168
IMC CALCULADO 0,200 0,833 -0,244 -0,175 -0,419

37. 6.17 Análise tridimensional
3D Scatterplot of PESO vs ALTURA vs IDADE
12 anos/1,77m/112,70 kg
15 anos/1,71m/117,20
kg
120
90
PESO 19 anos
60
2,0
30
1,5 A LTURA
5
10
15 1,0
7 anos/1,06m/16,31 kg IDA DE 20
3D Scatterplot of NºESCOLA vs ÁREA vs OBESIDADE CÓDIGO
45
Obesidade de Alto Risco
NºESCOLA 30
15 4
3
0
Á REA
2
2
4 1
6
OBESIDA DE CÓDIGO

38. Percent Count
SEXO1
NºESCOLA
0
10
20
30
40
50
60
NºESCOLA
1 1
2 21 25
0
2
4
6
8
10
2 1
2 23 40
0
0 3 1
2 33 37
1 0
0
0 4 1
2 38
37
2 0 10,1449 1 28
0 5 2 21
3 0 2,89855 1 15
0 6 2 24
4 0
0 1,44928 1 18
0 7 2 29
0
Percent within all data.
5 0 1,44928 8 1
2 28 30
0
0 1
6 2,89855 9 2 24 26
0
0 1 9
7 0 1,44928 10 2 9
8 0
0 11 1
2 33 40
0 1,44928
0
0 12 1
2 9 13
9 0 2,89855 1
0
0 13 2 78
10 0 14 1
2 20 25
11 0
0 2,89855 15 1
2 28 44
0
0
7. Análise Gráfica
12 0 2,89855 16 1
2 19 30
13 0
0 1 50
0 17 2 43
0
OBESIDADE DE ALTO RISCO
14 0
0 1,44928 18 1
2 20 30
15 0
0 19 1
2 20 25
0
0
16 0
0 20 1
2 6 9
2,89855 1 38
17 0
0 21 2 46
0 7,24638 1 29
0 22 2 29
18 0 1,44928 1 6
0
0 23 2 18
19 0 4,34783 24 1
0
0 2 31 33
20 0
0 25 1 22
0 2 14
21 0
0 7,24638 26 1 32
0 2 25
22 0
0 27 1
2 21 36
23 0
0 28 1 16
0 2 31
0
0 29 1 25
24 0 1,44928 2 25
0
0 30 1
2 26 29
25 0 1,44928
0 31 1
2 24 27
26 0
0 1,44928
0 32 1
2 48 57
27 0
0 33 1
2 22 31
28 0
0
0 34 1
2 33 40
0
A maior quantidade de crianças é do sexo masculino.....
OBESIDADE CÓDIGO = 6
29 0
0 35 1 27
0 1,44928 2 34
30 0
0 36 1 22
0 1,44928 2 22
31 0
0 2,89855 37 1
2 15
16
0
0 38 1 27
32 0 1,44928 2 41
0
0 39 1
2 17
18
33 0 5,7971
0
0 40 1
2 43
43
34 0 1,44928
0 41 1
2 12 14
35 0
0 4,34783
0 42 1
2 9 12
36 0
0 2,89855 1 40
Gráfico de distribuição Escola x Sexo
0 43 2 36
37 0 1,44928 44 1
2 36 43
0
0
38 0 45 1 10
Chart of NºESCOLA; OBESIDADE CÓDIGO
0 1,44928 2 7
39 0
0 46 1
2 7 11
2,89855
40 0
0 47 1
2 5 10
0 1,44928
0
0 48 1
2 67
41 0
0 2,89855 1
42 0 49 2 11 14
0 1,44928 1
0
0 50 2 10 12
43 1,44928
0
0
44 0 1,44928
45 0
0
0 1,44928
46 0
0
0
0
47 0
0
0
0
48 0
0 1,44928
0
0
49 0
0
50 0
0 1,44928
MASCULINO
FEMININO
SEXO

