Alguns Comandos do MINITABInstruo 1: digitar Ctrl+L ... aparece
um espao em branco uma janela em branco Instruo 2: digitar o
comando selecionado (um dos comandos abaixo mencionados) nesse
espao em branco Instruo 3: clicar em Submit commandscomando =
mean
Mdiamean c1 comando = stdev
comando = center Padronizao Z (mudana de escala) valores em c1
em c2 os valores de Zx
Desvio padro (dp)stdev c1 a tecla F3 ... apaga todos os comandos
presentes em Ctr+L
onde Zx = (valor x mdia)/dp center C1 C2/ )
as quatro operaes algbricas ( + - X
comando = ADD Somo as colunas c1 c2 c3 e o resultado (a soma)
aparece em c4 ADD c1 c2 c3 c4
ADD SUBTRACT MULTIPLY DIVIDE
comando = comando = comando = comando =
add c1 10 c2 subtract c1 10 c2 multiply c1 5 c2 divide c1 10
c2
comando = DESCRIBE describe c1 comando = DESCRIBE BY describe
c1; by c2. comando = Print com a constante k1 let k1 = sqrt(42)
print k1
os valores de idade em c1, por exemplo, e teremos o resultado da
estatstica descritiva (mdia, desvio padro e etc.) na Session por
exemplo: os valores de idade em c1 e em c2 sexo (letra m para o
sexo masculino e letra f para o sexo feminino) teremos o resultado
da estatstica descritiva (mdia, desvio padro e etc...) na Session
segundo o sexo (masculino e feminino)
o resultado apresentado na Session
Data Display K1 6.48074
sqrt = square root = raiz quadrada( 42 = 6,48074comando =
LET
let c3 = c1 + c2soma os valores das colunas c1 e c2, e o
resultado vai para a coluna c3 Inserir o nmero 15 na segunda linha
da coluna c1: let c1(2) = 15 Elevar ao quadrado os nmeros da coluna
c1: let c2 = c1**2 comando = N tamanho da amostra (resultado
expresso com a constante k1, por exemplo)
let k1 = n(c1) print k1 comando = COUNTtamanho da amostra
(resultado expresso com a constante k2, mas poderia ser k3, k4...
etc )
let k2 = count(c1) print k2 comando = NAME(designamos nomes s
colunas)
comando = SORT(ordena os valores)
comando = STACK(empilha os valores)
name c1 "A" name c2 "B"
sort c1 c1 resultado em c1ou
stack C1-C4 C5o resultado, valores empilhados de c1 at c4,
em
2 name c3 "C" sort c1 c2 resultado em c2 comando = COPY copy c1
c7os dados de C1 so copiados para c7c5
comando = rmean exemplo rmean c1-c5 C3 30 20 cdf c6
mdia da linha (rmean >>> r = row = linhas; mean = mdia)
calcula as mdias dos valores das linhas das colunas c1 at c5 e o
resultado apresentado em c6
C1 C2 10 20 10 10 comando =
C4 C5 C6 40 50 30 20 30 18 = cumulative distribution
function
Clculo da rea (probabilidade) de uma curva Normal (de menos
infinito at o valor Z ou X) caso a) estatstica Z = 1 Normal (mdia =
0.0 e dp = 1.0)
CDF 1; Normal 0.0 1.0.caso b) valor da varivel X (que segue a
Normal) = 35 Normal (mdia = 50.0 e dp = 5.0)
CDF 35; Normal 50.0 5.0. Procedimento inverso para obter o valor
da estatstica Z correspondente probabilidade igual a 2,5% InvCDF
0.025; Normal 0.0 1.0. comandos para grficos comando = HIST comando
= BOXP hist c1 boxp c1 histograma dos valores de c1 box-plot dos
valores de c1 comando = fitline Procedimento inverso para obter o
valor da varivel X correspondente probabilidade igual a 5% InvCDF
0.05; Normal 50.0 5.0.
comando = DOTP dotp c1 dotplot dos valores de c1
linha de regresso; diagrama de disperso; r2 poder explicativo do
modelo de ajuste (fit) linear nas colunas: c1 e c2 os valores das
variveis numricas (peso e fitline c2 c1 altura, por exemplo)
comando = CORR coeficiente de correlao (r)
corr c2 c1 correlao ordinal de Spearman rank c1 c3 rank c2 c4
corr c3 c4
comando = RANK nas colunas: c1 e c2 os valores das variveis
numricas (peso e altura, por exemplo) rank c1 c3 assinala em c3 as
posies dos valores de c1 comando = SET em seqncia (I) Set C11( 1 :
10 / 1) 2 End. duas vezes o n 1, duas vezes o n 2 duas vezes o n 3,
duas vezes o n 4 e etc... at 10 e essa seqncia uma vez (e de um em
um) na coluna c1 haver 20 nmeros
comando = SETpara inserir nmeros em c1 exemplo: 2 2 3 3 3 3
set c1 2(2) 3(4) end
3 comando = SET em seqncia (II) Set C21( 1 : 10 / 2) 3 End. trs
vezes o n 1; trs vezes o n 3; trs vezes o n 5; trs vezes o n 7 e ;
trs vezes o n 9 e essa seqncia uma vez (e de dois em dois: 1 3 5 7
9) na coluna c2 haver 15 nmeros
comando = Arbitrary Set of Numbers SET em seqncia (III)consigo
inserir, em C1, os nmeros -1 e +1, um de cada vez, e toda a seqncia
5 vezes terei 10 valores em C1 -1+1-1+1-1+1-1+1 e etc
Set C1 5( -1 +1 )1 End. comando = CODE os nmeros de C1 sero
representados em C2os dados em C1 (mnimo = 18 e mximo = 26, por
exemplo) e em C2 o resultado
Code (18:20) 19 (20:22) 21 (22:24) 23 (24:26) 25 C1 C2
os nmeros entre 18 e 20 sero representados pelo nmero 19 os
nmeros entre 21 e 22 sero representados pelo nmero 21 os nmeros
entre 23 e 24 sero representados pelo nmero 23 os nmeros entre 25 e
26 sero representados pelo nmero 25
comando = SPLIT worksheet dividir a Planilha segundo uma varivel
(coluna) C1 ... data ; C2 .. age; C3 education; C4 .. sexo e etc
SPLIT worksheet segundo a varivel sexo (por ex) e assim teremos
duas planilhas (uma para sexo masculino e a outra para o sexo
feminino)
Split; By 'Sexo'.comando = SUBSET
Subconjunto ou uma amostra da Planilha (populao) as linhas de 10
a 20, por exemplo, vo ser escolhidas para a nova planilha (nome:
ALFA) Subset; Rows 10:20; Name "ALFA"; Include. comando = SUBSET
CONDITION
Subconjunto ou uma amostra da Planilha (populao) com o mouse ir
no menu do Minitab e selecionar>>Data>> Subset
worksheet>... dou nome amostra (subset) Rows that match =
Condition (IMC >30)nesse exemplo, IMC so os valores do ndice de
massa corporal (IMC= Peso/altura2) Grfico de Colunas (mdias)
comando = = CHART (I) uma coluna vs gruposC1 ...os valores numricos
(idade por exemplo) C2 ... Grupos (a varivel sexo, por exemplo)
Chart Mean( c1 ) * c2; Bar. Grfico de Colunas (mdias) comando =
CHART (II) duas colunas justapostas C1 e C2 os valores ... = peso e
altura (por exemplo) Chart Mean( C1 - C2 );
4 Overlay; Bar. Grfico de Colunas (mdias) comando = CHART (III)
duas colunas vs grupos C1 e C2 os valores ... = peso e altura (por
exemplo) segundo C3 ... = grupos (sexo,por exemplo) Chart Mean( C1
- C2 ) * C3;Overlay; Bar.
