SPSS: UMA FERRAMENTA PARA ANÁLISE DE DADOS 1 ÍNDICE GERAL 1. ANÁLISE DE DADOS RECORRENDO AO SPSS 11.5.........................................................................5 1.1 O QUE É UMA MATRIZ DE DADOS ...........................................................................................................6 1.2 MANIPULAÇÃO DE ARQUIVOS E EDIÇÃO DE M TRIZES DE DADOS A .......................................................7 1.2.1 MANIPULAÇÃO DE ARQUIVOS ..........................................................................................................9 1.2.1.1 ABRIR UMA MATRIZ DE DADOS JÁ EXISTENTE ......................................................................................... 9 1.2.1.2 GUARDAR OS DADOS ................................................................................................................................ 10 1.2.1.3 GUARDAR OU ABRIR ARQUIVOS CONTENDO RELATÓRIOS DE ANÁLISES............................................... 11 1.2.2 EDIÇÃO DE MATRIZES DE DADOS ..................................................................................................13 1.2.2.1 CRIAR UMA MATRIZ DE DADOS................................................................................................................ 13 1.2.2.1.1 DEFINIÇÃO DAS VARIÁVEIS .............................................................................................................. 13 1.2.2.1.2 PREENCHER A MATRIZ DE DADOS ................................................................................................... 16 1.2.2.1.3 EXCLUIR UMA VARIÁVEL OU UM CASO........................................................................................... 16 1.2.2.1.4 INSERIR UMA NOVA VARIÁVEL NO MEIO DE VARIÁVEIS JÁ EXISTENTES...................................... 17 1.3 TRANSFORMAÇÃO DE DADOS.................................................................................................................18 1.3.1 CÁLCULO ENTRE VARIÁVEIS .........................................................................................................18 1.4 R CODIFICAÇÃO DE VARIÁVEIS E .............................................................................................................21 1.4.1 RECODIFICAR UMA VARIÁVEL........................................................................................................21 1.4.1.1 Recodificação na Variável Original .................................................................................................. 22 1.4.1.2 Recodificação numa nova Variável .................................................................................................. 24 1.5 SELECÇÃO DE CASOS PARA A ANÁLISE ................................................................................................25 1.5.1 SELECCIONAR CASOS ESPECÍFICOS A SEREM ANALISADOS ..........................................................25 1.6 ANÁLISE D SCRITIVA DOS DADOS E ........................................................................................................28 1.6.1 COMO FAZER UMA ANÁLISE DESCRITIVA BASEADA NA DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA ........35 1.7 ANÁLISE DE CORRELAÇÃO/ A CIAÇÃO ENTRE VARIÁVEIS SSO .............................................................37 1.7.1 COMO CONSTRUIR UMA TABELA PARA VERIFICAR A RELAÇÃO ENTRE VARIÁVEIS (CROSSTABS) ....................................................................................................................................................................37 Margarida Pocinho e João Paulo de Figueiredo
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SPSS: UMA FERRAMENTA PARA ANÁLISE DE DADOS
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ÍNDICE GERAL
1. ANÁLISE DE DADOS RECORRENDO AO SPSS 11.5.........................................................................5
1.1 O QUE É UMA MATRIZ DE DADOS ...........................................................................................................6
1.2 MANIPULAÇÃO DE ARQUIVOS E EDIÇÃO DE M TRIZES DE DADOSA .......................................................7
1.2.1 MANIPULAÇÃO DE ARQUIVOS ..........................................................................................................9
1.2.1.1 ABRIR UMA MATRIZ DE DADOS JÁ EXISTENTE .........................................................................................9
1.2.1.2 GUARDAR OS DADOS ................................................................................................................................10
1.2.1.3 GUARDAR OU ABRIR ARQUIVOS CONTENDO RELATÓRIOS DE ANÁLISES...............................................11
1.2.2 EDIÇÃO DE MATRIZES DE DADOS ..................................................................................................13
1.2.2.1 CRIAR UMA MATRIZ DE DADOS................................................................................................................13
1.2.2.1.1 DEFINIÇÃO DAS VARIÁVEIS ..............................................................................................................13
1.2.2.1.2 PREENCHER A MATRIZ DE DADOS ...................................................................................................16
1.2.2.1.3 EXCLUIR UMA VARIÁVEL OU UM CASO...........................................................................................16
1.2.2.1.4 INSERIR UMA NOVA VARIÁVEL NO MEIO DE VARIÁVEIS JÁ EXISTENTES......................................17
1.3 TRANSFORMAÇÃO DE DADOS.................................................................................................................18
1.3.1 CÁLCULO ENTRE VARIÁVEIS .........................................................................................................18
1.4 R CODIFICAÇÃO DE VARIÁVEISE .............................................................................................................21
1.4.1 RECODIFICAR UMA VARIÁVEL........................................................................................................21
1.4.1.1 Recodificação na Variável Original ..................................................................................................22
1.4.1.2 Recodificação numa nova Variável ..................................................................................................24
1.5 SELECÇÃO DE CASOS PARA A ANÁLISE ................................................................................................25
1.5.1 SELECCIONAR CASOS ESPECÍFICOS A SEREM ANALISADOS..........................................................25
1.6 ANÁLISE D SCRITIVA DOS DADOSE ........................................................................................................28
1.6.1 COMO FAZER UMA ANÁLISE DESCRITIVA BASEADA NA DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA ........35
1.7 ANÁLISE DE CORRELAÇÃO/ A CIAÇÃO ENTRE VARIÁVEISSSO .............................................................37
1.7.1 COMO CONSTRUIR UMA TABELA PARA VERIFICAR A RELAÇÃO ENTRE VARIÁVEIS (CROSSTABS)
1.7.2 COMO CONSTRUIR ANÁLISES DE CORRELAÇÃO ENTRE VARIÁVEIS ..............................................40
1.7.3 GRÁFICOS DE DISPERSÃO COM RECTA DE REGRESSÃO.................................................................43
1.7.4 TESTES T ........................................................................................................................................50
1.7.5 Aná ise de variância – ensaios uni-factoriaisl ...................................................................68
1.7.6 Procedimento Means .................................................................................................................75