39. Percent Percent
NºESCOLA
0
1
2
3
4
5
NºESCOLA
0
1
2
3
4
5
6
7
8
1 0
0
0 0,714286
0
0 2 0
0
1 0 0,719424 0
0 3,57143
0
0 3 0
0
2 0 2,15827 0
0 0,714286
0
0 4 0
0
3 0 4,31655 0 2,85714
0
0 5 0
0
4 0 1,43885 0
0 0,714286
0
0 1,43885 6 0
0
5 0 0 1,42857
0 0
Percent within all data.
Percent within all data.
6 0
0 2,15827 7 0
0 2,14286
0 0
7 0 2,15827 8 0
0
0 0 5
0
0 3,59712 9 0
8 0
0 0
0 1,42857
0
0 4,31655 10 0
0
9 0
0 0
0
0
0 0
OBESIDADE DE GRAU 2
OBESIDADE DE GRAU 3
10 0 11 0
0 5
0
0 2,15827 0
11 0 12 0
0 1,42857
0
0 1,43885 0
12 0 13 0
0 0,714286
0
0 0
0
13 0 0,719424 14 0 2,14286
0
0 0
0
14 0 0,719424 15 0 2,85714
0 0
15 0
0 4,31655 16 0
0
0 0 1,42857
16 0
0 0,719424 17 0
0
0 0 4,28571
17 0
0 1,43885 18 0
0
0 0 4,28571
18 0
0 3,59712 19 0
0
0 0
0 2,85714
19 0
0 0,719424 20 0
0
0 0
0
20 0
0 0,719424 0
0
0
0 21 0 3,57143
21 0
0 0
0
0
0 22 0
0 0,714286
22 0 3,59712 7,91367 0
0
0 23 0
0 2,14286
23 0
0 24 0
0
0 0
0 1,42857
24 0 3,59712 25 0
0
0
0 0 1,42857
25 0
0 26 0
0
0
0 0
0 2,85714
26 0 1,43885 27 0
0 0
0 2,14286
27 0
0 2,8777 0
0 28 0
0 1,42857
28 0
0 2,15827 0
0 29 0
0 2,85714
0 2,8777 0
OBESIDADE CÓDIGO = 4
OBESIDADE CÓDIGO = 5
29 0
0 30 0
0
0 0,719424 0 3,57143
30 0 0
0
0
0 31 0
0 5
31 0
0 4,31655 0
0 32 0
32 0
0 4,31655 0
0
0
0 33 0
0
33 0
0 0 2,85714
0 34 0
0
0 5,03597 0
0 2,85714
34 0
0 35 0
0
35 0 0,719424 0 1,42857
0
0 36 0
0
36 0 1,43885 0
0 2,14286
0 37 0
37 0 0,719424 0
0 0,714286
0
0 0
0
38 0 2,15827 38 0
0 2,85714
0
Chart of NºESCOLA; OBESIDADE CÓDIGO
Chart of NºESCOLA; OBESIDADE CÓDIGO
0 39 0
0
39 0
0 1,43885 0 0,714286
0 40 0
0
40 0 4,31655 0
0 2,85714
0
0 0
0
0 1,43885 41 0
0 0,714286
41 0
0 0
42 0 0,719424 42 0
0 1,42857
0
0 0
43 0
0 2,15827 43 0
0 2,14286
0 0
44 0
0 3,59712 44 0
0 3,57143
0
0 0
0
45 0 0,719424 45 0
0
0
0 0
46 0 1,43885 46 0
0 1,42857
0
0 0
47 0 0,719424 47 0
0
0
0 0
48 0 0,719424 48 0
0
0
0 0
49 0
0 49 0
0
0 0 2,14286
0
0 50 0
0
50 0 0
0 1,42857

