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Manual SPSS

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SPSS:UMAFERRAMENTAPARAANLISEDEDADOS

NDICE GERAL

1. ANLISE DE DADOS RECORRENDO AO SPSS 11.5.........................................................................5 1.1 OQUE UMA

MATRIZ DE DADOS ...........................................................................................................6

1.2 MANIPULAO DE ARQUIVOS E EDIO DE MATRIZES DE DADOS .......................................................7

1.2.1 MANIPULAO DE ARQUIVOS ..........................................................................................................91.2.1.1 ABRIR UMA MATRIZ DE DADOS J EXISTENTE .........................................................................................9 1.2.1.2 GUARDAR OS DADOS ................................................................................................................................10 1.2.1.3 GUARDAR OU ABRIR ARQUIVOS CONTENDO RELATRIOS DE ANLISES ...............................................11

1.2.2 EDIO DE MATRIZES DE DADOS ..................................................................................................131.2.2.1 CRIAR UMA MATRIZ DE DADOS ................................................................................................................13 1.2.2.1.1 DEFINIO DAS VARIVEIS ..............................................................................................................13 1.2.2.1.2 PREENCHER A MATRIZ DE DADOS ...................................................................................................16 1.2.2.1.3 EXCLUIR UMA VARIVEL OU UM CASO...........................................................................................16 1.2.2.1.4 INSERIR UMA NOVA VARIVEL NO MEIO DE VARIVEIS J EXISTENTES......................................17

1.3 TRANSFORMAO DE DADOS .................................................................................................................18

1.3.1 CLCULO ENTRE VARIVEIS .........................................................................................................181.4 RECODIFICAO DE VARIVEIS .............................................................................................................21

1.4.1 RECODIFICAR UMA VARIVEL ........................................................................................................211.4.1.1 Recodificao na Varivel Original ..................................................................................................22 1.4.1.2 Recodificao numa nova Varivel ..................................................................................................24

1.5 SELECO DE CASOS PARA A ANLISE ................................................................................................25

1.5.1 SELECCIONAR CASOS ESPECFICOS A SEREM ANALISADOS ..........................................................251.6 ANLISE DESCRITIVA DOS DADOS ........................................................................................................28

1.6.1 COMO FAZER UMA ANLISE DESCRITIVA BASEADA NA DISTRIBUIO DE FREQUNCIA ........351.7 ANLISE DE CORRELAO/ ASSOCIAO ENTRE VARIVEIS .............................................................37

1.7.1 COMO CONSTRUIR UMA TABELA PARA VERIFICAR A RELAO ENTRE VARIVEIS (CROSSTABS)....................................................................................................................................................................371 Margarida Pocinho e Joo Paulo de Figueiredo

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1.7.2 COMO CONSTRUIR ANLISES DE CORRELAO ENTRE VARIVEIS ..............................................40 1.7.3 GRFICOS DE DISPERSO COM RECTA DE REGRESSO .................................................................43 1.7.4TESTES T ........................................................................................................................................50 1.7.5 Anlise de varincia ensaios uni-factoriais ...................................................................68 1.7.6 Procedimento Means .................................................................................................................75

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NDICE DE ILUSTRAES

FIGURA 1: COMEAR A TRABALHAR COM O SPSS ...................................................................................................................... 7 FIGURA 2: BASE DE DADOS PREENCHIDA................................................................................................................................... 8 FIGURA 3: ABRIR UMA MATRIZ DE DADOS EXISTENTES ............................................................................................................... 9 FIGURA 4: GUARDAR UMA MATRIZ DE DADOS EXISTENTE ......................................................................................................... 10 FIGURA 5: O OUTPUT .............................................................................................................................................................. 11 FIGURA 6: NOTAS SOBRE OS PROCEDIMENTOS ESTATSTICOS EFECTUADOS ............................................................................... 12 FIGURA 7: DEFINIR O TIPO DE VARIVEL .................................................................................................................................. 13 FIGURA 8: NMERO DE DGITOS ............................................................................................................................................... 14 FIGURA 9: CASAS DECIMAIS ..................................................................................................................................................... 14 FIGURA 10: CODIFICAR VARIVEIS .......................................................................................................................................... 14 FIGURA 11: ATRIBUIR MISSINGS .............................................................................................................................................. 15 FIGURA 12: NMERO DE CARACTERES ...................................................................................................................................... 15 FIGURA 13: REALIZAR CLCULOS ............................................................................................................................................ 18 FIGURA 14: FUNES NUMRICAS ........................................................................................................................................... 19 FIGURA 15: ESTABELECER CONDIES .................................................................................................................................... 20 FIGURA 16: RECODIFICAR VARIVEIS ...................................................................................................................................... 22 FIGURA 17: SUBSTITUIR OS VALORES ANTIGOS ......................................................................................................................... 23 FIGURA 18: CRIAR UMA VARIVEL COM BASE EM OUTRA EXISTENTE ........................................................................................ 24 FIGURA 19: SELECCIONAR/ EXCLUIR CASOS ESPECFICOS ......................................................................................................... 25 FIGURA 20: IMPOR CONDIES SELECO............................................................................................................................. 26 FIGURA 21: ESCOLHER UMA AMOSTRA ALEATRIA .................................................................................................................. 27 FIGURA 22: ESCOLHER UM INTERVALO DE DADOS .................................................................................................................... 27 FIGURA 23: ESTATSTICA DESCRITIVA ..................................................................................................................................... 28 FIGURA 24: ESTATSTICA DESCRITIVA ...................................................................................................................................... 29 FIGURA 25: GRFICOS DESCRITIVOS SIMPLES........................................................................................................................... 30 FIGURA 26: GRFICOS DE BIGODES PARAANLISE COMPARATIVA DOS GRUPOS....................................................................... 30

FIGURA 27: GRFICOS DE BIGODES - DESCRIO COMPARATIVA DE DUAS VARIVEIS ............................................................. 32 FIGURA 28: GRFICOS DE BIGODES PARA GRUPOS DE CASOS .................................................................................................... 33 FIGURA 29: TABELAS DE FREQUNCIAS ................................................................................................................................... 35 FIGURA 30: APRESENTAO DOS DADOS EM TABELA ............................................................................................................... 35 FIGURA 31: GRFICOS DE BARRAS .......................................................................................................................................... 36 FIGURA 32: TABELAS DE CONTINGNCIA ................................................................................................................................. 38 FIGURA 33: FREQUNCIAS, PERCENTAGENS E RESIDUOS.......................................................................................................... 39 FIGURA 34: ESTATSTICAS DAS CONTINGNCIAS ...................................................................................................................... 40 FIGURA 35: CORRELAES BIVARIADAS ................................................................................................................................. 41 FIGURA 36: CORRELAO DE PEARSON ................................................................................................................................... 42 FIGURA 37: GRFICOS DE DISPERSO ...................................................................................................................................... 43 FIGURA 38: SELECCIONAR O GRFICO DE DISPERSO SIMPLES ................................................................................................. 44 FIGURA 39: SELECCIONAR AS VARIVEIS A CORRELACIONAR ................................................................................................... 45 FIGURA 40: OPES DE APRESENTAO DO GRFICO ............................................................................................................... 46 FIGURA 41: COLOCA RECTA DE REGRESSO NUM GRFICO DE DISPERSO................................................................................. 473 Margarida Pocinho e Joo Paulo de Figueiredo

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FIGURA 42: COLOCAR COEFICIENTE DE DETERMINAO (R2) NO GRFICO DE DISPERSO .......................................................... 47 FIGURA 43: GRFICO DE DISPERSO COM RECTA DE REGRESSO E COEFICIENTE DE DETERMINAO ........................................ 49 FIGURA 44: TESTE T PARA UMA AMOSTRA ............................................................................................................................... 50 FIGURA 45: COLOCAR O PARMETRO A COMPARAR .................................................................................................................. 51 FIGURA 46: OUTPUT DO TESTE T PARA UMA AMOSTRA ............................................................................................................. 52 FIGURA 47: TESTE T PARA AMOSTRAS INDEPENDENTES ............................................................................................................ 53 FIGURA 48: COLOCAR AS VARIVEIS EM ANLISE .................................................................................................................... 54 FIGURA 49: DEFINIR OS DOIS GRUPOS EM ANLISE ................................................................................................................... 55 FIGURA 50: TERMINAR O TESTE ............................................................................................................................................... 56 FIGURA 51: OUTPUT DO TESTE T DE STUDENT PARA AMOSTRAS INDEPENDENTES ..................................................................... 57 FIGURA 52: TESTE T PARA AMOSTRAS EMPARELHADAS OU RELACIONADAS .............................................................................. 64 FIGURA 53: SELECCIONAR VARIVEIS NO TESTE T PARA AMOSTRAS EMPARELHADAS OU RELACIONADAS ................................. 65 FIGURA 54: FINALIZAR TESTE T PARA DADOS EMPARELHADOS OU RELACIONADOS ................................................................... 66 FIGURA 55: OUTPUT DO TESTE T PARA AMOSTRAS EMPARELHADAS OU RELACIONADAS............................................................ 67 FIGURA 56: ANOVA DE UM CRITRIO..................................................................................................................................... 69 FIGURA 57: SELECCIONA VARIVEIS PARA ANOVA................................................................................................................ 70 FIGURA 58: TESTES POST-HOC................................................................................................................................................. 71 FIGURA 59: OUTPUT DO TESTE ANOVA.................................................................................................................................. 72 FIGURA 60: TABELA ANOVA+ETA PELO PROCEDIMENTO MEANS ........................................................................................... 75 FIGURA 61: SELECO DAS ESTATSTICAS PELO PROCEDIMENTO MEANS .................................................................................. 76