comando = TABLE igual a
XTABLE C1 C2 (crosstabulation ou cruzamento de variveis)em C1 a
coluna sexo por exemplo em C2 a coluna tabagismo por exemplo
TABLE C1 C2 com mdia e desvio padroem C1 a coluna sexo por
exemplo em C2 a coluna tabagismo por exemplo em C3 os valores
numricos (batimento cardaco, por exemplo)
table c1 c2; mean c3; stdev c3.comando = EXPAND Macro EXPAND
% expand c1 c2 c3em C1 ... os valores numricos (escores, por
exemplo) em C2 as freqncias (nmero de vezes, contagem); em C3 nessa
coluna os valores expandidos (resultado) pode ser til juntar o
comando describe ao comando expand
% expand c1 c2 c3 describe c3 o smbolo % especifica que arquivo
macroConfira: h vrios arquivos tipo macro na pasta Macros criada no
teu HD, quando foi instalado o programa no teu micro (o local dos
macros usual c:>>arquivos de programas>>Minitab
14>>macros>>gmed; gmean..) Conhea: para saber a
finalidade de cada macro selecionar com o mouse no menu do
Minitab>> Tools>>Notepad (= bloco de
notas)>>abrir todos os arquivos e selecionar.
comando = RANDOM
gerar 1000 nmeros em C1 com mdia 100 e dp =10 Random 1000 C1;
Normal 100 10.pode ser til juntar o comando describe ao comando
RANDOM Random 1000 C1;
Normal 100 10. describe c1
Alterar o tipo de dadosdo tipo texto para tipo numrico, por
exemplo com o mouse ir no menu do Minitab e selecionar>> Data
> Change Data Type
Gerar dados aleatrios com o mousecom o mouse ir no menu do
Minitab e selecionar>> Calc >Random Data>>
selecionamos uma curva (Normal, por exemplo) e especificamos os
seus parmetros (mdia e desvio padro) Generate (1000) rows of data
em C1 (store)
5 Teste Qui-quadrado Estatstica descritiva
com o mouse ir no menu do Minitab e selecionar>>Stat >
Tables > CrossTabulation and Chi-Square
com o mouse ir no menu do Minitab e selecionar>>Stat >
Basic Statistics > Display Descriptive Statistics Teste t de
Student
com o mouse ir no menu do Minitab e selecionar>>Testes-T
ou Z Stat > Basic Statistics > 1-Sample Z 1-Sample t 2-Sample
t Paired t Teste de proporo1 ou 2 amostras
com o mouse ir no menu do Minitab e selecionar>>Stat
>Basic Statistics > 1 Proportion 2 Proportions comando =
TWOSAMPLE Teste t de Student duas mdias (amostras independentes)
Intervalo de Confiana (diferena) de mdiasIC (95%) C1 dados da
amostra I C2 dados da amostra II
TwoSample C2 C1 ou C1 C2
comando = PAIRED Teste t de Student Duas mdias (amostras
dependentes, pareadas) Intervalo de Confiana (diferena) de mdias IC
(95%) C1 dados da amostra I C2 dados da amostra II Paired C2 C1 ou
C1 C2
Teste de Kruskal Wallis Multiple Comparisons (teste de
Dunn-Bonferroni) MACRO em C1, em C2, em C3 .. os valores dos grupos
a serem comparados entre si %krusmc C1 C2 C3; unstacked; Falpha
0.05. Teste de Kruskal Wallis Multiple Comparisons (teste de
Dunn-Bonferroni) MACRO com um grupo Controle em C2 e em C3 .. os
valores dos grupos a serem comparados, apenas, com o C1 (controle)
%krusmc c2 c3; control c1; unstacked; Falpha 0.05. comando = Teste
de Mann-Whitney Mann-Whitney C1 C2; Alternative 0. comando = KAPPA
comando = ChiSquarendice de concordncia com os dados nas colunas c1
e c2 C1 ... sexo, por exemplo (masculino e feminino) com os dados
nas colunas c1 e c2 C1 ... sexo, por exemplo (masculino e feminino)
C2 ... tabagismo, por exemplo (fuma e no fuma)
6C2 ... tabagismo, por exemplo (fuma e no fuma)
XTABS C1 C2; Kappa. comando = REGR
ChiSquare C1 C2comando = PLOTscatterplot = diagrama de
disperso
regresso linear
nas colunas C1(abcissa) e em C2(ordenada) os valores numricos
regr c2 1 c1
plot c1*c2comando = ANOVA two-way = 2 fatoresna coluna C1 os
valores numricos e em C2 e em C3 os cdigos dos nveis dos
fatores
comando = ANOVA one-way = 1 fatorna coluna C1 os valores
numricos e em C2 os cdigos dos nveis do fator (dos grupos)
anova C1 = C2ou
anova C1 = C2!C3ou
GLM C1= C2Comando = TUKEY
GLM C1 = C2!C3
aps ANOVA 1-way em C1 os dados em C2 os grupos
oneway c1 c2; tukey.Criar arquivos executveis (exec terminao
mtb) usando comandos No menu do Minitab, com o mouse, aps executar
uma determinada tarefa possvel conhecer os comandos executados pelo
programa e, ainda, aps selecion-los clicar no mouse-lado direito -
copi-los, salv-los SAVE AS como EXEC files (com terminao mtb, por
exemplo) para numa outra ocasio voltar a utiliz-lo
Window >Project Manager >Historycomandos a serem copiados
e salvos
ou Ctrl+Alt+H
a conheceremos os
Para executar um arquivo exec o procedimento, no menu do
Minitab, com o mouse : File > Other Files > Run An Exec
>> Select file>>.... e selecionamos o arquivo exec
>> Abrir Escrever um Macro Global No menu do Minitab ir no
Tools>Notepad ... digitar Digitar gmacro na primeira linha
Digitar o nome do macro na segunda linha (preferncia um nome
simples) .......... digitar os vrios comandos ......... endmacro na
ltima linha Exemplo de um arquivo macro elaborado pelo usuriogmacro
beta set c1 10(10) 10(15) 10(20) end set c2 10(8) 10(12) 10(15) end
set c3 10(25) 10(30) 10(35) end describe c1 c2 c3 endmacro
salvar com terminao mac na pasta MACRO beta.mac o nome beta
porque escolhi beta na segunda linha de comando do arquivo macro e
para rodar ou Executar arquivo Macro digitar %beta no espao que
aparece aps Ctrl+L assim: %beta Para Executar arquivo Macro
(***.mac) a partir do disquete (no drive a)
7 Por exemplo, o arquivo beta.mac (fora de pasta no drive a com
o disquete) no espao que aparece aps Ctr+L s digitar %a:beta
Classificao de 3 colunas by C1 Sort c1 c2-c4 c1 c2-c4; By c1 c1 c1
c1. _______________________________ Classificao de 4 colunas by
C1idem colunas anteriores; em C5, por exemplo, a altura Classificao
de 3 colunas by C1 na coluna C1 eu tenho, por exemplo, os nomes que
devem ser colocados em ordem alfabtica, mas as demais colunas C2 C3
e C4 devem seguir os nomes em C1 em C2, por exemplo, o sexo em C3,
por exemplo, a idade; em C4, por exemplo, o peso
Sort c1 c2-c5 c1 c2-c5; By c1 c1 c1 c1 c1. TALLY com
porcentagemContagem e % das colunas
tally c1 c2; counts; percents. comando = TESTE de Tukey
Teste Exato de Fisher p-valor bilateral XTABS C1 C2; Fisher.