40. Percent Percent
NºESCOLA
NºESCOLA
0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5
1 0
0 2,10388 1 0
0 2,03327
0
0 0
2 0
0 2,43261 2 0
0 1,84843
0
0 0
0
3 0
0 2,82709 3 0
0 3,14233
ADEQUADDOS
4 0
0 3,15582 4 0
0 3,32717
0
0 0
5 0
0 2,10388 5 0
0 1,84843
0
0 0
6 0 1,24918 6 0
0 2,40296
0
0 0
0
Percent within all data.
Percent within all data.
7 0
0 1,97239 7 0
0 1,84843
0
0 0
8 0 2,16963 8 0
0 2,03327
0
0 0
9 0 1,64366 9 0
0 2,77264
0
0 0
0
10 0 0,986193 10 0
0 0,554529
0
0 0
2,43261 0 4,43623
OBESIDADE DE GRAU 1
11 0
0 11 0
0
12 0
0 0,854701 12 0 0,554529
0
0 0
0
13 0
0 0,723208 13 0 0,369686
0 0
0
0 2,03813 0
0 1,66359
14 0
0 14 0
0
15 0
0 2,95858 15 0
0 3,14233
0 0
16 0 2,03813 16 0 2,40296
0
0 0
0
17 0
0 4,14201 17 0
0 2,95749
0
0 0
0
18 0
0 1,84089 18 0
0 1,66359
0
0 0
0
19 0 1,84089 19 1,47874
0 0
20 0 0,788955 20 0 0,369686
0
0 0
0
21 0
0 2,6956 21 0 3,69686
0
0 0
0
22 0
0 2,82709 22 0 1,47874
0
0 0
0
23 0 1,05194 23 0 0,924214
0
0 0
0
24 0
0 2,89283 24 0
0 2,21811
0
0 0
0
25 0
0 1,77515 25 0
0 1,10906
0
0 0
26 0
0 2,43261 26 0
0 2,40296
0
0 0
27 0 2,23537 27 0
0 2,95749
0 0
28 0
0 1,97239 28 0 2,21811
0
0 0
0
29 0
0 2,10388 29 0 1,47874
0
0 0
0
OBESIDADE CÓDIGO = 2
OBESIDADE CÓDIGO = 3
30 0
0 2,23537 30 0 2,21811
0 0
0
0 1,64366 0
0 1,84843
31 0
0 31 0
0
32 0
0 32 0
0 3,14233
0
0 5,19395 0
33 0
0 2,16963 33 0
0 2,03327
0
0 0
0
34 0
0 2,82709 34 0
0 2,95749
35 0
0 2,49836 35 0
0 2,95749
0
0 0
36 0
0 1,84089 36 0
0 1,47874
0
0 0
37 0 1,31492 37 0
0 1,47874
0
0 0
0
38 0
0 2,76134 38 0
0 2,95749
0
0 0
Chart of NºESCOLA; OBESIDADE CÓDIGO
Chart of NºESCOLA; OBESIDADE CÓDIGO
39 0 1,57791 39 0
0 1,10906
0
0 0
40 0
0 3,74753 40 0
0 3,32717
0
0 0
0
41 0 1,05194 41 0
0 0,924214
0 0
42 0
0 0,723208 42 0
0 1,10906
0 0
43 0
0 2,82709 43 0 4,06654
0
0 0
0
44 0
0 2,89283 44 0 4,25139
0 0
0
0 0,854701 0
0 0,369686
45 0
0 45 0
0
46 0
0 0,52597 46 0
0 0,924214
0 0
47 0 0,723208 47 0 0,554529
0
0 0
0
48 0
0 0,460224 48 0
0 0,739372
0
0 0
0
49 0
0 0,986193 49 0
0 1,10906
0
0 0
0
50 0 0,854701 50 1,10906
0 0

41. Percent Percent
0
10
20
30
40
50
60
70
NºESCOLA
0
2
4
6
8
10
12
1 0 2,85714
0 2,85714
2 0
0
0
1
3 0 2,85714
0
0 5,71429
1,43149
4 0
0
5 0 8,57143
0
0
6 0
ABAIXO DO PESO
0
0
0
Percent within all data.
Percent within all data.
7 0
0
0 2,85714
8 0
0
0
9 0
0
0
0
10 0
0
0
11 0
0
2
0
12 0
0
0
62,2086
13 0
0
0
0
14 0
0
0
0
15 0
0
16 0
0
0 2,85714
17 0
0
0 2,85714
18 0
0
0 2,85714
19 0
0
0
3
20 0
0
21 0 5,71429
0
22,1268
0 2,85714
22 0
0
0
0
23 0
0
24 0
0
0
0
25 0
0
0
0
26 0
0
0
27 0
0
0
28 0
0
0
4
29 0 2,85714
0
0
OBESIDADE CÓDIGO = 1
30 0
0 5,71429
5,68507
0
2,85714
OBESIDADE CÓDIGO
31 0
0
0 5,71429
32 0
0 2,85714
33 0
0
0 5,71429
Chart of OBESIDADE CÓDIGO
34 0
0
35 0
0 2,85714
0 2,85714
36 0
0
0
37 0
0
0
5
0 5,71429
38 0
0
Chart of NºESCOLA; OBESIDADE CÓDIGO
0
5,72597
39 0
0
40 0
0
0
0
41 0
0
0
0
42 0
0
DISTRIBUIÇÃO PERCENTUAL PELOS NÍVEIS NUTRICIONAIS
0
43 0 11,4286
0
0
44 0
0 2,85714
0
0
45 0
0
0 2,85714
46 0
0
6
0
47 0
0
0
2,82209
48 0
0
0
0
49 0
0 2,85714
0
0
50 0
0

42. Matrix Plot of PESO vs ALTURA
120
100
80
PESO
60
40
20
1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0
ALTURA
Notamos que a distribuição Peso x Altura aproxima-se de uma linear
Matrix Plot of PESO vs IDADE
120
100
80
PESO
60
40
20
5,0 7,5 10,0 12,5 15,0 17,5 20,0
IDADE
Notamos que entre 12 e 15 anos existe uma maior dispersão do PESO

43. Matrix Plot of PESO vs SEXO1
120
100
80
PESO
60
40
20
1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0
SEXO1
Notamos que a variação de peso é maior nas crianças do sexo masculino
Matrix Plot of ALTURA vs IDADE
2,0
1,8
1,6
ALTURA
1,4
1,2
1,0
5,0 7,5 10,0 12,5 15,0 17,5 20,0
IDADE
Notamos crianças com estatura abaixo da média. Geralmente são crianças de inclusão, com
necessidades especiais.