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1. ANLISE DE DADOS RECORRENDOAO O SPSS um software apropriado para a elaborao de anlises estatsticas de matrizes de dados. O seu uso permite gerar relatrios tabulados, grficos e disperses de distribuies utilizadosnarealizaodeanlisesdescritivasedecorrelaoentrevariveis. O objectivo deste mdulo do presente manual fornecer noes bsicas de manipulao do software. Por isso, cobre apenas uma pequena parte do conjunto das ferramentas presente no pacoteestatstico.Osprincipaistpicosaquiabordadosso: ManipulaodeArquivosdeDados abrireguardarmatrizesdedados; EdiodeDados criareeditarmatrizesdedados; TransformaodeDados recodificarvariveisecriarnovasvariveisapartirdeclculoscom asvariveisjexistentes; SelecodeCasosselecodecasospararealizaodaanlise; Anlise Descritiva dos Dados tabelas de frequncia, medidas de tendncia central e disperso; AnlisedeCorrelaoentreVariveis testaaindependnciaentrevariveiseaintensidade dacorrelaoentreelas.

SPSS 11.5

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1.1 O QUE UMA MATRIZ DE DADOS AntesdepartirmosparaaexplicaodautilizaodasferramentasdisponveisnoSPSS,vamos darumpequenoexemplodecomoseprocessaaconstruodeumamatrizdedados.essencial termos uma ideia bem clara do que uma matriz de dados, para que possamos entender os resultadosestatsticosfornecidospelosistema. Paraescolherondepassarasfriasdefinaldeano,umapessoacomeoualevantarinformaesarespeito de alguns lugares que ele tinha vontade de conhecer. Aps um pouco de reflexo, ele resolveu colher as seguintesinformaes:horasdeviagem,tiposdeactividadesrecreativas,tamanhodacidadeepreomdio da refeio e de hospedagem em hotel. Depois de muita pesquisa, muitos telefonemas e conversas com amigos,elechegouaseguintetabelacomparativadascaractersticasdoslugares:Nome do LugarVila Moura Serra da 4 Horas Estrela Quiaios 1 Hora histricos Praia 1.000 80,00 35,00

Tempo de Viagem4 Horas

Actividades RecreativasPraias, Marinas e

Populao da Cidade10.000

Preo Refeio 20,00

Preo Hospedagem 60,00

Discotecas Montanhas e passeios 5.500 10,00 40,00

Obs. Estas Informaes so fictcias.

Esta tabela constitui uma matriz de dados. A construo desta simples tabela e de qualquer matriz de dados possui alguns requisitos fundamentais para que possamos confiar nas suas informaesedesenvolvercomparaesrelevantes.Soeles: Deve existir um corpo bsico de questes que submetido a todos os casos da maneiramaisuniformepossvel,evitandoproblemasdeinterpretao; Cada uma das informaes (variveis) horas de viagem, tipos de actividades recreativas, Populao da cidade, ... deve ser arquivada para todos os casos com a mesmaunidadedemedida; A responsabilidade daquele que colhe as informaes essencial para garantir a confiabilidadedasinformaespresentesnamatrizdedados; Devesefazerumesforoenormeparanodeixarquestessemresposta.

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1.2 MANIPULAO DE ARQUIVOS E EDIO DE MATRIZES DE DADOS AsecodoSPSSondefeitaaentrada,manipulaoeexclusodedadosdenominadaSPSS DataEditor.Comopodemosobservarnafiguraabaixo,suaestruturaadeumamatriz(linhasx colunas). Podemos entender tal disposio da seguinte forma: cada coluna representa uma varivel e cada linha representa um caso. De uma forma simplificada, enquanto as colunas corresponderiamsquestesdeumquestionrio,aslinhascorresponderiamasinformaesde cadaquestionrioaplicado. Podemos ver, a seguir, duas matrizes de dados; uma vazia e outra preenchida. Observe que a criao da matriz de dados envolve, no apenas o preenchimento das informaes correspondentes a cada caso analisado (data view), mas a discriminao precisa do nome, definio,tipoeoutrascaractersticasdasvariveiscomqueseestatrabalhar(variableview). Para abrir uma matriz de dados (nova ou j existente), clique no menu iniciar e seleccione o programaSPSSforwindows.Ajanelaqueapareceaseguinte:

Figura 1: Comear a trabalhar com o SPSS 7 Margarida Pocinho e Joo Paulo de Figueiredo

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Sequercomearapreencher(pelaprimeiravez)estabasededadoscliqueemTYPEINDATAe depois OK. Se quer abrir uma base de dados que j existe escolha OPEN EXISTING DATA SOURCE,faaOKedepoisprocureolocalondeaguardouaultimavezecliqueemAbrir. Nafigura1estumamatrizdedadospreenchidaequeseencontradentrodasuapastaSPSS. Numamatrizdedadosimportantereconhecerasseguintesinformaes: 1. No cabealho encontramos o nome do arquivo com que estamos a trabalhar (matriz dedados):employeedata; 2. Nagrandefaixadecorbrancalocalizadaabaixodabarradeferramentasencontramos aseguinteinformao: 1:id clulacorrespondenteaocaso1davarivelid; 1 contedodaclula. 3. A faixa cinzenta localizada na margem superior da tabela fornecenos os nomes das variveis; 4. A faixa cinzenta localizada na margem esquerda da tabela nos fornece o nmero de cadacaso; 5. No interior da tabela, as linhas correspondem aos casos analisados e as colunas correspondemsvariveistrabalhadas.

Figura 2: Base de Dados Preenchida 8 Margarida Pocinho e Joo Paulo de Figueiredo

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1.2.1 MANIPULAO DE ARQUIVOS

1.2.1.1 ABRIR UMA MATRIZ DE DADOS J EXISTENTE CadamatrizdedadosarmazenadanaformadeumficheiroprpriodoSPSS,comaextenso sav (*.sav) Para abrirmos uma matriz de dados j existente essencial termos a informao precisadolocalondeesteficheiroselocaliza.Seguiramos,ento,oseguintecaminho:nabarra de ferramentas selecionaramos FILE (ficheiro) e depois OPEN (abrir). Chegaramos a seguinte figura:

Figura 3: Abrir uma matriz de dados existentes

No campo Look in deve seleccionar o directrio onde se localiza o ficheiro que contm a matriz de dados com que queremos trabalhar. Em seguida seleccione no painel abaixo ao campo Look in o arquivo ou digite no campo File name o nome do ficheiro. Tendo seleccionadooarquivoaseraberto,seleccioneaopoOPEN(abrir). OpadrodoSPSStrabalharcomaopoSPSS(*.sav)nocampoFilesofType.Sequiser abrirumarquivocriadonoutrosistema,porexemplodoExcel(*.xls),bastaseleccionareste tipodearquivonoFilesofType. 9 Margarida Pocinho e Joo Paulo de Figueiredo

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1.2.1.2 GUARDAR OS DADOS Quando est a criar uma matriz de dados pela primeira vez, vai ter que lhe atribuir um nome, isto , salvar o arquivo e escolher o local ou directrio dentro do computador ou unidade de disco onde quer guardlo. Para salvar o arquivo dever seleccionar FILE na barradeferramentasatribuironomeedepoisSAVE.Chegaremosnaseguintefigura:

Figura 4: Guardar uma matriz de dados existente

AtravsdocampoSAVEINoudorectnguloabaixodestecampovocpoderseleccionaro lugar onde o arquivo ser guardado. Tendo feito esta seleco, basta preencher o campo FILENAMEcomonomequesedesejadaraoarquivo.Lembresesempredeutilizarnomes quesejamclarosnadescriodocontedodamatrizdedados. Casovocqueirasalvaroarquivoemoutroformatodiferentedopadroestabelecidopelo SPSS(*.sav),seleccioneonovotipodesejadonocampoSAVEASTYPE.

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1.2.1.3 GUARDAR OU ABRIR RELATRIOS DE ANLISES

ARQUIVOS

CONTENDO

AsecodoSPSSondefeitaacriao,manipulao,exclusoeimpressodosresultadosdas anlises estatsticas feitas pelo SPSS denominada SPSS Viewer (output). Como podemos observar na figura abaixo, o output dividese em dois painis: O painel da esquerda apresenta emndicetodasastabelasegrficosproduzidosduranteaanliseeopaineldadireitamostrao contedo da tabela ou grfico escolhido. Podemos ver, a seguir, um exemplo de como se estruturaessaseco. Nopaineldaesquerdaobservamosqueexiste1tabelae1grficodentrodoarquivoqueguarda os resultados das anlises estatsticas produzidas pelo SPSS. Como podemos perceber, a estrutura de ambas anlises semelhante, contendo ttulo, anotaes, um campo denominado statisticseatabelaougrficoproduzida. SeseleccionarmosoitemTitlenopaineldaesquerda,seucontedosermostradonopainelda direita.Ottulopoder,ento,sereditado,seclicarmosduasvezesrepetidassobreocampo.