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ÍNDICE DE ILUSTRAÇÕES
FIGURA 1: COMEÇAR 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 ESTATÍSTICOS EFECTUADOS ............................................................................... 12 FIGURA 7: DEFINIR O TIPO DE VARIÁVEL.................................................................................................................................. 13 FIGURA 8: NÚMERO DE DÍGITOS ............................................................................................................................................... 14 FIGURA 9: CASAS DECIMAIS ..................................................................................................................................................... 14 FIGURA 10: CODIFICAR VARIÁVEIS .......................................................................................................................................... 14 FIGURA 11: ATRIBUIR MISSINGS .............................................................................................................................................. 15 FIGURA 12: NÚMERO DE CARACTERES...................................................................................................................................... 15 FIGURA 13: REALIZAR CÁLCULOS............................................................................................................................................ 18 FIGURA 14: FUNÇÕES NUMÉRICAS ........................................................................................................................................... 19 FIGURA 15: ESTABELECER CONDIÇÕES.................................................................................................................................... 20 FIGURA 16: RECODIFICAR VARIÁVEIS ...................................................................................................................................... 22 FIGURA 17: SUBSTITUIR OS VALORES ANTIGOS ......................................................................................................................... 23 FIGURA 18: CRIAR UMA VARIÁVEL COM BASE EM OUTRA EXISTENTE........................................................................................ 24 FIGURA 19: SELECCIONAR/ EXCLUIR CASOS ESPECÍFICOS ......................................................................................................... 25 FIGURA 20: IMPOR CONDIÇÕES À SELECÇÃO............................................................................................................................. 26 FIGURA 21: ESCOLHER UMA AMOSTRA ALEATÓRIA .................................................................................................................. 27 FIGURA 22: ESCOLHER UM INTERVALO DE DADOS.................................................................................................................... 27 FIGURA 23: ESTATÍSTICA DESCRITIVA..................................................................................................................................... 28 FIGURA 24: ESTATÍSTICA DESCRITIVA ...................................................................................................................................... 29 FIGURA 25: GRÁFICOS DESCRITIVOS SIMPLES........................................................................................................................... 30 FIGURA 26: GRÁFICOS DE BIGODES PARA ANÁLISE COMPARATIVA DOS GRUPOS....................................................................... 30 FIGURA 27: GRÁFICOS DE BIGODES - DESCRIÇÃO COMPARATIVA DE DUAS VARIÁVEIS ............................................................. 32 FIGURA 28: GRÁFICOS DE BIGODES PARA GRUPOS DE CASOS.................................................................................................... 33 FIGURA 29: TABELAS DE FREQUÊNCIAS ................................................................................................................................... 35 FIGURA 30: APRESENTAÇÃO DOS DADOS EM TABELA............................................................................................................... 35 FIGURA 31: GRÁFICOS DE BARRAS .......................................................................................................................................... 36 FIGURA 32: TABELAS DE CONTINGÊNCIA................................................................................................................................. 38 FIGURA 33: FREQUÊNCIAS, PERCENTAGENS E RESIDUOS.......................................................................................................... 39 FIGURA 34: ESTATÍSTICAS DAS CONTINGÊNCIAS...................................................................................................................... 40 FIGURA 35: CORRELAÇÕES BIVARIADAS ................................................................................................................................. 41 FIGURA 36: CORRELAÇÃO DE PEARSON ................................................................................................................................... 42 FIGURA 37: GRÁFICOS DE DISPERSÃO...................................................................................................................................... 43 FIGURA 38: SELECCIONAR O GRÁFICO DE DISPERSÃO SIMPLES ................................................................................................. 44 FIGURA 39: SELECCIONAR AS VARIÁVEIS A CORRELACIONAR ................................................................................................... 45 FIGURA 40: OPÇÕES DE APRESENTAÇÃO DO GRÁFICO............................................................................................................... 46 FIGURA 41: COLOCA RECTA DE REGRESSÃO NUM GRÁFICO DE DISPERSÃO................................................................................. 47
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FIGURA 42: COLOCAR COEFICIENTE DE DETERMINAÇÃO (R2) NO GRÁFICO DE DISPERSÃO.......................................................... 47 FIGURA 43: GRÁFICO DE DISPERSÃO COM RECTA DE REGRESSÃO E COEFICIENTE DE DETERMINAÇÃO ........................................ 49 FIGURA 44: TESTE T PARA UMA AMOSTRA ............................................................................................................................... 50 FIGURA 45: COLOCAR O PARÂMETRO 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 VARIÁVEIS EM ANÁLISE .................................................................................................................... 54 FIGURA 49: DEFINIR OS DOIS GRUPOS EM ANÁLISE ................................................................................................................... 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 VARIÁVEIS 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 CRITÉRIO..................................................................................................................................... 69 FIGURA 57: SELECCIONA VARIÁVEIS 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: SELECÇÃO DAS ESTATÍSTICAS PELO PROCEDIMENTO MEANS.................................................................................. 76
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1. ANÁLISE DE DADOS RECORRENDO
AO SPSS 11.5
O SPSS é um software apropriado para a elaboração de análises estatísticas de matrizes de
dados. O seu uso permite gerar relatórios tabulados, gráficos e dispersões de distribuições
utilizados na realização de análises descritivas e de correlação entre variáveis.