44. Time Series Plot of PESO; ALTURA; IDADE
e**5
Variable
PESO
ALTURA
e**4
IDADE
e**3
Data
e**2
e**1
e**0
1 244 488 732 976 1220 1464 1708 1952 2196 2440
Index
Notamos que existe uma regularidade linear na distribuição da IDADE e da ALTURA, sendo
que a distribuição do PESO apresenta uma distribuição não linear nas observações dos alunos
com obesidade de alto risco.

49. Notamos que as crianças do sexo masculino apresentam em geral maior porcentagem na faixa
dos ADEQUADOS e as crianças do sexo feminino apresentam maior porcentagem nas faixas
que indicam SOBREPESO

50. 8. Quadro Resumo
No resultado final obtivemos os seguintes números:
PROJETO AENE 2009 PROJETO AENE 2010
NÃO AVALIADOS 818 NÃO AVALIADOS 1179
ABAIXO DO PESO 376 ABAIXO DO PESO 547
ADEQUADO 27076 ADEQUADO 26235
OBESIDADE GRAU 1 8889 OBESIDADE GRAU 1 9106
OBESIDADE GRAU 2 2107 OBESIDADE GRAU 2 2295
OBESIDADE GRAU 3 1814 OBESIDADE GRAU 3 2250
OBESIDADE ALTO OBESIDADE ALTO
RISCO 944 RISCO 916
42024 42528
Fazendo uma análise percentual, notamos que os alunos com estado nutricional
“abaixo do peso” em 2009 representavam 0,912% do total de 41.206 alunos
avaliados e que, em 2010 este percentual subiu para 1,323% ou seja, um
crescimento de 45% no número de alunos com deficiência nutricional.
Os alunos classificados como “adequados” eram 65,71%no AENE 2009,
percentual que baixou para 63,45 % em 2010. Isso representou um decréscimo
de 3,11% na população de alunos adequados.
Já os alunos com sobrepeso aumentaram de 33,37%em 2009 para um percentual
de 35,23% sendo que deste percentual tínhamos 6,69% com obesidade de grau 3
e obesidade de alto risco em 2009. Foi constatado um aumento para 7,66% em
2010. Este aumento representou um acréscimo de 14,4% no número de alunos
classificados como obesos de grau 3 e de alto risco.
Estamos planejando ações conjuntas com a Secretaria do Abastecimento
(Merenda Escolar), Secretaria de Saúde (consultas, exames e equipe de controle
de diabetes) e Secretaria de Esportes.
Haverá mudança na merenda escolar para adequar o nível calórico oferecido aos
alunos,marcação das consultas médicas para acompanhamento da evolução dos
distúrbios nutricionais, palestras com nutricionistas e o incentivo à prática de
esportes através das escolinhas mantidas pela Secretaria Municipal de Esportes.

51. 9. Considerações Finais
Os dados coletados mostram que existe uma tendência, se nada for feito, de
aumento no percentual de alunos com problemas de obesidade.
Os meninos tiveram 7,5% do total avaliado com diagnóstico de obesidade grau 3
e de alto risco e as meninas um percentual de 7,8% com o mesmo diagnóstico.
O percentual de meninos considerados adequados foi de 65,2% contra 60,6% de
meninas consideradas adequadas.
A Merenda Escolar foi pensada levando-se em conta que a criança não tinha
uma alimentação adequada em sua casa e visava complementar as necessidades
calóricas dos alunos.
Os 3.166 alunos diagnosticados com obesidade de grau 3 e de alto risco no
AENE 2010 foram convocados, juntamente com seus pais ou responsáveis, para
uma reunião de conscientização na sede de suas escolas. Deste total nós tivemos
523 alunos encaminhados para acompanhamento médico especializado ou seja,
16,52% do total.
Considerando que 2010 foi o primeiro ano de aplicação do Projeto AENE no
total das Escolas de Ensino Fundamentalpodemos considerar que o resultado
obtido foi satisfatório.
Em 2011 poderemos avaliar de forma mais consistente os resultados tendo em
vista que será a 3ª tomada de dados de toda a rede e que já teremos a confiança
das famílias de que o projeto veio para somar e ajudar na solução de um
problema que pode tornar-se um grave entrave para o sistema municipal de
saúde no futuro.
A criança obesa de hoje provavelmente será o adulto com hipertensão, diabetes
e outros problemas sérios de saúde no futuro.

52. BIBLIOGRAFIA
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