Figura 5: O Output

Se seleccionarmos o item Notes no espao da esquerda, uma srie de caractersticas da anlise pedidasermostradanoespaodadireita:dataemquefoicriadoorelatrio,nomeelocalizao do arquivo que contm a matriz de dados utilizada para elaborar o relatrio, se foi utilizado algumfiltroparaseleccionaroscasosparaaanliseoupesoparaatribuirimportnciadiferente

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aos casos, nmero total de casos analisados, existncia de missing values, o comando utilizado paragerarorelatrioeotempototalqueocomputadorlevouparafazerorelatrio.Talcampo tambmpodersereditadoseclicarmosduasvezesrepetidassobreocampo.Notes Output Created Comments Input Data File Label Filter Weight Split File N of Rows in Working Data File Definition of Missing Cases Used Syntax 20 Apr 00 17:03:29 C:\Program Files\SPSS1\Employee data.sav 05.00.00 474 User-defined missing values are treated as missing. Statistics are based on all cases with valid data. FREQUENCIES VARIABLES=gender /ORDER ANALYSIS . 18724 0:00:00,44

Missing Value Handling

Resources

Total Values Allowed Elapsed Time

Figura 6: Notas sobre os procedimentos estatsticos efectuados

SeseleccionarmosoitemStatisticsouCaseProcessingnoespaodaesquerda,seucontedoser mostradonoespaodadireita:onmerototaldecasosconsideradosvlidosparaaanliseeo nmerototaldecasoscaracterizadoscomomissingvaluesequeporissonoforamcomputados naanlise. Porfim,oltimoitemnosmostrarorelatriofinaldaanlise.Nestecaso,atabeladefrequncia ouogrficoBOXPLOT. Para guardar o output, o processo semelhante ao realizado para as bases de dados. A nica excepoqueotipodearquivopadroparaoSPSSpassaaterextensospo(*.spo).

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1.2.2 EDIO DE MATRIZES DE DADOS

1.2.2.1 CRIAR UMA MATRIZ DE DADOS1.2.2.1.1 DEFINIO DAS VARIVEIS Opassomaisimportantenacriaodeumamatrizdedadosadefiniodasvariveis.Cada varivel criada separadamente, indicando seu nome, definio, tipo, categorias, formato da colunanatabelaemissingvalues(valoresquepordefinionoentramnasanlisesestatsticas). Paradefinirumavarivel,deveseseguirosseguintespassos: ClicanaguiaVariableName 1. NocampoVariableNamedevemosentrarcomumnomeparaavarivel.Estenomeno pode ultrapassar 8 caracteres e no pode conter nenhum sinal algbrico ou espao em branconoseuinterior. 2. Osoutroscamposdireitatype,with,labels,values,missingvalues,column.Alignemeasure devemserpreenchidosemseguida,noimportandoaordemcomquesopreenchidos. 3. SeclicarmosnaclulaTYPEchegaremosaseguintefigura:

Figura 7: Definir o tipo de varivel

Entreasopesdetipodevarivelacreditamosqueasseguintessoimportantesnaformaode umconhecimentobsicoemSPSSparasocilogos: Numeric: aparece por definio e estabelece que o campo ser numrico til na definiodevariveisordinaisecategricas;13 Margarida Pocinho e Joo Paulo de Figueiredo

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Date:estabeleceumformatodecampoparaaentradadedatas; Dollar:estabeleceumformatodecampoparaaentradadevaloresmonetrios; String:estabelecequeocamposeralfanumrico,podendoincluirqualquertipode informaodesejada.Exemplo:nomedeummunicpiooudeumapessoa. 4. OcampoWidthpodemosseleccionarotamanhototaldecaracteresdavarivel,clicando nasetaparabaixosepretendermosdiminuiros8caracteresqueaparecempordefeitoou paracimaseospretendermosaumentar.

Figura 8: nmero de dgitos

5. Para nmero de casas decimais (Decimal), o processo semelhante, quando trabalhamoscomotiponumrico.

Figura 9: casas decimais

6. NaopoLABELSescrevemosaetiquetadavarivel,quenocoubenoName.Ocampo Labeldeveserpreenchidocomumadefiniocurtadavarivel. 7. AoselecionarmosaopoValueschegaremosaseguintefigura:

Figura 10: Codificar variveis

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Paravariveiscategricas,ocampoValueLabelspermiteadefiniodasdiversascategoriasde respostas.OvaloraserdigitadonamatrizdeveserinseridonocampoVALUEeosignificado corresponde inserido no campo VALUE LABEL. Para cada par de informaes devese seleccionaraopoAddparaadicionlosamatrizdecategorias.Casoalgumasdascategorias tenha sido definida de maneira errada, utilize as opes Change ou Remove para fazer o seu acerto. 8. AoseleccionarmosaopoMISSINGVALUESchegaremosaseguintefigura:

Figura 11: Atribuir missings

Como j foi referido, sero indicados, neste campo, todos os valores que no entraro nas anlisesestatsticasqueserorealizadascomamatrizdedados.muitocomum,porexemplo, estabelecercomomissingosvalorescorrespondentesscategorias:norespondeu,nosabeou seminformao.Estesvalorespodemserindicadosdemaneiraprecisaouatravsdeintervalos. 9. Ao seleccionarmos a opo COLUMN visualizamse dois sentidos possveis para escolher:diminuirouaumentaralarguradacoluna

Figura 12: nmero de caracteres

Este campo nos permite indicar a largura da coluna na tabela da matriz de dados e tambm o alinhamentodoseucontedodentrodaclula.Deummodogeral,estecamponopreenchido, utilizandoopadroqueoprprioSPSStrazconsigoequecorrespondea8caracteres.

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10. O campo MEASURE deve ser preenchida com o tipo de medida caracterstica da varivel.Encontramosasseguintesopes: Scale:existeumarelaoordinalentreosvaloresmasadistnciaentreestas desconhecidaenoregularidealparavariveisquantitativas; Ordinal:existeumarelaoordinalentreosvaloreseadistnciaentreestes conhecidaeregularidealparavariveisordinais; Nominal: no existe nenhuma relao ordinal entre os valores ideal para variveisnominais.

1.2.2.1.2 PREENCHER A MATRIZ DE DADOSTendodefinidotodasasvariveisdamatrizdedados,passamosparaaentradadosdadoscaso por caso; de um modo geral, recomendase que os dados sejam digitados por questionrio, ou seja,linhaporlinha. Opreenchimentofeitodigitandoovaloratribudovarivelemcadacasoseguidodetab(o quefarcomquesepasseparaaprximavariveldomesmocaso)ouENTER(oquefarcom que se passe para o prximo caso na mesma varivel). Para situaes em que os valores se repetemmuito,autilizaodasopesCORTAReCOLARpermiteaagilizaodotrabalho.

1.2.2.1.3 EXCLUIR UMA VARIVEL OU UM CASOCasosejanecessrioexcluirumavariveldamatrizdedados,devemoscolocarocursordorato sobreocabealhodacolunacorrespondentevarivelquesedesejaexcluiredarumclickpara seleccionaracolunaquesepretendeapagar.Tendoseleccionadoavarivel,bastaclicaratecla DELETE.Omesmoprocedimentodeveserusadoemrelaoexclusodecasos,seleccionando se a linha que se pretende apagar atravs de um click sobre a margem esquerda da linha na matrizdedados.

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1.2.2.1.4 INSERIR UMA NOVA VARIVEL NO MEIO DE VARIVEIS J EXISTENTES Casosejanecessrioinserirumanovavarivelnomeiodevariveisjexistentesnumamatrizde dados,devemosutilizarocomandoinserirvarivelseguindoosseguintespassos: 1. Escolhaolugarondeavariveldeveserinserida; 2. Seleccioneavarivelqueestardireitadanovavarivelaserinseridaclicando sobreocabealhodacolunadestavarivel; 3. NabarradeferramentasseleccionamosDATAedepoisINSERTVARIABLE; 4. Em seguida deve seguir todos os passos necessrios para a definio da nova varivel.