O objectivo deste módulo do presente manual é fornecer noções básicas de manipulação do
software. Por isso, cobre apenas uma pequena parte do conjunto das ferramentas presente no
pacote estatístico. Os principais tópicos aqui abordados são:
Manipulação de Arquivos de Dados abrir e guardar matrizes de dados;
Edição de Dados criar e editar matrizes de dados;
Transformação de Dados recodificar variáveis e criar novas variáveis a partir de cálculos com
as variáveis já existentes;
Selecção de Casos → selecção de casos para realização da análise;
Análise Descritiva dos Dados tabelas de frequência, medidas de tendência central e
dispersão;
Análise de Correlação entre Variáveis testa a independência entre variáveis e a intensidade
da correlação entre elas.
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1.1 O QUE É UMA MATRIZ DE DADOS
Antes de partirmos para a explicação da utilização das ferramentas disponíveis no SPSS, vamos
dar um pequeno exemplo de como se processa a construção de uma matriz de dados. É essencial
termos uma ideia bem clara do que é uma matriz de dados, para que possamos entender os
resultados estatísticos fornecidos pelo sistema.
Para escolher onde passar as férias de final de ano, uma pessoa começou a levantar informações a respeito
de alguns lugares que ele tinha vontade de conhecer. Após um pouco de reflexão, ele resolveu colher as
seguintes informações: horas de viagem, tipos de actividades recreativas, tamanho da cidade e preço médio
da refeição e de hospedagem em hotel. Depois de muita pesquisa, muitos telefonemas e conversas com
amigos, ele chegou a seguinte tabela comparativa das características dos lugares:
Nome do
Lugar Tempo de Viagem
Actividades Recreativas
População da Cidade
Preço
Refeição
Preço
Hospedagem
Vila Moura 4 Horas Praias, Marinas e
Discotecas 10.000 € 20,00 € 60,00
Serra da
Estrela 4 Horas
Montanhas e passeios
históricos 5.500 € 10,00 € 40,00
Quiaios 1 Hora Praia 1.000 € 80,00 € 35,00
Obs. Estas Informações são fictícias.
Esta tabela constitui uma matriz de dados. A construção desta simples tabela e de qualquer
matriz de dados possui alguns requisitos fundamentais para que possamos confiar nas suas
informações e desenvolver comparações relevantes. São eles:
• Deve existir um corpo básico de questões que é submetido a todos os casos da
maneira mais uniforme possível, evitando problemas de interpretação;
• Cada uma das informações (variáveis) ‐ horas de viagem, tipos de actividades
recreativas, População da cidade, ... ‐ deve ser arquivada para todos os casos com a
mesma unidade de medida;
• A responsabilidade daquele que colhe as informações é essencial para garantir a
confiabilidade das informações presentes na matriz de dados;
• Deve‐se fazer um esforço enorme para não deixar questões sem resposta.
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1.2 MANIPULAÇÃO DE ARQUIVOS E EDIÇÃO DE
MATRIZES DE DADOS
A secção do SPSS onde é feita a entrada, manipulação e exclusão de dados é denominada SPSS
Data Editor. Como podemos observar na figura abaixo, sua estrutura é a de uma matriz (linhas x
colunas). Podemos entender tal disposição da seguinte forma: cada coluna representa uma
variável e cada linha representa um caso. De uma forma simplificada, enquanto as colunas
corresponderiam às questões de um questionário, as linhas corresponderiam as informações de
cada questionário aplicado.
Podemos ver, a seguir, duas matrizes de dados; uma vazia e outra preenchida. Observe que a
criação da matriz de dados envolve, não apenas o preenchimento das informações
correspondentes a cada caso analisado (data view), mas a discriminação precisa do nome,
definição, tipo e outras características das variáveis com que se está a trabalhar (variable view).
Para abrir uma matriz de dados (nova ou já existente), clique no menu iniciar e seleccione o
programa SPSS for windows. A janela que aparece é a seguinte:
Figura 1: Começar a trabalhar com o SPSS
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Se quer começar a preencher (pela primeira vez) esta base de dados clique em TYPE IN DATA e
depois OK. Se quer abrir uma base de dados que já existe escolha OPEN EXISTING DATA
SOURCE, faça OK e depois procure o local onde a guardou a ultima vez e clique em Abrir.
Na figura 1 está uma matriz de dados preenchida e que se encontra dentro da sua pasta SPSS.
Numa matriz de dados é importante reconhecer as seguintes informações:
1. No cabeçalho encontramos o nome do arquivo com que estamos a trabalhar (matriz
de dados): employee data;
2. Na grande faixa de cor branca localizada abaixo da barra de ferramentas encontramos
a seguinte informação:
• 1:id célula correspondente ao caso 1 da variável id;
• 1 conteúdo da célula.
3. A faixa cinzenta localizada na margem superior da tabela fornece‐nos os nomes das
variáveis;
4. A faixa cinzenta localizada na margem esquerda da tabela nos fornece o número de
cada caso;
5. No interior da tabela, as linhas correspondem aos casos analisados e as colunas
correspondem às variáveis trabalhadas.
Figura 2: Base de Dados Preenchida
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1.2.1 MANIPULAÇÃO DE ARQUIVOS
1.2.1.1 ABRIR UMA MATRIZ DE DADOS JÁ EXISTENTE
Cada matriz de dados é armazenada na forma de um ficheiro próprio do SPSS, com a extensão
sav (*.sav) Para abrirmos uma matriz de dados já existente é essencial termos a informação
precisa do local onde este ficheiro se localiza. Seguiríamos, então, o seguinte caminho: na barra
de ferramentas selecionaríamos FILE (ficheiro) e depois OPEN (abrir). Chegaríamos a seguinte
figura:
Figura 3: Abrir uma matriz de dados existentes
No campo Look in deve seleccionar o directório onde se localiza o ficheiro que contém 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
seleccionado o arquivo a ser aberto, seleccione a opção OPEN (abrir).
O padrão do SPSS é trabalhar com a opção SPSS (*.sav) no campo Files of Type. Se quiser
abrir um arquivo criado noutro sistema, por exemplo do Excel (*.xls), basta seleccionar este
tipo de arquivo no Files of Type.