comando = TESTE de Tukey (anova 2-way) com IC e p-valor# valores
(dados) na coluna C1 # fator na colunas C2 e C3
(anova 1-way)com IC e p-valor# valores (dados) na coluna C1
#fator na coluna C2
GLM c1 = c2; Pairwise c2; Tukey.
GLM c1 = c2! c3; means c2!c3; Pairwise c2!c3; Tukey.Grfico de
mdias
teste t- Student com Summarized data duas amostras
independentes
TwoT 23 13.3 1.7 19 12.4 1.8Sample Size: 23 e 19 Mean: 13.30 and
12.40 Standard deviation: 1.7 and 1.8 comando = ANCOVAC1 sexo por
ex C2 QI por ex C3 valores C4 idade (covariado)
plot of means c1 os dados em c2, sexo, por ex em c3, QI, por
exe
interact c3 c2; responses c1.
GLM c3 = c1!c2; Covariates c4; means c1!c2.
comando = LET para mdulo let c1 = abs(c1) comando = LET para
Mdia Geomtrica let c2 = ANTILOG(SUM(LOGT(C1)/COUNT(C1))) comando =
LET para exponencial (ex) onde e = let c2 = exp(c1)2.7183
Expresso lgica do comando LET
8 = ou EQ igual a ... exemplo, let c2 = (c1=5) ou let c2 = c1 EQ
5 - = ou NE no igual a a ... exemplo, let c2 = (c1=-5) ou let c2 =
c1 NE 5 < ou LT menor que ... exemplo, let c2 = c1 LT 5 > ou
GT maior que ... exemplo, let c3 = c1 GT 5 < = ou LE menor ou
igual a ... exemplo, let c4 = c1 LE 5 > = ou GE maior ou igual a
... exemplo, let c5 = c1 GE 5
comando = GMEDobtm-se a mediana de valores tabelados (ou
agrupados)
macro clculo da mediana
Clculo do p-valor da estatstica F aps o teste ANOVA Fcalculado =
11.36 cdf 11.36 k1; F 4 20. let k2 = 1-k1 print k2 obs.: k2 o
p-valor obtido associado ao Fcalculado os nmeros 4 e 20 so os gl
%DOTP C1 C2 C3; macro OPTION 2; mdiadp ONEPAGE.
dados em C1 em C2 as freqncias
%gmed C1 C2
%DOTP C1 C2 C3; macro ONEPAGE. o default mediana e quartis
Comando = PARS Soma parcial acumulada
dados em C1 e a soma acumulada em C2 let c2 = PARS (c1)
Comando = DO ENDDO gmacro DOENDDO DO k1 = 1:10 let c1(k1) = 20
let c2(k1) = 30 ENDDO endmacropara rodar o macro DOENDO
Exemplo. O resultado fica assim: C1 C220 20 20 20 20 20 20 20 20
20 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30
basta digitar %ENDOENDO no espao aps Ctr+L (submit
Commands>
Comando DO ENDDO duas vezes gmacro doenddo
Exemplo. O resultado fica assim: C1 5 C2 C3 C4 10 15 45
9
DO k1 = 1:3 let c1(k1) = 5 let c2(k1) = 10 ENDDO DO k2 = 1:5 let
c3 = c1+c2 let c4(k2) = sum (c3) ENDDO endmacro
5 5
10 10
15 15
45 45 45 45
ANOVA de MEDIDAS
REPETIDAS
Modelos RM ANOVA que devem ser especificados em General Linear
Model RM ANOVA = anova de medidas repetidas
STAT > ANOVA > General Linear Model dados (responses) em
C1
RM ANOVA (I)apenas uma varivel dependente (A) model: A R; onde R
is random factor em c2, fator repetido A; (dependente =
within-subjects) em c3, fator R ... Rplicas (ou unidades
experimentais); dados (responses) em C1
GLM c1 = c2 c3;means c2; Pairwise c2; Tukey; NoCI; GHistogram;
GNormalplot; GFits.
para se obter o teste de comparao mltipla de Tukey, quando se
especifica o modelo RM ANOVA, o fator R deve ser considerado como
efeito fixo (e no aleatrio ou random)
RM ANOVA (II)uma varivel independente (fator A) e uma varivel
dependente (fator B) model: A!B R(A); onde R is random factor em
c2, fator A (between-subjects) ; em c3, fator repetido B
(dependente = within-subjects) em c4, fator R ... Rplicas (ou
unidades experimentais); dados (responses) em C1
GLM c1 = c2!c3 c4(c2);means c2!c3; Pairwise c2!c3; Tukey; NoCI;
GHistogram; GNormalplot; GFits.
RM ANOVA (III)duas variveis independentes ( A e B) e apenas uma
varivel dependente (C) model: A!B!C R(A B); onde R is random factor
em c2 e em c3, fatores A e B (between-subjects) ; em c4, o fator
repetido C (dependente = within-subjects); em c5, o fator R ...
Rplicas (ou unidades experimentais);
10dados (responses) em C1
GLM c1 = c2!c3!c4 c5(c2 c3);random c5; means c2!c3!c4;
GHistogram; GNormalplot; GFits.
RM ANOVA (IV)trs variveis independentes ( A B C) e apenas uma
varivel dependente (D)
model: A!B!C!D
R(A B C);
onde R is random factor
em c2, c3 e c4, os fatores A, B e C (between-subjects); em c5,
fator repetido C (dependente = within-subjects) em c6, o fator R
... Rplicas (ou unidades experimentais); dados (responses) em
C1
GLM c1 = c2!c3!c4!c5
c6(c2 c3 c4);
random c6; means c2!c3!c4!c5; GHistogram; GNormalplot;
GFits.