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1.3 TRANSFORMAO DE DADOS

1.3.1 CLCULO ENTRE VARIVEIS Em muitas situaes, obtmse informaes importantssimas realizando clculos a partir de variveis presentes na base de dados. Isto envolveria basicamente a criao de uma nova varivel preenchida com o resultado da operao matemtica com as outras variveis envolvidas.Pararealizartaisoperaesutilizamososeguintecomando:~ Na barra de ferramentas da base de dados seleccionamos o menu TRANSFORM e depois seleccionamosocomandoCOMPUTE.Emseguidaapareceraseguintefigura:

Figura 13: Realizar clculos

Devese preencher o campo TARGET VARIABLE com o nome da nova varivel, onde colocaremosoresultadodosclculosaseremrealizados.possvelespecificarotipoedefinio destanovavarivelseseleccionarmosocampoTYPE&LABEL.1 Como podemos ver na figura, esta nova varivel ser igual ao valor do resultado da operao matemtica definida no campo NUMERIC EXPRESSION. A definio deste campo segue as regrasbsicasdamatemtica,comoporexemploaordemdeexecuoenvolvendoparnteses, chaveseaspas.OpreenchimentodocampopodeserrealizadoatravsdeumclickdoratosobreUma definio mais detalhada da nova varivel pode ser realizada tambm utilizando a rotina indicada acima para a definio de variveis. 18 Margarida Pocinho e Joo Paulo de Figueiredo1

SPSS:UMAFERRAMENTAPARAANLISEDEDADOS

o quadro de sinais ou atravs do teclado digitando os mesmos sinais presentes na figura. Apresentamos,aseguir,algunsexemplosbsicosparafacilitaracompreensodautilizaodo comando:Operao Varivel C igual a soma de A e B Varivel C igual a soma de A e B Varivel C igual a diviso de A por 100 Varivel C igual a mdia aritmtica de A e B Expresso C = A + B C = sum (A to B) C = A / 100 C = (A + B) / 2

AoperaomatemticadescritanocampoNUMERICEXPRESSIONpodeenvolvertambma utilizao de algumas ferramentas matemticas de maior complexidade caractersticas, por exemplo, da estatstica ou da trigonometria. Para este caso, existe uma srie de funes matemticasdefinidasnacaixaFUNCTIONS.Asuainserodeveserfeitadaseguinteforma: 1. Escolha a funo desejada utilizandose dos recursos disponibilizados pela barra de passagem.

Figura 14: Funes numricas

2. Aps escolhida a funo, insira a funo no campo NUMERIC EXPRESSION clicandosobreasetaqueestacimadocampoFUNCTiONS.

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SPSS:UMAFERRAMENTAPARAANLISEDEDADOS

OutraopopresentenocomandoCOMPUTEapossibilidadedeseleccionaremquecasos,a operao indicada, sero realizados. A operao matemtica se realizar dependendo dos valores encontrados em uma ou mais variveis, presentes ou no na operao matemtica descrita.AoseleccionaraopoIFchegaremosnaseguintefigura:

Figura 15: Estabelecer Condies

A opo padro a include all cases, ou seja, a operao ser realizada em todos os casos existentes no banco de dados. Podemos, no entanto, selecionar o casoemqueestaoperaose realizar ao clicarmos na opo: include if case satisfies condition. Indicaremos, ento, uma nova expresso numrica que deve ser satisfeita para que a operao matemtica indicada seja realizada. Tambm neste caso, a expresso numrica pode incluir funes matemticas mais complexas. Apresentamos, a seguir, alguns exemplos bsicos para facilitar a compreenso da utilizaodocomando:Condio Varivel C menor que 100 Varivel C diferente de A Varivel C menor que a soma de A e B Expresso C < 100 C A C < A + B

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1.4 RECODIFICAO DE VARIVEIS1.4.1 RECODIFICAR UMA VARIVEL

Anecessidadederecodificaodevariveisenvolvebasicamenteduassituaes:aagregaode categorias de maneira a construir novas categorias mais apropriadas para a anlise estatstica desejada e a transformao de variveis do tipo ordinal em variveis categricas. Por cautela, recomendasequeasvariveisoriginaisaseremrecodificadasnuncasejamexcludasapsasua recodificao. Devese salientar, que para a execuo de uma boa recodificao essencial termosumconhecimentoclarodadistribuiodevaloresdavariveloriginal.Asetapasparase chegaraesteconhecimentoseroexplicadasposteriormentenasecoANLISEDESCRITIVA. Tendoseleccionadoosparmetrosparaanovarecodificao,deveseseguiroseguintecaminho: nabarradeferramentasseleccioneTRANSFORMedepoisRECODE.Emseguida,asseguintes opesparaarealizaodarecodificaoaparecero:intosamevariables/intodifferentvariables. Aprimeiraoporealizaarecodificaodavarivelsobreelamesma,apagandoocontedoda variveloriginal.Asegundaoporealizaarecodificaoemumavariveldiferente,permitindo quesemantenhaavariveloriginalintocada.Descreveremosaseguirofuncionamentodasduas opes. No quadro abaixo sugerimos um exemplo tpico de recodificao para permitir uma melhor compreenso do comando. Quando aplicamos questionrios, muito comum colhermos a informaoidadenaformadevaloresabsolutos.Nahoradaanlise,surgeanecessidadedecriar faixasetrias,poisparaumasriedeaspectosaanliseporfaixafacilitaotrabalho.Surge,ento, aseguintesituao:

IDADE EM VALOR ABSOLUTO 2 9 15 20 25 26

COMANDO DE RECODIFICAO 0 at 4 1 5 at 9 2 10 at 14 3 15 at 19 4 20 at 24 5 25 at 29 6

NOVA VARIVEL RECODIFICADA 1 2 4 5 6 6

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No comando definio da varivel, todos estes valores da nova varivel devem ser

definidoscomocategorias(valuelabels).Assim,asanlisesseroreproduzidaspelocomputador deumaformaquetodossaberoqualfaixaetriacorrespondecadaumdestesvalores.Deixamos de ter uma varivel com valor absoluto para termos uma varivel com categorias e com um significadoespecficoparacadaumadelas.O1corresponderfaixade0at4anos,o2faixa de5at9anoseassimpordiante.Apesardeperdermosumpoucodeprecisonainformao, ganhamosemagilidadeparaaanlisedosdados.

1.4.1.1 Recodificao na Varivel Original

Figura 16: Recodificar variveis

Para a opo Recode into Same Variables, devemos inicialmente seleccionar no painel da esquerda a varivel da matriz de dados a ser recodificada. Feita a seleco, clicamos na seta direitadestepainelparaqueavarivelsejaintroduzidanocampoNUMERICVARIABLE. AssimcomoparaocomandoCOMPUTE,podemosseleccionaratravsdoIFoscasosondeesta recodificao ser realizada. O funcionamento desta opo idntica encontrada para o comando COMPUTE, por isso volte a este comando para obter qualquer esclarecimento sobre estaopo.

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O passo seguinte da recodificao ser indicar os valores novos que substituiro os valores a seremrecodificados.Seleccionamos,paratal,aopoOldandNewValues.Comestaseleco, encontraremosaseguintefigura:

Figura 17: substituir os valores antigos

O campo Old Value dever ser preenchido com os valores a serem recodificados, enquanto que o Campo New Value dever ser preenchido com os valores que substituiroestesvaloresaseremrecodificados.NocampoOldValue,osvalorespodemserpreenchidosna forma de valores absolutos ou intervalos. No campo New Value, os valores s podem ser preenchidosnaformadevaloresabsolutos.2 AcadapardeOldValueeNewValuedeveseclicarnocampoAddparainseriresteparnalista derecodificaesplaneadas.Qualqueralteraonestepardevaloresaseremrecodificadospode serrealizadautilizandoosrecursosdisponibilizadospeloscampos:CHANGEeREMOVE.Aps escolher todos os pares de valores a serem recodificados, basta apenas selecionar o campo CONTINUE. Por fim, bom deixar explcito o significado dos termos system missing e user missing. Ao preenchermos a nossa matriz de dados, os campos deixados sem informao (em branco) so preenchidosautomaticamentepelocomputadorsystemmissingcomoseguintesmbolo,Por2

Estas limitaes de preenchimento dos campos indica de maneira clara a utilidade do comando. Podemos construir, por exemplo, faixas etrias de modo que cada intervalo etrio ser substitudo por uma nica categoria ( 0 9 anos 1 , 10 19 anos 2 , .... ) 23 Margarida Pocinho e Joo Paulo de Figueiredo

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outrolado,osvaloresdenominadosdeusermissingsodefinidospeloprprioutilizadoratravs dadefiniodosmissingvaluesquandosedefineasvariveis.

1.4.1.2 Recodificao numa nova VarivelPara a opo Recode into Different Variables, devemos inicialmente seleccionar no painel esquerda avariveldamatrizdedadosaserrecodificada.Feitaaseleco,clicamosnaseta direita deste painel para que a varivel seja introduzida no campo NUMERIC VARIABLE OUTPUTVARIABLE.Comoestamosarecodificaremdiferentesvariveis,devemosemseguida preencherocampoOUTPUTVARIABLEcomonomedanovavarivelasercriadacombaseno resultado da recodificaoaserrealizada.Osignificadodanovavarivelpodeserdefinidoao preenchermosocampoLABEL.Tendopreenchidoestasduasinformaes,bastaclicarnocampo CHANGEparaqueanovavarivelsejatambmincludanocampoNUMERICVARIABLE OUTPUTVARIABLE.

Figura 18: Criar uma varivel com base em outra existente

Os comandos IF (seleco dos casos para recodificao) e Old and New Value (indicao dos valores a serem substitudos e dos valores novos) seguem as mesmas regras descritas para a opoRecodeintoSameVariable.