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1.2.1.2 GUARDAR OS DADOS
Quando está a criar uma matriz de dados pela primeira vez, vai ter que lhe atribuir um
nome, isto é, salvar o arquivo e escolher o local ou directório dentro do computador ou
unidade de disco onde quer guardá‐lo. Para salvar o arquivo deverá seleccionar FILE na
barra de ferramentas atribuir o nome e depois SAVE. Chegaremos na seguinte figura:
Figura 4: Guardar uma matriz de dados existente
Através do campo SAVE IN ou do rectângulo abaixo deste campo você poderá seleccionar o
lugar onde o arquivo será guardado. Tendo feito esta selecção, basta preencher o campo
FILE NAME com o nome que se deseja dar ao arquivo. Lembre‐se sempre de utilizar nomes
que sejam claros na descrição do conteúdo da matriz de dados.
Caso você queira salvar o arquivo em outro formato diferente do padrão estabelecido pelo
SPSS (*.sav), seleccione o novo tipo desejado no campo SAVE AS TYPE.
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1.2.1.3 GUARDAR OU ABRIR ARQUIVOS CONTENDO
RELATÓRIOS DE ANÁLISES
A secção do SPSS onde é feita a criação, manipulação, exclusão e impressão dos resultados das
análises estatísticas feitas pelo SPSS é denominada SPSS Viewer (output). Como podemos
observar na figura abaixo, o output divide‐se em dois painéis: O painel da esquerda apresenta
em índice todas as tabelas e gráficos produzidos durante a análise e o painel da direita mostra o
conteúdo da tabela ou gráfico escolhido. Podemos ver, a seguir, um exemplo de como se
estrutura essa secção.
No painel da esquerda observamos que existe 1 tabela e 1 gráfico dentro do arquivo que guarda
os resultados das análises estatísticas produzidas pelo SPSS. Como podemos perceber, a
estrutura de ambas análises é semelhante, contendo título, anotações, um campo denominado
statistics e a tabela ou gráfico produzida.
Se seleccionarmos o item Title no painel da esquerda, seu conteúdo será mostrado no painel da
direita. O título poderá, então, ser editado, se clicarmos duas vezes repetidas sobre o campo.
Figura 5: O Output
Se seleccionarmos o item Notes no espaço da esquerda, uma série de características da análise
pedida será mostrada no espaço da direita: data em que foi criado o relatório, nome e localização
do arquivo que contém a matriz de dados utilizada para elaborar o relatório, se foi utilizado
algum filtro para seleccionar os casos para a análise ou peso para atribuir importância diferente
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aos casos, número total de casos analisados, existência de missing values, o comando utilizado
para gerar o relatório e o tempo total que o computador levou para fazer o relatório. Tal campo
também poderá ser editado se clicarmos duas vezes repetidas sobre o campo.
User-defined missing values are treated as missing. Statistics are based on all cases with valid data.FREQUENCIESVARIABLES=gender /ORDER ANALYSIS .
187240:00:00,44
Output Created Comments
Data
File Label Filter Weight Split File N of Rows in WorkingData File
Input
Definition of Missing
Cases Used
Missing Value Handling
Syntax
Total Values AllowedElapsed Time
Resources
Figura 6: Notas sobre os procedimentos estatísticos efectuados
Se seleccionarmos o item Statistics ou Case Processing no espaço da esquerda, seu conteúdo será
mostrado no espaço da direita: o número total de casos considerados válidos para a análise e o
número total de casos caracterizados como missing values e que por isso não foram computados
na análise.
Por fim, o último item nos mostrará o relatório final da análise. Neste caso, a tabela de frequência
ou o gráfico BOX PLOT.
Para guardar o output, o processo é semelhante ao realizado para as bases de dados. A única
excepção é que o tipo de arquivo padrão para o SPSS passa a ter extensão spo (*.spo).
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1.2.2 EDIÇÃO DE MATRIZES DE DADOS
1.2.2.1 CRIAR UMA MATRIZ DE DADOS
1.2.2.1.1 DEFINIÇÃO DAS VARIÁVEIS
O passo mais importante na criação de uma matriz de dados é a definição das variáveis. Cada
variável é criada separadamente, indicando seu nome, definição, tipo, categorias, formato da
coluna na tabela e missing values (valores que por definição não entram nas análises estatísticas).
Para definir uma variável, deve‐se seguir os seguintes passos:
Clica na guia Variable Name
1. No campo Variable Name devemos entrar com um nome para a variável. Este nome não
pode ultrapassar 8 caracteres e não pode conter nenhum sinal algébrico ou espaço em
branco no seu interior.
2. Os outros campos à direita‐ type ,with, labels,values, missing values, column. Align e measure
‐ devem ser preenchidos em seguida, não importando a ordem com que são preenchidos.
3. Se clicarmos na célula TYPE chegaremos a seguinte figura:
Figura 7: Definir o tipo de variável
Entre as opções de tipo de variável acreditamos que as seguintes são importantes na formação de
um conhecimento básico em SPSS para sociólogos:
• Numeric: aparece por definição e estabelece que o campo será numérico → útil na
definição de variáveis ordinais e categóricas;
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• Date: estabelece um formato de campo para a entrada de datas;
• Dollar: estabelece um formato de campo para a entrada de valores monetários;
• String: estabelece que o campo será alfa‐numérico, podendo incluir qualquer tipo de
informação desejada. Exemplo: nome de um município ou de uma pessoa.
4. O campo Width podemos seleccionar o tamanho total de caracteres da variável, clicando
na seta para baixo se pretendermos diminuir os 8 caracteres que aparecem por defeito ou
para cima se os pretendermos aumentar.
Figura 8: número de dígitos
5. Para número de casas decimais (Decimal), o processo é semelhante, quando
trabalhamos com o tipo numérico.