________________________________________________________________
RM ANOVA (V)nenhuma varivel independente e duas variveis
dependentes (A e B) model: A!B A*R B*R R; onde R is random
factor
em c2 e em c3, os fatores repetidos A e B (dependente =
within-subjects) ; em c4, o fator R... Rplicas (ou unidades
experimentais); dados (responses) em C1
GLM c1 = c2!c3 c2*c4random c4; means c2!c3; GHistogram;
GNormalplot; GFits.
c3*c4 c4;
para se obter o teste de comparao mltipla de Tukey, quando se
especifica o modelo RM ANOVA, o fator R deve ser considerado como
efeito fixo (e no aleatrio ou random)
11
RM ANOVA (VI)uma varivel independente (A) e duas variveis
dependentes (B e C)
model:
A!B!C B*R C*R R(A); onde R is random factor
em c2, o fator A (independente = between-subjects); em c3 e em
c4, os fatores repetidos B e C (dependente = within-subjects) ; em
c5, o fator R ... Rplicas (ou unidades experimentais); dados
(responses) em C1
GLM c1 = c2!c3!c4
c3*c5
c4*c5
c5(c2);
random c5; means c2!c3!c4; GHistogram; GNormalplot; GFits.
comando = EXEC com LOOP clculo de mdias de n em n linhas de
valores em uma coluna C1; o resultado na coluna C2let k1 = k1+2 ou
let k3 = k1+1 e etc... indica o loop que deve ser inicializado com
let k1 =1 e let k3 = 1 inicializar com na Session aps Editor
>> Enable Commands MTB > let k1 = 1 < enter> MTB
> let k3 = 1 < enter> comando = EXEC com LOOP mdias de 2
em 2 linhas Let k2 = k1+1 Let c2(k3) = (c1(k1)+c1(k2))/2 Let k1 =
k1+2 Let k3 = k3+1salvamos esses comandos
inicializar com na Session aps Editor >> Enable Commands
MTB > let k1 = 1 < enter> MTB > let k4 = 1 <
enter> comando = EXEC com LOOP mdias de 3 em 3 linhas Let Let
Let Let Let K2=K1+1 K3=K2+1 C2(K4)=(C1(K1)+C1(K2)+C1(K3))/3 K1=K1+3
K4=K4+1
so digitados no menu do
Minitab>>Tools>>Notepad>> e salvos sob nome, por
ex:means2rowsby2rows.mtb
salvamos esses comandos so digitados no
menu do Minitab>>Tools>>Notepad>> e salvos sob
nome, por ex: means3rowsby3rows.mtb
salvar com terminao mtb comando = EXEC com LOOP mdias de 5 em 5
linhas
12
inicializar com na Session aps Editor >> Enable Commands
mtb>LET K1=1 < enter> mtb>LET K6=1 < enter>
Let K2=K1+1 Let K3=K2+1 Let K4 = K3+1 Let K5 = K4+1Let
C7(K6)=(C6(K1)+C6(K2)+C6(K3)+C6(K4)+C6(K5))/5
Let K1=K1+5 Let K6=K6+1 salvamos esses comandos so digitados no
menu do Minitab>>Tools>>Notepad>> e salvos sob
nome, por ex: means5rowsby5rows.mtb
13 comando = EXEC com LOOP == clculo de mdias de n em n linhas
de valores em uma coluna C1; o resultado na coluna C2
(continuao)
Trs Possibilidades para executar o EXEC com LOOP Clculo das
mdias de 2 em 2 linhas da coluna C1Exemplo (em C1 h 180 nmeros)
Primeira etapa. Inicializao na Session (duas formas possveis) 1)
digitar na Session os dois comandos de inicializao: let k1=1 eaps
Editor >> Enable Commands MTB > let k1=1 > MTB > let
k3=1 >
let k3=1
MTB > 2) digitar Ctrl+L e no espao em branco digitar os dois
comandos de inicializao: let k1=1 e e clicar em Submit commands
let k3=1
(fim da primeira etapa) (etapa comum s trs possibilidades de
executar o comando EXEC)
Segunda etapa EXEC Primeira possibilidade (EXEC com o mouse no
menu do Minitab) Segunda possibilidade (EXEC na Session) Terceira
possibilidade (EXEC no espao Ctrl+L)
Primeira possibilidade (EXEC com o mouse no menu do Minitab) MTB
> let k1=1 < enter > MTB > let k3=1 < enter > MTB
> Agora com o mouse ir selecionar File > Other Files > Run
An Exec k vezes no nosso caso que C1 tem 180 valores 180 / 2 = 90
vezes, ou seja, k = 90. nesse caso devo digitar o nmero 90 Com o
mouse select file means2rowsby2rows.mtb > Continuao da Primeira
possibilidade (EXEC com o mouse no menu do Minitab) Observao: na
Session temos: Executing from file: C:\Arquivos de
programas\MINITAB 14\CK Execs Loops Macros\means2rowsby2rows.mtb
Esse o caminho, o local onde se encontra o arquivo
means2rowsby2rows.mtbEsse caminho, essa especificao, pode ser
copiada (basta selecionar e
14
ctrl+C) e colado no espao Ctrl+L (terceira possibilidade) ou,
novamente, se for o caso, na prpria Session (segunda
possibilidade).