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1.5 SELECO DE CASOS PARA A ANLISE1.5.1 SELECCIONAR CASOS ESPECFICOS A SEREMANALISADOS Orecursodeselecodecasosparaanlisemuitoutilizado,principalmentequandoqueremos restringiraanliseaumgruposocialespecficodentretodosospresentesnoconjuntototalda amostra. Seu uso no desenvolvimento de anlises comparativas limitado pelo facto de que o softwarejtrazumasriederecursosquepossibilitamaefectivaodesseusodeanlisedeuma maneiramaissimplificada. Parafazermosumaselecodedados,devemosirabarradeferramentaseseleccionarDATAe depois SELECT CASES. O campo Select mostra 5 opes para seleco dos casos: All Cases (Todos os Casos), If Condition is Satisfied (Se Condio for Satisfeita), Random Sample of Cases (AmostragemAleatriadosCasos),BasedonCaseRange(BaseadoemIntervalodeCasos)eUser Filter Variable (Uso de Varivel Filtro). A primeira opo All Cases permite trabalhar com todososcasosdaamostraeautomaticamentedefinidapeloSPSS.Oquadroselectassemelhase aoquadroabaixo.

Figura 19: Seleccionar/ excluir casos especficos

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AsegundaopoIfConditionisSatisfiednospermiteestabelecerumacondioemfunode umaexpressomatemticaquedevesersatisfeitaparaquecadacasoespecficoentrenogrupo dosqueseroanalisados.

Figura 20: Impor condies seleco

Esta janela bastante semelhante quela encontrada no comando COMPUTE na opo IF. O painel direita dever ser preenchido com alguma expresso matemtica que contenha pelo menos uma das variveis presentes na lista esquerda. Esta expresso agir como um condicionanteparaqueocasosejainseridonogrupodosqueseroanalisados.Comoexemplo decondiotemosporexemplo:idade>5(aanliseserestringirspessoascommaisdecinco anosdeidade) A terceira opo Random Sample of Cases permite escolher o nmero de casos a serem analisadosemfunodeumaselecoaleatriasimples.Poderemosindicaraproximadamentea percentagem de casos a serem seleccionados no total de casos ou o nmero exacto de casos dentro de um nmero especfico de primeiros casos; por exemplo: cinco casos dentro dos 100 primeiros.

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Figura 21: Escolher uma amostra aleatria

AquartaopoBasedonCaseRangepermiteescolheroscasosdentrodeumafaixaespecfica deordemdecodificao.

Figura 22: Escolher um intervalo de dados

Combasenocdigodocasonmerodocasopresentenamargemesquerdadatabeladematriz dedadosindicaremosointervalodecasosaseremseleccionados. AquintaeltimaopoUserFilterVariablepermiteseleccionaroscasosemfunodeuma varivel filtro definida previamente. Esta opo exige uma varivel de tipo especial (dummy) compostaapenasdevalores0e1,ondeosvalores1seroseleccionadoseosvalores0nosero seleccionados.

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1.6 ANLISE DESCRITIVA DOS DADOS FAZER UMA ANLISE DESCRITIVA BASEADA EM MEDIDAS DE TENDNCIA CENTRAL E DE DISPERSO(MODA,MDIA,MEDIANA,DESVIOPADRO,ETC.)Asanlisesdastendnciascentraissomuitoimportantes.Osindicadoresdetendnciacentral so capazes de nos mostrar como uma certa varivel ou caracterstica do grupo estudado se distribui utilizando apenas um nmero. De um modo geral, dois factores so importantes nas anlises deste tipo: a avaliao da tendncia central da distribuio e a avaliao da disperso dosvaloresemtornodestatendnciacentral. Mostraremos aqui apenas um dos possveis caminhos para se chegar a estas medidas de tendncia central. Na barra de ferramentas seleccione ANALYSE, depois DESCRIPTIVES STATISTICSedepoisFREQUENCIES.Chegaremos,ento,aseguintefigura:

Figura 23: Estatstica Descritiva

Este comando permite trabalharmos com a descrio da distribuio de valores de variveis ordinais e categricas. Seu padro, no entanto, est direccionado para a anlise de variveis categricas.Paraconseguirmosindicadoresdetendnciacentraldevemosseleccionarnocampo STATISTICSaquelesindicadoresqueconsideramosimportantes.Podemosexcluirastabelasde frequncias quando as variveis a analisar forem quantitativas, j que seriam desapropriadas.

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Esteprocessodedesactivaoconseguidoseclicarmossobreoquadradoqueseencontraatrs daopoDISPLAYFREQUENCYTABLE.AoclicarmossobreocampoSTATISTICSchegaremos aseguintefigura:

Figura 24: estatstica descritiva

Tendo chegado a esta figura, basta seleccionarmos entre as diversas opes existentes aquelas quedesejamos.Entreasmedidasdetendnciacentraltemosasseguintesopes:mdia,moda, mediana e soma; entre as medidas de disperso dos valores temos as seguintes opes: desvio padro, varincia, intervalo, valor mximo e mnimo e mdia do erro padro; em relao aos valorespercentuaispoderemosobterosquartis,osdiversospercentisdesejadoseosvaloresque dividem a amostra no nmero de partes iguais desejadas3. Tendo feito a seleco das medidas desejadas,bastaclicaremCONTINUE. AopoCHARTrelacionaumasriederecursosparaavisualizaogrficadadistribuiode dadosdevariveiscategricas;sendonicaexcepoohistograma.Comopretendemosmedidas detendnciacentral,nossaanliseestrestringindaavariveisquantitativasouemalgunscasos ordinais. Ao clicarmos na opo CHART chegaremos na figura abaixo, onde poderemos seleccionar histogramas. Existir ainda a alternativa de produzir a curva normal do grfico, se seleccionarmosaopoWithnormalcurve.

Os pontos de corte so obtidos a partir da partio da sequncia, formada pelos valores ordenados da varivel, no nmero de partes desejadas. Os valores obtidos como Cut Points so os valores que esto justamente no ponto em que essas partes so divididas. 29 Margarida Pocinho e Joo Paulo de Figueiredo

3

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Figura 25: Grficos descritivos simples

AopoFORMATrelacionaumasriederecursosparaaconstruodastabelasdefrequncia, quecomojfoiditoantesserestringeaanlisedevariveiscategricas.Estasduasopessero descritasposteriormentequandotratarmosdaanlisedadistribuiodevariveiscategricas. Tendo seleccionado as opes de medidas centrais presentes no campo STATISTICS basta seleccionarasvariveisaseremanalisadaseintroduzilasnocampoVARIABLES.

ALTERNATIVADECONSTRUODEGRFICOSPARAANLISESDETENDNCIACENTRALExiste ainda um segundo modo de chegarmos a uma representao grfica de medidas de tendncia central. Na barra de ferramentas escolheremos GRAPHS, depois BOX PLOT e chegaremosnaseguintefigura:

Figura 26: Grficos de Bigodes para anlise comparativa dos grupos

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Este grfico permite fazer uma anlise descritiva comparativa de distribuies de dados entre grupos de casos separados. Os seus resultados so baseados na distribuio dos quartis e mediana.Adefiniodoparmetroderepartiodaamostradadaemfunodascategoriasde umasegundavarivel.Seriatil,comopodemosverabaixo,nacomparaodadistribuiodos dadosentreosgneros.

100000

80000

29

60000

343 205 160 32 431 446 198 456 173 34 137 257 290 200 71 430 329 450 103 420 232 341 348 134

40000

Beginning Salary

20000

189 468 462 74 467 222 413

0N= 216 258

Female

Male

Gender

Estamosseparandoaanlisedadistribuiodossalriosentrehomensemulheres.OeixoYdo grfico mostra os valores da varivel Beginning Salary. Dentro deste grfico, a linha preta no interior do rectngulo vermelho corresponde a mediana da distribuio em cada categoria sexual, os rectngulos vermelhos compreendem a distribuio de 50 % dos casos e os traos pretos acima a abaixo deste rectngulo compreendem os 50% restantes dos casos. Os pontos pretosacimaeabaixodestestraospretossodenominadosoutliersepodemserdefinidoscomo osvaloresdoscasosquesediferenciarammuitodadistribuiocentraldosdados(estoforada distribuioprincipal).Comopodemosver,temosnestegrficonosumaideiadatendncia centraldadistribuiodavarivel,mastambm,umaideiadadispersodestadistribuio. No menu para definio deste grfico, poderemos escolher entre trabalhar com apenas uma varivel no eixo X (simple) ou trabalhar com duas variveis agregadas no eixo X (Clustered). Poderemos, ainda, seleccionar por trabalhar com a separao por grupos de casos (groups of cases)ouporvariveis(separatevariables).

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SeselecionarmosaopoSIMPLEeSummariesforGroupsofCases,chegaremosaseguintefigura:

Figura 27: Grficos de Bigodes - Descrio Comparativa de duas variveis

Os campos Variable, Category Axis e Label Cases By devem ser preenchidos com as variveis seleccionadas presentes no rectngulo da esquerda. Na construo do BOX PLOT, o campo VARIABLEdeveserpreenchidocomavarivelemfunodaqualsedesejafazeraanlisede tendnciacentraleocampoCATEGORYAXISdeveserpreenchidocomavarivelemfunoda qual sero estabelecidos os grupos de casos a serem comparados, por exemplo, homem ou mulher.OpreenchimentodocampoLabelCasesBynoobrigatrioeavarivelpresenteneste camposerusadaparacaracterizaodosoutliers. SecontinuarmoscomaopoSummariesforGroupsofCaseseseleccionarmosaopoClustered, alm de preenchermos os campos indicados acima para a opo Simple, passaremos a ter que preencher o campo: Define Clusters By. Este campo dever ser preenchido com a varivel em funo da qual definiremos uma nova diviso dos casos dentro daquela diviso j feita anteriormente. Chegaremos a um grfico como o abaixo, onde encontramos uma diviso por pertenaounopertenaaalgumaminoriadentrodecadacategoriasexual.