Figura 9: casas decimais
6. Na opção LABELS escrevemos a etiqueta da variável, que não coube no Name. O campo
Label deve ser preenchido com uma definição curta da variável.
7. Ao selecionarmos a opção Values chegaremos a seguinte figura:
Figura 10: Codificar variáveis
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Para variáveis categóricas, o campo Value Labels permite a definição das diversas categorias de
respostas. O valor a ser digitado na matriz deve ser inserido no campo VALUE e o significado
corresponde inserido no campo VALUE LABEL. Para cada par de informações deve‐se
seleccionar a opção Add para adicioná‐los a matriz de categorias. Caso algumas das categorias
tenha sido definida de maneira errada, utilize as opções Change ou Remove para fazer o seu
acerto.
8. Ao seleccionarmos a opção MISSING VALUES chegaremos a seguinte figura:
Figura 11: Atribuir missings
Como já foi referido, serão indicados, neste campo, todos os valores que não entrarão nas
análises estatísticas que serão realizadas com a matriz de dados. É muito comum, por exemplo,
estabelecer como missing os valores correspondentes às categorias: não respondeu, não sabe ou
sem informação. Estes valores podem ser indicados de maneira precisa ou através de intervalos.
9. Ao seleccionarmos a opção COLUMN visualizam‐se dois sentidos possíveis para
escolher: diminuir ou aumentar a largura da coluna
Figura 12: número de caracteres
Este campo nos permite indicar a largura da coluna na tabela da matriz de dados e também o
alinhamento do seu conteúdo dentro da célula. De um modo geral, este campo não é preenchido,
utilizando o padrão que o próprio SPSS traz consigo e que corresponde a 8 caracteres.
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10. O campo MEASURE deve ser preenchida com o tipo de medida característica da
variável. Encontramos as seguintes opções:
• Scale: existe uma relação ordinal entre os valores mas a distância entre estas é
desconhecida e não regular → ideal para variáveis quantitativas;
• Ordinal: existe uma relação ordinal entre os valores e a distância entre estes é
conhecida e regular → ideal para variáveis ordinais;
• Nominal: não existe nenhuma relação ordinal entre os valores → ideal para
variáveis nominais.
1.2.2.1.2 PREENCHER A MATRIZ DE DADOS
Tendo definido todas as variáveis da matriz de dados, passamos para a entrada dos dados caso
por caso; de um modo geral, recomenda‐se que os dados sejam digitados por questionário, ou
seja, linha por linha.
O preenchimento é feito digitando o valor atribuído à variável em cada caso seguido de tab (o
que fará com que se passe para a próxima variável do mesmo caso) ou ENTER (o que fará com
que se passe para o próximo caso na mesma variável). Para situações em que os valores se
repetem muito, a utilização das opções CORTAR e COLAR permite a agilização do trabalho.
1.2.2.1.3 EXCLUIR UMA VARIÁVEL OU UM CASO
Caso seja necessário excluir uma variável da matriz de dados, devemos colocar o cursor do rato
sobre o cabeçalho da coluna correspondente à variável que se deseja excluir e dar um click para
seleccionar a coluna que se pretende apagar. Tendo seleccionado a variável, basta clicar a tecla
DELETE. O mesmo procedimento deve ser usado em relação à exclusão de casos, seleccionando‐
se a linha que se pretende apagar através de um click sobre a margem esquerda da linha na
matriz de dados.
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1.2.2.1.4 INSERIR UMA NOVA VARIÁVEL NO MEIO DE VARIÁVEIS JÁ
EXISTENTES
Caso seja necessário inserir uma nova variável no meio de variáveis já existentes numa matriz de
dados, devemos utilizar o comando inserir variável seguindo os seguintes passos:
1. Escolha o lugar onde a variável deve ser inserida;
2. Seleccione a variável que estará à direita da nova variável a ser inserida clicando
sobre o cabeçalho da coluna desta variável;
3. Na barra de ferramentas seleccionamos DATA e depois INSERT VARIABLE;
4. Em seguida deve seguir todos os passos necessários para a definição da nova
variável.
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1.3 TRANSFORMAÇÃO DE DADOS
1.3.1 CÁLCULO ENTRE VARIÁVEIS
Em muitas situações, obtém‐se informações importantíssimas realizando cálculos a partir de
variáveis presentes na base de dados. Isto envolveria basicamente a criação de uma nova
variável preenchida com o resultado da operação matemática com as outras variáveis
envolvidas. Para realizar tais operações utilizamos o seguinte comando: ~
Na barra de ferramentas da base de dados seleccionamos o menu TRANSFORM e depois
seleccionamos o comando COMPUTE. Em seguida aparecerá a seguinte figura:
Figura 13: Realizar cálculos
Deve‐se preencher o campo TARGET VARIABLE com o nome da nova variável, onde
colocaremos o resultado dos cálculos a serem realizados. É possível especificar o tipo e definição
desta nova variável se seleccionarmos o campo TYPE & LABEL.1
Como podemos ver na figura, esta nova variável será igual ao valor do resultado da operação
matemática definida no campo NUMERIC EXPRESSION. A definição deste campo segue as
regras básicas da matemática, como por exemplo a ordem de execução envolvendo parênteses,
chaves e aspas. O preenchimento do campo pode ser realizado através de um click do rato sobre
1 Uma definição mais detalhada da nova variável pode ser realizada também utilizando a rotina indicada acima para a definição de variáveis.
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o quadro de sinais ou através do teclado digitando os mesmos sinais presentes na figura.