Aps a inicializao: MTB > let k1=1 < enter > MTB >
let k3=1 < enter > MTB > para digitar EXEC seguindo de
aspas o caminho para se chegar ao arquivo exec com nome de
means2rowsby2rows.mtb MTB > EXEC "C:\Arquivos de
programas\MINITAB 14\CK Execs Loops Macros\means2rowsby2rows.mtb"
90 >no nosso caso que C1 tem 180 valores (portanto 180/2 = 90
vezes)
Segunda possibilidade (EXEC na Session)
Edit >> Command Line Editor ou Ctrl+L Nesse espao em
branco temos de digitar a inicializao do looping: let k1 = 1 let k3
= 1
Terceira possibilidade (EXEC no espao Ctrl+L)
EXEC"C:\Arquivos de programas\MINITAB 14\CK Execs Loops
Macros\means2rowsby2rows.mtb" 90no nosso caso que C1 tem 180
valores (portanto 180/2 = 90 vezes)
comando = CK capabilities com LOOPas mdias dos valores de trs
colunas C1 C2 C3 so apresentadas em C4 nas trs linhas de C4
aparecem as mdias respectivas das trs colunas C1 C2 C3
esses dois comandos:
let c4(k1) = mean(CK1) let k1 = K1+1 ... indica o loopingso
digitados no menu do Minitab>>Tools>>Notepad>> e
salvos sob nome, por ex: meancolumnsckcapabilities com terminao mtb
necessrio a inicializao do looping com let k1 = 1
Primeira etapa. Inicializao na Session (duas formas possveis)1)
digitar na Session os dois comandos de inicializao: let k1=1 e aps
Editor >> Enable Commands MTB > let k1=1 > MTB > let
k3=1 >
let k3=1
MTB > 2) digitar Ctrl+L e no espao em branco digitar os dois
comandos de inicializao: let k1=1 e e clicar em Submit commands
let k3=1
(fim da primeira etapa) (etapa comum s trs possibilidades de
executar o comando EXEC)
15
Segunda etapa. EXEC com CK capabilitiesobservao: a execuo desse
caso similar ao caso anterior (mdia de 2 em 2 linhas) Primeira
possibilidade (EXEC com o mouse no menu do Minitab) Segunda
possibilidade (EXEC na Session) Terceira possibilidade (EXEC no
espao Ctrl+L) esses dois comandos:
let c4(k1) = mean(CK1) let k1 = K1+1so digitados no menu do
Minitab>>Tools>>Notepad>> e salvos sob nome, por
ex: meancolumnsckcapabilities com terminao mtbo comando EXEC CK
capabilities deve ser efetuado K vezes, ou seja, se forem 3 colunas
(C1 C2 C3), ento, K = 3
aps Ctr+L: digitar Execute "C:\Documents and
Settings\usuario\Meus documentos\meancolumnsckcapabilities.mtb" 3 e
clicar em Submit commandsOs comandos de inicializao primeira etapa
- podem ser salvos sob um arquivo exec (com terminao mtb) e esse
arquivo pode ser posto para ser executado dentro do arquivo exec da
segunda etapa. Assim, possvel rodar um exec dentro de outro
exec.
um exec dentro de outro execPodemos criar um outro arquivo tipo
exec para inicializar e executar outro arquivo exec, por exemplo, o
arquivo aleska executa o arquivo means2rowsby2rows. Assim, sob nome
de aleska.mtb com os comandos abaixo: let k1 = 1 let k3 = 1 EXEC
"C:\Arquivos de programas\MINITAB 14\CK Execs Loops
Macros\means2rowsby2rows.mtb" 10 Obtm-se, simultaneamente, a
inicializao e a execuo do arquivo tipo exec means2rowsby2rows (com
a execuo do arquivo tipo exec sob nome aleska mtb ... a terminao
default do programa para arquivos tipo exec
16
Split-plot ANOVA= parcelas subdivididas CRD = completely
randomized design = experimento inteiramentecasualizadoModelos
Split-plot ANOVA que devem ser especificados em General Linear
Model STAT > ANOVA > General Linear Model
dados (responses) em C1
Main Plot factor = Hard-to-change factor = HTG = fator
principalem C2 em C3em C4 Whole Plot (WP) = a parcela maior, a
principal que deve ser
Sub-plot factor = Easy to-change factor = ETG = fator
secundriocodificada de forma nica (por exemplo, se HTG tiver 3
nveis e houver 3 repeties, ento, WP ou seja, as parcelas principais
devem ser numeradas de 1 at 9) Caso (I) 1 main-plot factor ... MP e
1 sub-plot factor ... sp modelo:
CRD Split-plot
MP!sp
WP(MP); onde WP ... whole plot fator aleatrio CRD Split-plotCaso
(II)e 1 sub-plot factor ... sp
2 main-plot factors ... MP1 MP2
modelo:
onde WP ... whole plot fator aleatrio
MP1!MP2!sp
WP(MP1 MP2);
CRD Split-plotCaso (III)3 main-plot factors ... MP1 MP2 MP3 e 1
sub-plot factor ... sp modelo:
MP1!MP2!MP3 MP3);
sp
MP1*sp
MP2*sp
MP3*sp
WP(MP1 MP2 CRD Split-plot
onde WP ... whole plot fator aleatrio
Caso (IV)1 main-plot factor ... MP modelo: e 2 sub-plot factors
... sp1 and sp2 onde WP ... whole plot fator
MP!sp1!sp2
WP(MP);
aleatrio
CRD Split-plotCaso (V)2 main-plot factors ... MP1 MP2 e 2
sub-plot factors ... sp1 and sp2 modelo: MP1!MP2!sp1!sp2 WP(MP1
MP2); onde WP ... whole plot fator aleatrio
CRD Split-plotCaso (VI)
17 1 main-plot factor ... MP1 e 3 sub-plot factors ... sp1 sp2
and sp3 modelo: MP sp1 sp2 sp3 MP*sp1 MP*sp2 MP*sp3 sp1*sp2 onde WP
... whole plot fator aleatrio
sp1*sp3 sp2*sp3
WP(MP);
Mudar de coluna Texto para coluna Numrica
Mudar de coluna Numrica para coluna Texto
a C1est no formato texto C1-T e aps a C1 est no formato numrica
C1 e Ctr+ L digitar para digitar o aps Ctr+ L para digitar o
comando: comando: Text C1 C1
Numeric C1 C1
na coluna C1 os valores numricos e em C2, C3 e em C4 os cdigos
dos nveis dos fatores
comando = ANOVA three-way = 3 fatores ou
anova C1 = C2!C3!C4Dot Plot segundo 2 variveis
GLM C1 = C2!C3!C4
em cores diferentes
no aparecem as mdias e nem as medianas; s aparecem os pontos em
cores diferentes correspondentes aos tipos de tratamento.
C1 os valores numricos C2 ... por ex Tempo (cdigos: 7 d; 14d;
21d e etc...) C3 ... por ex Tratamentos (cdigos: 1: controle; 2:
teste e etc...) Dotplot C1*C2; Group C3; Overlay; Dot C3.If B
nested in A, both crossed with C then A!B(A)!C Onde A!B(A)!C = A
B(A) C A*C B*C = A!C B*CUm fator B nested in A, ambos cruzados com
C B nested in A, both crossed with C then A!B(A)!C
NESTED DESIGNB(A)
exemploem C1 .. os valores... notas dos alunos em C2 ... o fator
A Estratgia de ensino (verbal e visual) em C3 ... o fator B ...
Professores (cdigos 1; 2; 3 e 4) em C4 ...o fator C Sexo (masculino
e feminino)
modelo: A!B(A)!C ... Ctr+L ... digitar GLM C1 = C2!C4 C3(c2)
C3*C4; random C3.Sexo (C) dos alunos Estratgia de Ensino (A) Visual
(A1) Verbal (A2) Professores (B) B2 B3 54 60 53 47 55 68 57 72 56
75 56 54 63 37
Masculino (C1)
B1 44 33 55 57 51 37 37
B4 86 89 86 81 71 55 50
18Feminino (C2) 30 48 50 60 61 48 58 55 61 44 57 56
Professor aninhado na Estratgia. Ambos so fatores cruzados com
os alunos.