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160000 140000 120000 100000 80000 6000032 18 343 103 446

29

383 430 371 348 468 240 72 80 168 413 277 134 242 14 341 447 146 97

Current Salary

40000 20000 0N=

Minority ClassificatNo Yes

176

40

194

64

Female

Male

Gender

Se seleccionarmos a opo SIMPLE e Summaries of Separate Variables, chegaremos a uma figura como a abaixo. Deveremos preencher o campo BOXES REPRESENT com as variveis a serem analisadasnogrfico.Aanlisepassaraserfeita,ento,paratodooconjuntodecasosepara cada varivel separadamente. Enquanto que a anlise anterior era feita por grupos de casos diferenteseparaapenasumavarivelporvez.OcampoLabelCasesBydeverserpreenchido comodesignadoacimanocasodoBOXPLOTporgruposdecasos.

Figura 28: Grficos de Bigodes para grupos de casos

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SecontinuarmoscomaopoSummariesofSeparateVariableseseleccionarmosaopoClustered, alm de preenchermos os campos indicados acima para a opo Simple, passaremos a ter que preencherocampo:CategoryAxis.Estecampodeverserpreenchidocomavarivelemfuno da qual definiremos uma diviso dos casos. Chegaremos a um grfico como o abaixo, onde podemos comparar a diferena do comportamento da varivel salrio actual e salrio inicial entrehomensemulheres.160000 140000 12000032

29

100000 80000 60000 40000 20000 0N= 216 216 258348 134 468 189 222 74 467 462 413 29

18 343 446 103 34 106 454 431

371 348 468 240 72 80 168 413 277 134 242

343 205 160 431 32 446 198 456 173 34 137 257 290 420 103 71 329 450 200 430 232 341

Beginning Salary Current Salary258

Female

Male

Gender

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1.6.1 COMO FAZER UMA ANLISE DESCRITIVA BASEADANA Anlises descritivas baseadas na distribuio de frequncias so usadas para variveis categricas. Neste caso conseguimos saber a participao numrica e percentual de cada categorianototaldecasosanalisadosporvarivel.Nabarradeferramentasdevemosselecionar ANALYSE,depoisDESCRIPTIVESSTATISTICSedepoisFREQUENCIES.Chegaremos,ento,a seguintefigura:

DISTRIBUIO DE FREQUNCIA

Figura 29: Tabelas de Frequncias

Apsescolhermosavarivelsobreaqualqueremosconstruiratabeladefrequncia,poderemos escolhernocampoFORMATalgumasopesemrelaoaoformatodestatabela.Chegaremosa seguintefigura:

Figura 30: Apresentao dos dados em Tabela

35 Margarida Pocinho e Joo Paulo de Figueiredo

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Poderemosescolheraordemcomqueascategoriasdasvariveisseromostradasnatabela: ascendingvalues:categoriasaparecememordemcrescentedovalordacategoria descendingvalues:categoriasaparecememordemdecrescentedovalordacategoria ascendingcounts:categoriasaparecememordemcrescentedovalordonmerototal decasosporcategoria descending counts: categorias aparecem em ordemdecrescentedovalordonmero totaldecasosporcategoria NaopoMULTIPLEVARIABLEpoderemosescolherentreincluirosresultadosdasanlisesde todasasvariveistrabalhadasnummesmorelatrio(comparevariable)ouproduzirumrelatrio porvarivel(organizeoutputbyvariable). NaopoSUPRESSTABLESWITHMORETHANpoderemosescolherporexcluirdorelatrio aquelastabelasquetenhamumcertonmerodefinidodecategorias. Apsescolhermosoformatodeconstruodatabela,poderemostambmescolherpordaruma formagrficaaestesresultados.ClicandonaopoCHARTchegaremosnafiguraabaixo,onde poderemos escolher por trabalhar com um grfico de barras, um grfico de Sectores ou um histograma. Poderemos ainda seleccionar se os valores que aparecero no grfico sero os valoresabsolutosdecasosdascategorias(frequencies)ouospercentuaisdestesvaloresemrelao ao nmero total de casos (percentages). Por fim, no caso de trabalharmos com o histograma, poderemosseleccionarsequeremosqueapareaacurvadanormalidadedogrfico.

Figura 31: Grficos de Barras

36 Margarida Pocinho e Joo Paulo de Figueiredo

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1.7 ANLISE DE CORRELAO/ ASSOCIAO ENTRE VARIVEIS

Aanlisedecorrelao/associaoentreduasvariveisumcasobastantesimplesdeanlisede correlao entre variveis, pois de um modo geral este fenmeno se estende por mais de duas variveis.Paraumaanlisemaiscompleta,levandovriasvariveisemconsideraoaomesmo tempo,devemostrabalharcomanlisesderegresso.

1.7.1 COMO CONSTRUIR UMA TABELA PARA VERIFICAR ARELAO ENTRE VARIVEIS (CROSSTABS)

Um passo inicial para as anlises de correlao/ associao a construo de tabelas de contingncia, que tem o formato de (x) linhas por (y) colunas. O nmero de linhas ecolunas resultado do nmero de categorias das variveis trabalhadas. Em geral, no se recomenda trabalharcomumnmeroexageradodelinhasoucolunas,poisissodificultaaanlisedatabela. Para realizar a construo da tabela devemos ir a barra de ferramentas e escolher a opo ANALYSE, depois DECRIPTIVES STATISTICS e em seguida CROSSTABS. Chegaremos a uma figuracomoaabaixo. OcampoROWdeverserpreenchidocomavarivelasercolocadanalinhadatabela.OSPSS tem como padro colocar sempre a varivel independente neste campo. O campo COLUMN dever ser preenchido com a varivel a ser colocada na coluna da tabela. O SPSS tem como padrocolocarsempreavariveldependentenestecampo.Notequeestescampospoderoser preenchidos com mais de uma varivel. Sero construdas, ento, quantas tabelas forem necessrias envolvendo 2 variveis para cumprir com as alternativas possveis de cruzamento37 Margarida Pocinho e Joo Paulo de Figueiredo

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entreasvariveisindicadas.Porexemplo,secolocarmosavarivelidadeeeducaonalinhae sexonacoluna,chegaremosaduastabelas:idade*sexoeeducao*sexo.

Figura 32: Tabelas de Contingncia

O rectngulo abaixo do campo COLUMN poder ser preenchido com uma nova varivel que serutilizadanaconstruodeumatabelaenvolvendotrsvariveiscomoaquesegue.Tambm estecampopoderserpreenchidocommaisdeumavarivel.Gender * Minority Classification * Employment Category Crosstabulation Count Employment Category Clerical Minority Classification No Yes 166 40 110 47 276 87 14 13 14 13 10 70 4 80 4 Total 206 157 363 27 27 10 74 84

Gender Total Gender Total Gender Total

Female Male Male Female Male

Custodial Manager

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Como podemos perceber, associmos a varivel independente sexo colocada na linha com a varivel dependente classificao em minoria colocada na coluna dentro de cada posio ocupacional. Se a opo Display Clustered Bar Charts estiver selecionada, o relatrio fornecido pelo SPSS fornecer,almdatabeladecruzamentodasvariveis,umgrficodebarrascomocontedoda tabela. Em muitos casos o comando CROSSTABS poder ser utilizado apenas para conseguirmos coeficientes numricos de correlao entre variveis. Neste caso, recomendvel seleccionar o campoSUPPRESSTABLES.Parachegarmosaestescoeficientesdeveremosseleccionarnocampo STATISTICSoscoeficientescomquequeremostrabalhar.Istoserobjectodaprximaquesto. Ao seleccionarmos o campo CELLS chegaremos a figura abaixo, onde poderemos escolher se desejamos que a tabela mostre os valores absolutos observados no cruzamento, os valores esperadosemfunodadistribuiodasmarginaiseosdiversospercentuaisdedistribuiodos casosemfunodostotaisdalinha,colunaoudatabela.

Figura 33: Frequncias, Percentagens e Residuos

SeseleccionarmosocampoFORMATchegaremosafiguraabaixo,ondepoderemosseleccionara ordemdeapresentaodascategoriaspresentesnalinha.