Apresentamos, a seguir, alguns exemplos básicos para facilitar a compreensão da utilização do
comando:
Operação Expressão
Variável C é igual a soma de A e B C = A + B
Variável C é igual a soma de A e B C = sum (A to B)
Variável C é igual a divisão de A por 100 C = A / 100
Variável C é igual a média aritmética de A e B C = (A + B) / 2
A operação matemática descrita no campo NUMERIC EXPRESSION pode envolver também a
utilização de algumas ferramentas matemáticas de maior complexidade características, por
exemplo, da estatística ou da trigonometria. Para este caso, existe uma série de funções
matemáticas definidas na caixa FUNCTIONS. A sua inserção deve ser feita da seguinte forma:
1. Escolha a função desejada utilizando‐se dos recursos disponibilizados pela barra de
passagem.
Figura 14: Funções numéricas
2. Após escolhida a função, insira a função no campo NUMERIC EXPRESSION
clicando sobre a seta que está acima do campo FUNCTiONS.
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Outra opção presente no comando COMPUTE é a possibilidade de seleccionar em que casos, a
operação indicada, serão realizados. A operação matemática se realizará dependendo dos
valores encontrados em uma ou mais variáveis, presentes ou não na operação matemática
descrita. Ao seleccionar a opção IF chegaremos na seguinte figura:
Figura 15: Estabelecer Condições
A opção padrão é a include all cases, ou seja, a operação será realizada em todos os casos
existentes no banco de dados. Podemos, no entanto, selecionar o caso em que esta operação se
realizará ao clicarmos na opção: include if case satisfies condition. Indicaremos, então, uma nova
expressão numérica que deve ser satisfeita para que a operação matemática indicada seja
realizada. Também neste caso, a expressão numérica pode incluir funções matemáticas mais
complexas. Apresentamos, a seguir, alguns exemplos básicos para facilitar a compreensão da
utilização do comando:
Condição Expressão
Variável C é menor que 100 C < 100
Variável C é diferente de A C <> A
Variável C é menor que a soma de A e B C < A + B
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1.4 RECODIFICAÇÃO DE VARIÁVEIS
1.4.1 RECODIFICAR UMA VARIÁVEL
A necessidade de recodificação de variáveis envolve basicamente duas situações: a agregação de
categorias de maneira a construir novas categorias mais apropriadas para a análise estatística
desejada e a transformação de variáveis do tipo ordinal em variáveis categóricas. Por cautela,
recomenda‐se que as variáveis originais a serem recodificadas nunca sejam excluídas após a sua
recodificação. Deve‐se salientar, que para a execução de uma boa recodificação é essencial
termos um conhecimento claro da distribuição de valores da variável original. As etapas para se
chegar a este conhecimento serão explicadas posteriormente na secção ANÁLISE DESCRITIVA.
Tendo seleccionado os parâmetros para a nova recodificação, deve‐se seguir o seguinte caminho:
na barra de ferramentas seleccione TRANSFORM e depois RECODE. Em seguida, as seguintes
opções para a realização da recodificação aparecerão: into same variables / into different variables.
A primeira opção realiza a recodificação da variável sobre ela mesma, apagando o conteúdo da
variável original. A segunda opção realiza a recodificação em uma variável diferente, permitindo
que se mantenha a variável original intocada. Descreveremos a seguir o funcionamento das duas
opções.
No quadro abaixo sugerimos um exemplo típico de recodificação para permitir uma melhor
compreensão do comando. Quando aplicamos questionários, é muito comum colhermos a
informação idade na forma de valores absolutos. Na hora da análise, surge a necessidade de criar
faixas etárias, pois para uma série de aspectos a análise por faixa facilita o trabalho. Surge, então,
a seguinte situação:
IDADE EM VALOR ABSOLUTO COMANDO DE RECODIFICAÇÃO NOVA VARIÁVEL RECODIFICADA
2 0 até 4 → 1 1
9 5 até 9 → 2 2
15 10 até 14 → 3 4
20 15 até 19 → 4 5
25 20 até 24 → 5 6
26 25 até 29 → 6 6
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No comando definição da variável, todos estes valores da nova variável devem ser
definidos como categorias (value labels). Assim, as análises serão reproduzidas pelo computador
de uma forma que todos saberão qual faixa etária corresponde cada um destes valores. Deixamos
de ter uma variável com valor absoluto para termos uma variável com categorias e com um
significado específico para cada uma delas. O 1 corresponderá à faixa de 0 até 4 anos, o 2 à faixa
de 5 até 9 anos e assim por diante. Apesar de perdermos um pouco de precisão na informação,
ganhamos em agilidade para a análise dos dados.
1.4.1.1 Recodificação na Variável Original
Figura 16: Recodificar variáveis
Para a opção Recode into Same Variables, devemos inicialmente seleccionar no painel da
esquerda a variável da matriz de dados a ser recodificada. Feita a selecção, clicamos na seta à
direita deste painel para que a variável seja introduzida no campo NUMERIC VARIABLE.
Assim como para o comando COMPUTE, podemos seleccionar através do IF os casos onde esta
recodificação será realizada. O funcionamento desta opção é idêntica à encontrada para o
comando COMPUTE, por isso volte a este comando para obter qualquer esclarecimento sobre
esta opção.
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O passo seguinte da recodificação será indicar os valores novos que substituirão os valores a
serem recodificados. Seleccionamos, para tal, a opção Old and New Values. Com esta selecção,
encontraremos a seguinte figura:
Figura 17: substituir os valores antigos
O campo Old Value deverá ser preenchido com os valores a serem recodificados,
enquanto que o Campo New Value deverá ser preenchido com os valores que substituirão
estes valores a serem recodificados. No campo Old Value, os valores podem ser preenchidos na
forma de valores absolutos ou intervalos. No campo New Value, os valores só podem ser
preenchidos na forma de valores absolutos.2
A cada par de Old Value e New Value deve‐se clicar no campo Add para inserir este par na lista
de recodificações planeadas. Qualquer alteração neste par de valores a serem recodificados pode
ser realizada utilizando os recursos disponibilizados pelos campos: CHANGE e REMOVE. Após
escolher todos os pares de valores a serem recodificados, basta apenas selecionar o campo
CONTINUE.