Para gerar a figura da Curva Normal rea hachuriada =
probabilidademacro %NCRVTAIL
%NCRVTAIL 0.10padro bilateral mdia = 0 e dp = 1
%NCRVTAIL 0.10; PARAMS 50 5.bilateral mdia = 50 e dp =5
%NCRVTAIL 0.10; Lower.padro unilateral inferior mdia = 0 e dp =
1
%NCRVTAIL 0.10; PARAMS 50 5; LOWER.unilateral inferior mdia = 50
e dp =5 %NCRVTAIL 0.10; PARAMS 50 5; UPPER. unilateral superior
mdia = 50 e dp =5
%NCRVTAIL 0.10; Upper.padro unilateral superior mdia = 0 e dp =
1
Area under Standard Normal Curve = 0, = 1
-1.64485
1.64485
0.05 -4 -3 -2 -1 0 Z 1 2
0.05 3 4
19Area under Normal Curve = 50, = 5
41.7757
58.2243
0.05 30 35 40 45 50 Data 55 60
0.05 65 70
comando = WSTATmacro
comando = expand e describemacro
clculo da mdia obtm-se a mdia de valores tabelados (ou
agrupados)dados em C1 em C2 as freqnciasaps Ctr+L digitar
clculo da mdia obtm-se a mdia de valores tabelados (ou
agrupados)dados em C1 em C2 as freqnciasaps Ctr+L digitar
%WSTAT C1 C2 o resultado na Session
%expand c1 c2 c3 describe c3
Estatstica Descritiva de uma Tabela de distribuio de
freqnciasmacro dados em C1 em C2 as freqnciasaps Ctr+L digitar
%wstat c1 c2 ... para se obter a mdia %gmed c1 c2 ... para se
obter a mediana%expand c1 c2 c3 describe c3 ... para se obter a
mdia e o desvio padro
comando = GMEAN
macro
clculo da mdia geomtrica dados em C1 aps Ctr+L digitar
aps Ctr+L digitar
Intervalo de Confiana para a Mdia Para IC(95%)
............................. OneZ C1; Sigma 0.17.t- Student Para
IC (95%):aps Ctr+L digitar
20
%gmean c1gmean = G = raiz quadrada do produto entre A e H G = (A
x H)[1/2] A ... mdia aritmtica H ... mdia harmnica
Para IC(90%) aps Ctr+L digitar
.............................. ..
oneT c1 .............................Para IC (98%):aps Ctr+L
digitar
Para IC(99.74%) aps Ctr+L digitar
OneZ C1; Sigma 0.17; Confidence 90.0.
.............................. ..
oneT c1; confidence 98. .............................Intervalo
de Confiana para a Proporo N = 20; evento = 7
OneZ C1; aps Ctr+L Sigma 0.17; digitar Confidence POne 20 7;
99.74. UseZ. .............................. ..
Intervalo de confiana para a varincia (IC)Varincia = desvio
padro ao quadrado; 2 = (dp)2
Frmula: 2 = gl(s2) /
2 gl
Exemplo resolvido: Se forem conhecidos o n (tamanho da amostra)
e a varincia amostral, ento, qual o IC para a varincia, sob nvel de
80%? n = 10 e, portanto, gl = n-1=10-1=9; s2 = 2.25
para IC(80%)
100,00% 80,00% = 20,00%
sobra para as laterais o valor de 20% e teremos 10% e 10% o
Minitab apresenta a rea de - infinito at 2 aps Ctr+L digitar:
invcdf 0.90 k1; chis 9. print k1 invcdf 0.10 k2; chis 9. print
k2 let k3 = (9*2.25)/k1 print k3
21
let k4 = (9*2.25)/k2 print k4Data Display K1 14.6837 ... o valor
de Data Display K2 4.16816 Data Display K3 1.37908 ... o valor de 2
superior
2 inferior
esse o valor de 2inferior = 1.38
Data Display K4 4.85826 esse o valor de 2superior = 4.86
Resposta. IC(80%):Probab.(1.38 2 4.86) = 80%
macro HBINSmacro que apresenta a freqncia e percentual de
observaes que caem default bins criadas pelo histograma. dados em
C1uso de midpoints
%HBINS 20.5 40.5 2 C1permite especificar os mesmos intervalos de
um histograma para apresentar a tabela com os limites de intervalo
e as freqncias
o primeiro intervalo do histograma de seus dados em C1 tem um
midpoint igual a 20.5, o ltimo intervalo de seu histograma tem um
midpoint de 40.5, e o incremento entre os midpoints 2.
macro HBINSuso de cutpoints o primeiro intervalo do histograma
de seus dados comea em 20; o ltimo intervalo de seu histograma
termina em 40 e a largura dos intervalos 2
%HBINS 20 40 2 C1; # cutpoint.O primeiro argumento aps o %HBINS
sempre o menor midpoint/cutpoint, o segundo argumento sempre o
maior midpoint/cutpoint, o terceiro argumento o incremento e o
ltimo argumento a coluna dos dados.
Exemplo 1. Nmeros que seguem a Normal (mnimo = 57 e mximo =
132). Random 100 C1; Normal 100.0 15.0. minimum c1 maximum c1
%HBINS 57 132 20 c1; cutpoint.
22Row 1 2 3 4 Intervals 57 to 77 77 to 97 97 to 117 Totals
Frequencies 9 36 48 93 Percents 9.677 38.710 51.613 100.000
Exemplo 2. Nmeros que seguem a Normal (mnimo = 57 e mximo =
132). Random 100 C1; Normal 100.0 15.0. minimum c1 maximum c1
%HBINS 57 132 20 c1Percents 1.031 20.619 54.639 23.711
100.000
Row 1 2 3 4 5
Intervals 47 to 67 67 to 87 87 to 107 107 to 127 Totals
Frequencies 1 20 53 23 97
Ctr+L Ctr+L Ctr+L
Soma de matrizes ADD m1 m2 m3 print m3 Subtrao de matrizes
Subtract m1 m2 m3 print m3Ctr+L
Multiplicao de matrizes MULTIPLY m1 m2 m3 print m3 Determinante
da matriz %MATRXDET M1 K1 print k1 macroClculo do coeficiente de
correlao entre duas colunas C1 e C2 by Grupos (na coluna C3)
Ctr+L
corr c1 c2; by c3.ex. soma de matrizesCtr+L
ex. subtrao de matrizesCtr+L
ADD c1-c2 c6 copy c6 m1 ADD c3-c4 c7 copy c7 m2 ADD m1 m2 m3
print m3 copy m3 c8
ADD c1-c2 c6 copy c6 m1 ADD c3-c4 c7 copy c7 m2 Subtract m1 m2
m3 print m3 copy m3 c8
ex. multiplicao de matrizeso resultado (matriz m3) encontra-se
nas colunas c8 a c11 e na Session m1 do tipo (4 x 2) m2 do tipo (2
x 4) o produto m3 , portanto, do tipo 4 x 4Ctr+L
Copy c1 c2 m1 Copy c3-c6 m2 MULTIPLY m1 m2 m3 Print m3 Copy m3
c8-c11
MATRIX TRANSPOSTA
23 Exemplo as linhas passam a serem as colunas e vice-versa
copy c1-c14 m1 transpose m1 m2 copy m2 c20-c31No incio 12 linhas
e 14 colunas. Aps teremos: 12 colunas e 14 linhas O resultado
aparece nas colunas c20 a c31
DELETE rows delete 5 6 11 32 35 c1 as linhas 5 6 11 32 e 35 de
C1 so deletadas log na base 10 = logt = logten a volta com antilog
log na base E = logE a volta com expo Let c2 = LOGT(c1) os valores
esto em C1 Let c2 = LOGE(c1) Let c2 = ANTILOG(c1) a volta base 10
Let c3 = EXPO(c1) a volta dos valores aps log natural (base e)
Regresso Linear Previso de valoresExemplo. Qual o valor de Y
(altura) para X: idade = 40 meses? C1 ... idade (meses) C2 ...