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1.7.2 COMO CONSTRUIR ANLISES DE CORRELAOENTRE VARIVEIS Aconstruodestaanliseexigequesetenhaumconhecimentomaisaprofundadodeestatstica paraquepossamosseleccionardemaneiramaisadequadaoscoeficientesdecorrelaoaserem analisados.Cadatipodetabela,dependendodotipodevariveltrabalhada,exigequeseanalise umcoeficientediferente.Todaanlisedessetipoenvolve,emgeral,umaanlisedadependncia entreasvariveisedepoisumaanlisedaintensidadedacorrelao.Aanlisedadependncia lhe permite averiguar se a relao encontrada entre as variveis decorre de uma simples coincidnciadoscasosanalisados,oupelocontrrioprobabilstica.Jaanlisedaintensidade dacorrelaoindicaaintensidadedestaassociao. Utilizando o caminho indicado acima para chegarmos no quadro CROSSTABS, chegaremos figura32atrsapresentada. Se quisermos ver apenas os coeficientes de correlao, deveremos seleccionar o campo SUPPRESS TABLES. Em seguida, deveremos seleccionar o campo STATISTICS para podermos escolheroscoeficientescomquequeremostrabalhar.Surgir,ento,aseguintefigura:

Figura 34: Estatsticas das Contingncias

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AanlisedoChisquarepermite,comofoiindicadoacima,levantaremquemedidaaassociao encontradaacimadecorredeumacoincidnciadoscasosanalisados,ouseja,sedecorredeum erroamostral,oudeumarealcorrelaoentreasvariveis. Deveremos,ento,seleccionaroscoeficientesdecorrelaodesejados.Noseesqueaquecada umdelestemumautilidadeespecficaeosresultadosdecoeficientesdiferentesnopodemser comparados sem nenhum critrio. recomendvel que se faa toda a anlise em funo de apenasumcoeficiente,paraqueseusvaloressejamcomparveiscomfacilidade.OprprioSPSS trs na tabela acima, como pode ver, algumas indicaes para a escolha. Para trabalhar com variveisnominaisforamindicadososseguintescoeficientes:coeficientedecontingncia,Phi,V de Cramer, coeficiente de incerteza e Lambda. Para trabalhar com variveis ordinais foram indicadososseguintescoeficientes:Gamma,SomerseKendall. OscamposROW,COLUMNeorectnguloabaixodocampoCOLUMNdeveroserpreenchido comoespecificadonoitemacima. Uma outra forma de obter uma correlao bivariada atravs do menu ANALYSE, CORRELATE,BIVARIATE.

Figura 35: Correlaes Bivariadas

41 Margarida Pocinho e Joo Paulo de Figueiredo

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No painel da direita coloca as variaveis que pretende correlacionar, escolhe o coeficiente em funodotipodevariveiseclicaemOK.

Figura 36: Correlao de Pearson

EmoutputaparecerumamatrizdecorrelaesbivariadasCorrelations Parede posterior do VE ,100 ,145 214 1,000 , 214

Idade

Parede posterior do VE

Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N

Idade 1,000 , 214 ,100 ,145 214

42 Margarida Pocinho e Joo Paulo de Figueiredo

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1.7.3 GRFICOS DE DISPERSO COM RECTA DEREGRESSO Umaoutraformadeverificarumarelaorecorreraotestegrficodedisperso.Ogrficode disperso (scatterplot) um grfico de pontos, representando num plano (x,y) N pares de valoresnumricosescalares,quepermiteanalisaradistribuioconjuntadasduasvariveis.Este tipo de grficos muito til como metodologia prvia de anlise a problemas de regresso, quandosetentaajustarumafunoy=f(x),queestabeleceumarelaodedependnciaentreas duasvariveis. Permiteigualmentedetectarobservaesoutliersbivariadas,isto,observaesqueseafastam do contexto das restantes observaes, mesmo que, analisadas isoladamente em relao a cada varivel,nosesuspeitedessesoutliers. No eixo dos xx representase a varivel independente ou causal, e no eixo dos yy a varivel dependente, resposta ou efeito. O procedimento pode ser observado na figura que se segue (GRAPHS,SCATTER)

Figura 37: Grficos de Disperso 43 Margarida Pocinho e Joo Paulo de Figueiredo

SPSS:UMAFERRAMENTAPARAANLISEDEDADOS

Apsesteprocedimentoapareceumajanelaemquedeveescolherotipodetestegrfico.Oteste escolhidoemfunodon.devariveisarelacionar.Nestajanela,deveseleccionarseotipode grficodedispersoaexecutar:Simplequandosepretenderepresentarnumplanoxyumasrie deobservaesbivariadas(x,y);senessasrieexistemdiferentescategorias,definidasporuma terceira varivel categrica, podem identificarse os pontos correspondentes a cada categoria commarcasdiferentes;Overlayquandosepretenderepresentarnummesmoplano(x,y)duasou mais sries de observaes bivariadas (x,y) da mesma natureza; Matrix quando se pretendem representarosgrficosxydetodasascombinaespossveisdeduasoumaisvariveis;isto, dispondode3variveisgenericamenteidentificadasporx,y,z,estaoporepresentaosseguintes grficos:(x,y),(x,z),(y,z),bemcomoaimagemsimtricadestesgrficos;estegrficotilpara uma anlise exploratria das associaes entre diversas variveis; 3D representa o grfico espaciala3dimensesdefinidopeloseixos(x,y,z).

Figura 38: Seleccionar o grfico de Disperso simples

Seescolheuosimplecoloqueavariveldependentenoeixodosyyeaindependentenoeixodos xx,talcomonafiguraquesesegue.

44 Margarida Pocinho e Joo Paulo de Figueiredo

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Figura 39: Seleccionar as variveis a correlacionar

90 80

70 60

50

40 30

Idade

20 10 ,6 ,8 1,0 1,2 1,4 1,6

Espessura do septo interventricular

ParacolocararectaderegressofaaumCLICKDUPLOsobreogrficoeaparecerajanela CHARTEDITOR,talcomopodeobservarnafiguraquesesegue.EscolhaomenuCHART, OPTIONS.

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Figura 40: Opes de apresentao do grfico

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SelecioneFITLINEeFITOPTIONS

Figura 41: Coloca recta de regresso num grfico de disperso

EscolhaomtododeregressoLinear(porexemplo)eselecioneemREGRESSIONOPTIONS displayrsquareinlegend.Ogrficopassarateroseguinteaspecto.

Figura 42: Colocar coeficiente de determinao (r2) no grfico de disperso 47 Margarida Pocinho e Joo Paulo de Figueiredo

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90 80

70 60

50

40 30

Idade

20 10 ,6 ,8 1,0 1,2 1,4 1,6 Rsq = 0,0084

Espessura do septo interventricular

Comosepodeobservarnoexisterelao.r=0.091r2=0,0084coeficientededeterminao= r2x100=0,8%

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Masseoresultadofosseaquelequesevnograficoseguintelerseia

Figura 43: Grfico de Disperso com recta de regresso e coeficiente de determinao

AduraodaondaPno4espaointercostaleaduraodaondaPno5.espaointercostaltm umacorrelaopositivade52,4%,istoexisteumpadroem52,4%dosindivduosondequanto maioraduraodaondaPno4.espaointercostalmaiorado5.espaointercostal

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1.7.4TESTES T Asmetodologiasestatsticasqueenvolvemtestesdehiptesesacercademdiasdesignamse genericamenteportestest. Existemvriostiposdetestest.OSPSSdispedetrstipos: Teste t para a mdia de uma amostra: compara a mdia de uma amostra com a mdia conhecida de uma populao. So apresentados os parmetros estatsticos da amostra em anlise;igualmenteestabelecidoumintervalodeconfianaparaadiferenaentreasmdias. Com este teste, pretendese verificar se podemos considerar que a mdia da determinada varivelemanliseigualmdiadapopulaogeral. ParaoefeitorecorreseaomenuANALYSECompareMeansOneSampleTTest.

Figura 44: Teste t para uma amostra

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Aparece uma caixa de dilogo, onde se selecciona a varivel a analisar e o valor hipottico da mdia da populao (test value). Vamos por exemplo saber se a nossa amostra de indivduos comHVEtemndicesdemassacorporalsignificativamentesuperioresa25Kg/m2.

Figura 45: Colocar o parmetro a comparar

Deseguida,seleccionarafimdedefinironveldeconfianapara(x):Pordefeito,estdefinido (1)=0.95;seodesejar,outilizadorpoderalterarestenveldeconfiana.FazeredepoisOK:

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Figura 46: Output do teste t para uma amostra

Oresultadomostraqueparaumnveldesignificnciade5%,deverejeitarseahiptesenulade queoIMCdanossaamostra,possaserporexemplode25(poisopvalueousignificancelevel da amostra de 0,001 a =5%, concluindoseassimqueaidaderepouso,destasduasamostras,soestatisticamenteiguais,para umnveldesignificnciade5%.57 Margarida Pocinho e Joo Paulo de Figueiredo

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O intervalo de confiana a 95% para a diferena entre as mdias [0,477, 4.483], podendo teoricamenteadiferenasernula,umavezqueointervalocontmozero. Teste t para duas amostras emparelhadas: Compara as mdias de duas variveis ou caractersticasparaumamesmaamostradeindivduos(dogneropesoantesversuspesodepois de um determinado tratamento). So apresentados os parmetros estatsticos para as duas amostras em anlise; calculada a correlao entre as duas amostras; So apresentados os parmetros estatsticos para as diferenas entre as duas amostras emparelhadas; estabelecido umintervalodeconfianaparaadiferenaentreasmdias. Antes de prosseguir para os testes t aconselhado fazer uma anlise exploratria dos dados, nomeadamenteodiagramadeextremosequartiseosvaloresextremos. Nesta anlise pode concluirse que determinado caso constitui uma observao outlier que podeserumerrodeintroduodedados,porexemplooobservadorqueriaregistarovalor165 e, por erro, introduziu 265, valor virtualmente impossvel para o ritmo cardaco de qualquer humano, mesmo que sujeito a condies in extremis. Contudo, como na realidade o estatstico nosabeouquesepassou,amelhorestratgiaserignorarestecasosemprequeanalisaraquela varivel.