Por fim, é bom deixar explícito o significado dos termos system missing e user missing. Ao
preenchermos a nossa matriz de dados, os campos deixados sem informação (em branco) são
preenchidos automaticamente pelo computador ‐ system missing ‐ com o seguinte símbolo ʹ , Por
2 Estas limitações de preenchimento dos campos indica de maneira clara a utilidade do comando. Podemos construir, por exemplo, faixas etárias de modo que cada intervalo etário será substituído por uma única categoria ( 0 à 9 anos → 1 , 10 à 19 anos → 2 , .... )
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outro lado, os valores denominados de user missing são definidos pelo próprio utilizador através
da definição dos missing values quando se define as variáveis.
1.4.1.2 Recodificação numa nova Variável
Para a opção Recode into Different Variables, devemos inicialmente seleccionar no painel à
esquerda a variável da matriz de dados a ser recodificada. Feita a selecção, clicamos na seta à
direita deste painel para que a variável seja introduzida no campo NUMERIC VARIABLE →
OUTPUT VARIABLE. Como estamos a recodificar em diferentes variáveis, devemos em seguida
preencher o campo OUTPUT VARIABLE com o nome da nova variável a ser criada com base no
resultado da recodificação a ser realizada. O significado da nova variável pode ser definido ao
preenchermos o campo LABEL. Tendo preenchido estas duas informações, basta clicar no campo
CHANGE para que a nova variável seja também incluída no campo NUMERIC VARIABLE →
OUTPUT VARIABLE.
Figura 18: Criar uma variável com base em outra existente
Os comandos IF (selecção dos casos para recodificação) e Old and New Value (indicação dos
valores a serem substituídos e dos valores novos) seguem as mesmas regras descritas para a
opção Recode into Same Variable.
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1.5 SELECÇÃO DE CASOS PARA A ANÁLISE
1.5.1 SELECCIONAR CASOS ESPECÍFICOS A SEREM
ANALISADOS
O recurso de selecção de casos para análise é muito utilizado, principalmente quando queremos
restringir a análise a um grupo social específico dentre todos os presentes no conjunto total da
amostra. Seu uso no desenvolvimento de análises comparativas é limitado pelo facto de que o
software já traz uma série de recursos que possibilitam a efectivação desse uso de análise de uma
maneira mais simplificada.
Para fazermos uma selecção de dados, devemos ir a barra de ferramentas e seleccionar DATA e
depois SELECT CASES. O campo Select mostra 5 opções para selecção dos casos: All Cases
(Todos os Casos), If Condition is Satisfied (Se Condição for Satisfeita), Random Sample of Cases
(Amostragem Aleatória dos Casos), Based on Case Range (Baseado em Intervalo de Casos) e User
Filter Variable (Uso de Variável Filtro). A primeira opção ‐ All Cases ‐ permite trabalhar com
todos os casos da amostra e é automaticamente definida pelo SPSS. O quadro select assemelha‐se
ao quadro abaixo.
Figura 19: Seleccionar/ excluir casos específicos
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A segunda opção ‐ If Condition is Satisfied ‐ nos permite estabelecer uma condição em função de
uma expressão matemática que deve ser satisfeita para que cada caso específico entre no grupo
dos que serão analisados.
Figura 20: Impor condições à selecção
Esta janela é bastante semelhante àquela encontrada no comando COMPUTE na opção IF. O
painel à direita deverá ser preenchido com alguma expressão matemática que contenha pelo
menos uma das variáveis presentes na lista à esquerda. Esta expressão agirá como um
condicionante para que o caso seja inserido no grupo dos que serão analisados. Como exemplo
de condição temos por exemplo: idade > 5 (a análise se restringirá às pessoas com mais de cinco
anos de idade)
A terceira opção ‐ Random Sample of Cases ‐ permite escolher o número de casos a serem
analisados em função de uma selecção aleatória simples. Poderemos indicar aproximadamente a
percentagem de casos a serem seleccionados no total de casos ou o número exacto de casos
dentro de um número específico de primeiros casos; por exemplo: cinco casos dentro dos 100
primeiros.
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Figura 21: Escolher uma amostra aleatória
A quarta opção ‐ Based on Case Range ‐ permite escolher os casos dentro de uma faixa específica
de ordem de codificação.
Figura 22: Escolher um intervalo de dados
Com base no código do caso ‐ número do caso presente na margem esquerda da tabela de matriz
de dados ‐ indicaremos o intervalo de casos a serem seleccionados.
A quinta e última opção ‐ User Filter Variable ‐ permite seleccionar os casos em função de uma
variável filtro definida previamente. Esta opção exige uma variável de tipo especial (dummy)
composta apenas de valores 0 e 1, onde os valores 1 serão seleccionados e os valores 0 não serão
seleccionados.
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1.6 ANÁLISE DESCRITIVA DOS DADOS
FAZER UMA ANÁLISE DESCRITIVA BASEADA EM MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL E DE DISPERSÃO (MODA, MÉDIA, MEDIANA, DESVIO PADRÃO, ETC.)
As análises das tendências centrais são muito importantes. Os indicadores de tendência central
são capazes de nos mostrar como uma certa variável ou característica do grupo estudado se
distribui utilizando apenas um número. De um modo geral, dois factores são importantes nas
análises deste tipo: a avaliação da tendência central da distribuição e a avaliação da dispersão
dos valores em torno desta tendência central.
Mostraremos aqui apenas um dos possíveis caminhos para se chegar a estas medidas de
tendência central. Na barra de ferramentas seleccione ANALYSE, depois DESCRIPTIVES
STATISTICS e depois FREQUENCIES. Chegaremos, então, a seguinte figura:
Figura 23: Estatística Descritiva
Este comando permite trabalharmos com a descrição da distribuição de valores de variáveis
ordinais e categóricas. Seu padrão, no entanto, está direccionado para a análise de variáveis
categóricas. Para conseguirmos indicadores de tendência central devemos seleccionar no campo
STATISTICS aqueles indicadores que consideramos importantes. Podemos excluir as tabelas de
frequências quando as variáveis a analisar forem quantitativas, já que seriam desapropriadas.