altura (cm) Regress c2 1 c1; Predict 40. CHART grfico de colunas
contagemExemplo: em C1 .. sexo; em C2 ... Escola
chart c1 c2
CHART funo (ex: mean) grfico de colunasExemplo: em C1 .. idade;
em C2 ... Peso; em C3 ... Escola
chart mean(c1)*c3 chart mean(c1 c2)*c3comando =
INDPLOT
individual values plot
Exemplo: em C1 .. idade; em C2 ... Peso
indplot c1 c2 Grfico de Colunas: MdiaEPM(=erro padro da
mdia)Exemplo: em C1 ... idade; em C2 ... Peso; em C3 ... sexo
marca caixa (x) Bar e (x) Interval Bar e desmarca (x)
(individual plot) seleciona, clica na barra de erro e selecione a
opo Options (Standard Error) ; multiple = 1 e selecione a opo
Groups (selecione C3) aparece cores diferentes nas barras de erro
e, tambm, nas colunascomando = INDPLOT
indplot (c1 c2)*c3 no menu com o mouse:
Editor>>Add>>Data Display
com sobreposio (overlay) exemplo 1: indplot (c1 c2);
overlay.
24exemplo 2:
indplot (c5 c6 c7); overlay.
Distribuio Binomial de Probabilidade (parmetros n;
x)Probabilidade pontual (PDF)Ctr+L
PDF c1 c2; Binomial n p.Exemplo 1. Se n= 10; p = 0.3; ento, em
c1 inserir os valores de n de eventos (sucessos). E, em C2, teremos
os valores (resultados) de probabilidade (P) associados aos valores
de C1.
PDF c1 c2; Binomial 10 0.3.
Distribuio Binomial de Probabilidade (parmetros n; x) CONTINUAO,
ainda, possvel obter todos os resultados possveis de X sucessos
na
SESSION PDF; Binomial n p. Probabilidade cumulativa
(CDF)Ctr+L
CDF c1 c2; Binomial n p.Exemplo 2. Se n= 10; p = 0.3; ento, em
c1 inserir os valores de n de eventos (sucessos). E, em C2, teremos
os valores (resultados) de probabilidade cumulativa, somadas (P)
associados aos valores de C1.
CDF c1 c2; Binomial 10 0.3., ainda, possvel obter todos os
resultados possveis de X sucessos na
SESSION CDF; Binomial n p. comando Matrixplotem em em em c1 ...
tempo (em minutos) de estudo dos alunos c2 ... nota na Prova de
Bioqumica c3 ... nota na Prova de Fisiologia c4 ... nota na Prova
de Histologia
Matrixplot ( c2 c3 c4 ) *( c1 ); Symbol. matriz transposta
Transposeinverter dados nas linhas para disposio em colunas
25
comando: em c1 at c6 esto dados que vo para c7 e c8 (aps colunas
em uso= after) Transpose C1-C6; After. PERCENTILE macro %PERCENTILE
C1 C2 C3 dados em C1; os valores de percentil em C2; a resposta em
C3FIGURA DE BARRAS EMPILHADAS (I) o valor mdio foi calculado, a
partir das colunas c2 a c5, e representado no grfico de barras
chart mean(c2-c5)*c1; overlay; stack; bar.em c1, por exemplo,
elementos Carbono, Oxignio, Fsforo que somados resultam em 100% em
c2, em c3 ... at c5, por exemplo, os grupos de agentes
clareadores
FIGURA DE BARRAS EMPILHADAS (II) o valor mdio foi inserido, nas
colunas c2 a c5, e representado no grfico de barraschart
(c2-c5)*c1; summarized; overlay; stack; bar. em c1, por exemplo,
elementos Carbono, Oxignio, Fsforo que somados resultam em 100% em
c2, em c3 ... at c5, por exemplo, os grupos de agentes
clareadores
I. Grfico de Concordncia-Sobrevivncia Plot
--
Survival-Agreement
proporo de desacordo versus o valor de diferena (em mdulo) em C1
... valores de diferena (em mdulo) entre os dois mtodos em C2 ...
valores de freqncia correspondente a cada valor de diferena obtido
Ltest c1; Frequency c2; Noparametric; Splot; Xminimum 0; Brief 2;
KMEstimates; Confidence 95.0; TwoCI.
Ronir Raggio Luiz et al./ Journal of Clinical Epidemiology 56
(2003)963-967: Assessment of agreement of a quantitative variable:
a new graphical approach
II. Grfico de Concordncia-Sobrevivncia Plot
--
Survival-Agreement
26
comparaesem C1 valores de diferena (em mdulo) entre os dois
mtodos; em C2 valores de freqncia correspondente a cada diferena;
em C3 cdigos, valores, das comparaes dos grupos vs o grupo de
referncia.; em C3 .. cdigo 1 indica mtodo A vs o Mtodo de Referncia
cdigo 2 indica mtodo B vs o Mtodo de Referncia e etc... O
percentual se refere proporo de desacordo segundo o valor de
diferena (em mdulo) Name c1 "diferena" Name c2 "frequncia" Name c3
"comparaes"
Ltest c1; Frequency c2; By c3; Noparametric; Splot; Xminimum 0;
Brief 2; KMEstimates; Confidence 95.0; TwoCI.
Construo de uma Curva Normal Idealizadaentro com os dados, com a
faixa especificada dos dados em C1 em C2 estaro os valores de
probabilidade segundo a Normal A Normal especificada. A mdia e o dp
so escolhidos. indico onde vou colocar as linhas de referncia (k1:
verticais e k2: horizontais)set c1 320:480/1 end pdf c1 c2; normal
400 20. plot c2*c1; reference 2 0; reference 1 370 400 410;
connect.