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Paratal,fazer:DataSelectCases

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Pretendeseexcluirumcasoporexemploon6daanlise,isto,incluirnaanlisetodososcasos comexcepodocason6. Paratal,nacaixadedilogoseleccionarifconditionissatisfied

ClicarnobotoIF

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Definirqueseseleccionamparaanlisetodososcasosdiferentesdocason6:Aindicaocaso ~=6significatodososcasosexceptoocaso6.ClicaremCONTINUE.

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EOK.

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O Data Editor do SPSS criou automaticamente uma varivel designada filter_$, em que indica quaisoscasosseleccionadoseosnoincludos.Reparesequealinha6esttraada,indicando queestecasoestexcludodefuturasanlises:

Notese que este procedimento de seleccionar casos no exclusivo nem obrigatrio do procedimento da comparao de mdias de duas amostras emparelhadas. um procedimento geral a efectuar previamente a qualquer anlise em que haja necessidade de seleccionar ou excluircasos. Deseguida,passaseentocomparaodasmdiasdasduasamostrasemparelhadas. Talcomoonomeindica,devehaverparesdeobservaes,demodoqueambasasamostrastm omesmonmerodeobservaes.

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Paratal,fazerANALYSECompareMeansPairedSamplesTTest.

Figura 52: Teste t para amostras emparelhadas ou relacionadas

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Na caixa de dilogo seguinte, seleccionar as duas variveis emparelhadas cujas mdias se pretendemcomparar:Obotoserveparadefinirointervalodeconfianaparaadiferenaentre asduasmdias(pordefeito,(1)=0.95).

Figura 53: Seleccionar variveis no Teste t para amostras emparelhadas ou relacionadas

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Observeemcurrentselectionsseoparquepretendeecliquenasetacentralparaoparpassar paraopaineldoladodireito.

Figura 54: Finalizar Teste t para dados emparelhados ou relacionados

DOK.

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Osresultadossoosseguintes:

Figura 55: Output do Teste t para amostras emparelhadas ou relacionadas

Noprimeiroquadrosoapresentadosalgunsparmetrosestatsticosdecadaumadasamostras. Reparesequeforamslevadosemconta386das387observaesemcadaamostra. O quadro seguinte apresenta o valor do coeficiente de correlao de Pearson entre as duas variveis(r=0.859). No ltimo quadro apresentado o valor da diferena entre dois momentos: factores de risco cardiovasculares antes de uma aco de formao sobre como prevenir problemas cardiovasculares e 1 ano aps aco de formao (1,2578), o intervalo de confiana para a diferenaentremdias([1,1754,1,3402])eovalordaestatsticadetestetStudentt=30.007,bem como os graus de liberdade do teste e o valor pvalue ou verdadeiro nvel de significncia (0.000).Comopvalue=0.0010,05,concluisequeasvarinciassohomogneas,isto,dentrodecadaumdos estadoscivisavariabilidadedadepressoapenasdevidaacausasaleatrias. O quadro que se segue a tabela da anlise de varincia, apresentando a variabilidade particionada entre os tratamentos (between groups) e residual (within groups). Como p value=0,486 > 0,05, concluise que no existem diferenas significativas de depresso entre os diversosestadoscivis,comumnveldesignificnciade5%.Umavezquenoexistemdiferenas no necessitamos de verificar as diferenas entre as comparaes mltiplas, porque elas no existem. Mas imaginemos existiam diferenas, ento o resultado de apenas esta tabela no nos permitiria concluir qual ou quais os estados civis que conduzem depresses significativamente72 Margarida Pocinho e Joo Paulo de Figueiredo

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diferentesdeoutros.Paraconcluirtal,hqueprocedercomparaodamdiadecadaumdos tratamentos com todas as restantes. Esta comparao feita em termos do valor absoluto das diferenas entre mdias: se esta diferena entre duas mdias pequena, ento as mdias no diferem; se a diferena grande, ento as duas mdias so estatisticamente distintas. Este o princpiodequalquertestedecomparaesmltiplas. Contudo, h que fixar um critrio que defina a fronteira entre o que uma diferenagrandee umadiferenapequena.Estecritrioestabelecidoporcadaumdostestes(LSD,Scheff,Tukey, etc), com base em expresses que relacionam a mdia das somas dos quadrados residual (calculadanatabelaanova)ecombaseemfunesdedistribuiodeprobabilidades. Noquadrodosresultadosdostestesdecomparaesmltiplassoidentificadoscomosmbolo* (asterisco) quais os tratamentos cujas mdias diferem significativamente, como se pode ver no exemploquesesegue.Multiple Comparisons Dependent Variable: Idade/anos (I) Estado Civil (J) Estado Civil casado solteiro casado divorciado viuvo solteiro divorciado Tukey HSD divorciado viuvo solteiro casado viuvo viuvo solteiro casado divorciado LSD solteiro casado divorciado viuvo casado solteiro divorciado viuvo divorciado solteiro casado viuvo viuvo solteiro casado divorciado * The mean difference is significant at the .05 level. Mean Difference (I-J) -2,26 -3,04 1,30 2,26 -,77 3,56 3,04 ,77 4,34(*) -1,30 -3,56 -4,34(*) -2,26 -3,04(*) 1,30 2,26 -,77 3,56(*) 3,04(*) ,77 4,34(*) -1,30 -3,56(*) -4,34(*) Std. Error 1,459 1,258 1,816 1,459 1,142 1,737 1,258 1,142 1,572 1,816 1,737 1,572 1,459 1,258 1,816 1,459 1,142 1,737 1,258 1,142 1,572 1,816 1,737 1,572 Sig. ,409 ,078 ,891 ,409 ,905 ,173 ,078 ,905 ,032 ,891 ,173 ,032 ,123 ,017 ,476 ,123 ,498 ,042 ,017 ,498 ,006 ,476 ,042 ,006 95% Confidence Interval Lower Bound -6,05 -6,30 -3,41 -1,52 -3,73 -,94 -,22 -2,18 ,26 -6,00 -8,06 -8,41 -5,14 -5,52 -2,28 -,61 -3,03 ,14 ,56 -1,48 1,24 -4,88 -6,99 -7,44 Upper Bound 1,52 ,22 6,00 6,05 2,18 8,06 6,30 3,73 8,41 3,41 ,94 -,26 ,61 -,56 4,88 5,14 1,48 6,99 5,52 3,03 7,44 2,28 -,14 -1,24

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Reparesequeambosostestesacusammdiasdiferentesporestadocivil.ContudootesteLSD acusaexistiremmaisdiferenasqueotestedeTuckey.Isto,otesteLSDacusacomodiferentes tratamentoscujasmdiasestomenosafastadasdoqueotesteTuckey,qued,porassimdizer, maiormargemdedvidaantesdeimputaressasdiferenasaosefeitosdostratamentos. DeseguidaapareceumquadrocomplementardotesteTukeyemqueagrupaostratamentosem grupos homogneos, sendo o critrio de agrupamento o facto de no existirem diferenas significativasentreosmdiasdostratamentosincludosnomesmogrupo.Omesmotratamento pode pertencer a mais do que umgrupo,desdequenodifiradosrestantestratamentosdesse grupo.Idade/anos Estado Civil Tukey HSD(a,b) N Subset for alpha = .05 1 viuvo solteiro casado divorciado Sig. 19 33 43 105 ,091 73,37 74,67 76,93 74,67 76,93 77,70 ,190 2

Means for groups in homogeneous subsets are displayed. a Uses Harmonic Mean Sample Size = 34,568. b The group sizes are unequal. The harmonic mean of the group sizes is used. Type I error levels are not guaranteed.

Assim,osvivossosignificativamentemaisnovosqueosdivorciados.claroquealgunsdos estadoscivispertencemaosdoisgrupos,istoossolteirosecasadostemidadessemelhantes.

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1.7.6 Procedimento Means ApartirdomenuprincipaldoSPSS,seleccionar:Analyse,CompareMeans,Means. Nocampodaindependentelistcolocaavarivelqualitativaenocampodadependentelista(s) varivel(eis(quantitativa(s).

Figura 60: Tabela ANOVA+Eta pelo procedimento Means

clickemOptionsparaseleccionarosparametrosestatisticosquepretendeepediraelaborao da tabela da anlise de varincia. Por defeito, so calculados os parmetros mdia e desvio padro;masoutilizadorpodeseleccionaroutrasestatsticasacalcular.

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Figura 61: Seleco das estatsticas pelo procedimento Means

Atabeladaanovaidnticaobtidanoprocedimentoanterior.Contudo,esteprocedimentono permiteaobtenodostestesposteriori(posthoc). A estatstica EtaSquared a proporo de varincia da varivel dependente que explicada pelas diferenas entre os tratamentos; dado pela razo entre Soma dos Quadrados entre tratamentos(SSH)eaSomadosQuadradostotal(SST).AdesignaodeEtaadoptadapeloSPSS no contexto da anova destinase a no fazer confuso com o coeficiente de determinao, R2, usado no contexto da regresso linear, e que pode ser obtido a partir da tabela da anova da regresso. OSPSStemmuitomaispotencialidades.Senecessitardealgoquenoestejanestemanualentre emcontacto.

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