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Este processo de desactivação é conseguido se clicarmos sobre o quadrado que se encontra atrás
da opção DISPLAY FREQUENCY TABLE. Ao clicarmos sobre o campo STATISTICS chegaremos
a seguinte figura:
Figura 24: estatística descritiva
Tendo chegado a esta figura, basta seleccionarmos entre as diversas opções existentes aquelas
que desejamos. Entre as medidas de tendência central temos as seguintes opções: média, moda,
mediana e soma; entre as medidas de dispersão dos valores temos as seguintes opções: desvio
padrão, variância, intervalo, valor máximo e mínimo e média do erro padrão; em relação aos
valores percentuais poderemos obter os quartis, os diversos percentis desejados e os valores que
dividem a amostra no número de partes iguais desejadas3. Tendo feito a selecção das medidas
desejadas, basta clicar em CONTINUE.
A opção CHART relaciona uma série de recursos para a visualização gráfica da distribuição de
dados de variáveis categóricas; sendo única excepção o histograma. Como pretendemos medidas
de tendência central, nossa análise está restringinda a variáveis quantitativas ou em alguns casos
ordinais. Ao clicarmos na opção CHART chegaremos na figura abaixo, onde poderemos
seleccionar histogramas. Existirá ainda a alternativa de produzir a curva normal do gráfico, se
seleccionarmos a opção With normal curve.
3 Os pontos de corte são obtidos a partir da partição da sequência, formada pelos valores ordenados da variável, no número de partes desejadas. Os valores obtidos como Cut Points são os valores que estão justamente no ponto em que essas partes são divididas.
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Figura 25: Gráficos descritivos simples
A opção FORMAT relaciona uma série de recursos para a construção das tabelas de frequência,
que como já foi dito antes se restringe a análise de variáveis categóricas. Estas duas opções serão
descritas posteriormente quando tratarmos da análise da distribuição de variáveis categóricas.
Tendo seleccionado as opções de medidas centrais presentes no campo STATISTICS basta
seleccionar as variáveis a serem analisadas e introduzi‐las no campo VARIABLES.
ALTERNATIVA DE CONSTRUÇÃO DE GRÁFICOS PARA ANÁLISES DE TENDÊNCIA CENTRAL
Existe ainda um segundo modo de chegarmos a uma representação gráfica de medidas de
tendência central. Na barra de ferramentas escolheremos GRAPHS, depois BOX PLOT e
chegaremos na seguinte figura:
Figura 26: Gráficos de Bigodes para
análise comparativa dos grupos
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Este gráfico permite fazer uma análise descritiva comparativa de distribuições de dados entre
grupos de casos separados. Os seus resultados são baseados na distribuição dos quartis e
mediana. A definição do parâmetro de repartição da amostra é dada em função das categorias de
uma segunda variável. Seria útil, como podemos ver abaixo, na comparação da distribuição dos
divorciado -4,34(*) 1,572 ,006 -7,44 -1,24 * The mean difference is significant at the .05 level.
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Repare‐se que ambos os testes acusam médias diferentes por estado civil. Contudo o teste LSD
acusa existirem mais diferenças que o teste de Tuckey. Isto é, o teste LSD acusa como diferentes
tratamentos cujas médias estão menos afastadas do que o teste Tuckey, que dá, por assim dizer,
maior margem de dúvida antes de imputar essas diferenças aos efeitos dos tratamentos.
De seguida aparece um quadro complementar do teste Tukey em que agrupa os tratamentos em
grupos homogéneos, sendo o critério de agrupamento o facto de não existirem diferenças
significativas entre os médias dos tratamentos incluídos no mesmo grupo. O mesmo tratamento
pode pertencer a mais do que um grupo, desde que não difira dos restantes tratamentos desse
grupo.
Idade/anos Estado Civil N Subset for alpha = .05
1 2 Tukey HSD(a,b) viuvo 19 73,37
solteiro 33 74,67 74,67
casado 43 76,93 76,93
divorciado 105 77,70
Sig. ,091 ,190 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, os viúvos são significativamente mais novos que os divorciados. É claro que alguns dos
estados civis pertencem aos dois grupos, isto é os solteiros e casados tem idades semelhantes.
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1.7.6 Procedimento Means
A partir do menu principal do SPSS, seleccionar: Analyse, Compare Means, Means.
No campo da independente list coloca a variável qualitativa e no campo da dependente list a (s)
variável (eis( quantitativa (s).
Figura 60: Tabela ANOVA+Eta pelo procedimento Means
click em Options para seleccionar os parametros estatisticos que pretende e pedir a elaboração
da tabela da análise de variância. Por defeito, são calculados os parâmetros média e desvio
padrão; mas o utilizador pode seleccionar outras estatísticas a calcular.
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Figura 61: Selecção das estatísticas pelo procedimento Means
A tabela da anova é idêntica à obtida no procedimento anterior. Contudo, este procedimento não
permite a obtenção dos testes à posteriori (post‐hoc).
A estatística Eta‐Squared é a proporção de variância da variável dependente que é explicada
pelas diferenças entre os tratamentos; é dado pela razão entre Soma dos Quadrados entre
tratamentos (SSH) e a Soma dos Quadrados total (SST). A designação de Eta adoptada pelo SPSS
no contexto da anova destina‐se a não fazer confusão com o coeficiente de determinação, R2,
usado no contexto da regressão linear, e que pode ser obtido a partir da tabela da anova da
regressão.
O SPSS tem muito mais potencialidades. Se necessitar de algo que não esteja neste manual entre