27Scatterplot of C2 vs C1370 400410
0.020
0.015
C2
0.010
0.005
0.000 300 350 400 C1 450 500
obs.: mdia 4dp mdia 4dp
compreende praticamente 100% dos valores = 400 4(20) faixa de
320 at 480
*se quiser que o valor referncia zero, na horizontal, aparea na
figura terei de inserir reference 2 0; aps plot c2*c1 vide abaixo
**se quiser que o valor referncia zero, na vertical, aparea na
figura terei de inserir reference 1 0; aps plot c2*c1 vide
abaixoset c1 320:480/1 end pdf c1 c2; normal 400 20. plot c2*c1;
reference 2 0; reference 1 370 400 410; connect.
let k1 = mean(c1)+stdev(c1) se quiser especificar um valor a
partir de C1, por ex let k2 = mean(c1)-stdev(c1) se quiser
especificar um valor a partir de C1, por ex reference 1 k1 k2;
indica linha vertical e referncias mdia 1dp
Construo de uma Curva Normal Idealizada sob constante k
set c1 0:100/0.1 end let k1 = mean(c1)+stdev(c1) let k2 =
mean(c1)-stdev(c1) let k3 = mean(c1) let k4 = stdev(c1) pdf c1
c2;
normal k3 k4. plot c2*c1; reference 2 0; reference 2 0.003;
reference 1 k1 k3 k2; connect.Scatterplot of C2 vs C1 21.1 0.014
0.012 0.010 C2 0.008 0.006 0.004 0.002 0.000 0 20 40 C1 60 80 1000
0.003
28
50
78.9
.
Construo de uma curva de Poisson (mdia k1).
set c1 0:50/1 end let k1 = mean(c1) pdf c1 c2; poisson k1. plot
c2*c1; connect.
Anlise de Sobrevivncia: Kaplan-Meyerdados em C1 os valores de
Tempo dados em C2 os valores 1 de 0
C1 Tempo 8 1 7 7 4 5 7 5
C2 Evento 0 0 1 1 0 1 0 1
29 6 3 0 1
Menu Route: Stat > Reliability > Distribution Analysis
(Right Censoring)> Nonparametric Distribution AnalysisVariables:
Time Clicar em Censor ... Using Censor Columns ..... Evento ...
Censoring Value: 0 especificar o valor zero Estimation: especificar
o Mtodo (Kaplan-Meyer) Graphs: Survival Plot (especificar) (X)
Storage: Survival Probabilities Times for Survival Probabilities C3
C4STIM1 SURV1 3 0.888889 5 0.634921 7 0.317460
Nonparametric Survival Plot for TempoKaplan-Meier Method
Censoring Column in Evento
100 90 80
Table of Statistics Mean 6.04762 Median 7 IQR *
Percent
70 60 50 40 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Tempo
Applies to Minitab 15
Solution You can use Calc > Calculator to (proportions) or
Poisson data (counts). Binomial data (proportions)
How can I transform attribute data so the assumptions of the
regression or ANOVA model are met?transform binomial data
You must have one column (or stored constant) for the number of
trials (n) and one for the number of events (x). Trials must be
positive integers, and events must be integers between 0 and n
inclusive. For
example, suppose your number of trials are in C1, your number of
events are in C2, and you want the transformations stored in
C3.
30
Menu Route:1. 2. 3. 4.
Choose Calc > Calculator. In Store result in variable, enter
C3. In Expression, enter FTP(C1,C2). Click OK.
The FTP command uses the transformation: (arcsin(sqrt(np/(n+1)))
+ arcsin(sqrt((np+1)/(n+1))))/2dados de n ou trials na coluna C1 e
do nmero de eventos ou X em C2 e, depois, aps Ctrl+L digitar let c3
= ftp(c1,c2) ..
Poisson data (counts)
You must have one column (or stored constant) for the counts,
which must contain nonnegative integers. For example, suppose the
counts are in C4, and you want the transformations stored in
C5.
Menu Route:1. 2. 3. 4.
Choose Calc > Calculator. In Store result in variable, enter
C5. In Expression, enter FTC(C4). Click OK.
The FTC command uses the transformation:
(sqrt(x)+sqrt(x+1))/2dados de contagem na coluna C1 e, depois, aps
Ctrl+L digitar let c2 =
FTC(c1)..
Statistics for categorical variables
comando STOREDados em C1 Stores output from TALLY. If you
specify n columns with TALLY and request m (COUNTS, CUMCOUNTS,
PERCENTS, and CUMPERCENTS) statistics, then the number of columns
you require to specify with the STORE subcommand is n + m *n. No
statistics are stored for the missing values. The first column you
list, contains the data categories, and the rest store the
requested statistics in the order in which the subcommands are
given. For example,
TALLY C1; PERCENT; COUNT; STORE C2 C3 C4.
31 stores, the data categories in C2, the percents in C3, and
the counts in C4.
comando STOREtally c1; counts; percent; cumcounts; cumpercents;
store c2 c3 c4 c5 c6.
exemplo 1 com C1 dados em C1
Store deve ser especificado segundo
n + m*n
Nesse caso, ento, n = 1 e m =4, da 1+4x1 = 5 e, de fato. Foi o
que ocorreu. Veja: c2 c3 c4 c5 c6 correspondem a 5 termos, ou seja
5 colunas foram especificadas com o comando store!
Outro exemplo para c1 e c2, ou seja, 2 colunasdados em C1c6 C2
20 24 30 40
e
dados em C2c9 Percent 15,00 10,00 20,00 10,00
C1 C1 10 12 15 20
c2 Count 3 2 4 2
c3 CumCnt 3 5 9 11
c4 Percent 15,00 10,00 20,00 10,00
c5 CumPct 15,00 25,00 45,00 55,00
c7 Count 3 2 4 2
c8 CumCnt 3 5 9 11
c10 CumPct 15,00 25,00 45,00 55,00
tally c1 c2; counts; cumcounts; percents; cumpercents; store
c3-c12.Ou, com o comando
Se n = 2 e m = 4, da 2+4x2 = 10 ... c3 c4 c5 c6 c7 c8 c9 c10 c11
c12 correspondem a 10 termos, ou seja 10 colunas foram
especificadas com o comando store ou storage!
ALL,
teremos tudo (counts; cumcounts; percents; cumpercents)
tally c1 c2; all; storage c3-c12.
Ou, com o comando ALL , teremos tudo (counts; cumcounts;
percents; cumpercents) e SEM o STORE o STORAGE o resultado aparece
na Session
tally c1 c2; all.
Desempilhar uma Coluna de dados (em C1) segundo nveis de 1 fator
em (C2) Ctr+L Unstack (C1); Subscripts C2; After; VarNames.
32
Desempilhar uma Coluna de dados (em C3) segundo nveis de 2 fator
(es) em (C1 e C2 etc..) Ctr+L
Unstack (c3); Subscripts c1 c2; After; VarNames.C1 Sexo male
male male female female female male female C2 Region yes yes yes no
no no yes yes C3 10 10 10 10 10 20 20 20 C3_female -no 10 10 20 20
12 30 C3_female -yes 20 12 12 30 C3_male -no 12 12 30 30 C3_male
-yes 10 10 10 20 20 30
