Apresentaremos, em seguida, de modo mais detalhado os módulos e respectivos procedimentos que consideramos de maior interesse.

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1 1. Introdução Durante os últimos anos, o package estatístico SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) foi talvez o mais utilizado e mais completo dos packages disponíveis para análise estatística, apesar de ser também dos mais caros. Aqueles que o utilizam desde já alguns anos viram melhorar as sucessivas versões para micro-computadores, sendo a versão mais recente (SPSS/PC+ V. 8 para Windows) quase tão completa como a versão para mainframes (SPSS x ) e muito mais versátil e poderosa em termos de computação. Esta versão inclui os seguintes módulos: -Base -Professional Statistics -Advanced Statistics -Categories -Trenás -Tables Apresentaremos, em seguida, de modo mais detalhado os módulos e respectivos procedimentos que consideramos de maior interesse. O módulo Base compreende os procedimentos necessários ao: - acesso aos dados: - definição das variáveis:

2 - transformação dos dados: - selecção de casos ou variáveis: - e apresentação dos dados e dos resultados: assim como os procedimentos para aplicação dos métodos mais simples de análise estatística.

3 Estes últimos permitem construir quadros de distribuição de frequências, calcular medidas de estatística descritiva para o conjunto de dados na sua globalidade ou para diferentes grupos separadamente, efectuar o cruzamento de variáveis, medir e testar a associação entre variáveis: testar os pressupostos de normalidade e igualdade de variâncias e representar graficamente os dados: testar a igualdade de médias entre dois grupos populacionais, proceder à análise de variância simples ou múltipla, medir e testar o grau de relação linear entre duas ou mais variáveis e ajustar modelos de regressão linear simples e múltipla

4 realizar ensaios de hipóteses não paramétricos O módulo de Professional Statistics inclui ainda dois métodos de estatística multivariada de larga utilização: a análise factorial de componentes principais (FACTOR), a análise de clusters (CLUSTER e QUICK CLUSTER), a análise discriminante (DISCRIMINANT), etc. No que respeita à análise multivariada, é completado pelo módulo Advanced Statistics que apresenta procedimentos para realizar a análise de variância multivariada (MANOVA) e diferentes modelos de regressão. Estes últimos incluem o modelo de regressão loglinear hierárquico (HILOGLINEAR), os modelos de regressão para variáveis dependentes dicotómicas (LOGISTIC e PROBIT), o modelo loglinear para variáveis qualitativas (LOGLINEAR) e o modelo de regressão não linear (NONLINEAR). Inclui também os procedimentos para análise de sobrevivência (COX, KAPLAN_MEYER e SURVIVAL). O módulo Categories foi particularmente concebido para análise estatística de variáveis qualitativas. Para além da análise factorial de correspondências simples (ANACOR) e múltipla (HOMALS), este módulo inclui procedimentos que permitem a aplicação da análise de componentes principais não-lineares (PRINCALS), da análise de correlação canónica não-linear (OVERALS) e da análise conjunta (ORTHOPLAN. PLNCARDS e CONJOINT). O módulo Trends inclui os procedimentos necessários à análise de séries cronológicas e diferentes métodos de alisamento (ARIMA, EXSMOTH, SEASON, SPECTRA e X11ARIMA) Este resumo não pretende ser exaustivo. O SPSS para Windows inclui muitos outros procedimentos de interesse. Para uma maior familiarização com este software aconselha-se uma leitura atenta dos manuais, que para além da apresentação dos comandos, incluem exemplos adequados a cada um deles e, ainda uma excelente descrição dos conceitos teóricos estatísticos subjacentes.

5 II. As janelas no SPSS para Windows SPSS para Windows é um sistema informático para análise estatística e gestão de dados num ambiente gráfico, através da utilização de menus descritivos e de caixas de diálogo. Existem seis tipos diferentes de janelas no SPSS para Windows: 1. Janela de aplicações do SPSS: contém os menus, cada um deles contendo vários procedimentos e permitindo a abertura e manipulação de ficheiros e dados e diferentes tipos de análise; 2. Editor de dados (): mostra o conteúdo de um ficheiro de dados permite a criação de um novo ficheiro e/ou modificação de dados introduzidos. Esta janela abre-se automaticamente quando se entra no SPSS; 3. Janela de resultados (Output): abre também automaticamente e mostra resultados dos procedimentos seleccionados nos menus: quadros de distribuição de frequências, médias, cruzamentos, correlações, testes hipóteses, etc, etc 4. Janela de sintaxe (Syntax): os procedimentos escolhidos através dos menus e caixas de diálogo podem aparecer na janela de sintaxe. Estes comandos podem ser editados, guardados em ficheiros e corridos nas sessões seguintes. Podem abrir-se várias janelas de sintaxe. Para copiar os comandos para a janela de sintaxe basta fazer Paste em cada caixa de diálogo e em seguida marcar os comandos e fazer Run na janela de sintaxe. 5. Janela de gráficos (chart): podem modificar-se e gravar-se gráficos de alta resolução nesta janela. Permite a alteração de cores/padrão, tipos e tamanho de letras, tipo de gráficos, a rotação de gráficos a três dimensões, etc. 6. Chart carrousel: abre automaticamente a primeira vez que se faz um gráfico. Todos os gráficos realizados durante a sessão ficam guardados nesta janela que se pode abrir para os modificar, gravar, etc.

6 As sessões são iniciadas pela abertura de um ficheiro de dados, de gráficos ou de texto, ou pela criação de um novo ficheiro de dados. Qualquer ficheiro com extensão.sav é assumido pelo SPSS como sendo um ficheiro de SPSS para Windows contendo dados. No entanto, o SPSS lê e identifica dados guardados em ficheiros de SPSS/PC+ (.sys), dbase (.dbf), LOTUS (.wk*), EXCEL(.xls), SYLK (Simbolic link format,.slk) e ainda os ficheiros ASCII (.dat). Para abrir qualquer destes ficheiros deverá seleccionar-se no menu de ficheiros escolhendo-se, em seguida, na caixa de diálogo, a drive em que se encontra o ficheiro, a directoria, o tipo de ficheiro, extensão e, por último, define-se o nome do ficheiro.

7 III. A janela de Menus A maioria dos procedimentos do SPSS podem ser corridos depois de escolhidos a partir dos Menus. Existem nove tipos de menus: File (Ficheiros): utiliza-se para ler (open) um ficheiro já existente criado ou não em SPSS ou criar (New) um novo ficheiro. Poderá abrir-se um ficheiro de dados (), de gráficos (Chart), de resultados (Output) ou de sintaxe (Syntax). Utiliza-se ainda este menu para imprimir. gravar e fechar um ficheiro, obter informação sobre o ficheiro aberto e sair do SPSS (Exit)..Edit (Edição): utiliza-se para modificar ou copiar texto, quadros ou gráficos das janelas de resultados e de sintaxe. Permite ainda definir as preferências pessoais no que respeita à criação de ficheiros de sintaxe, gráficos e resultados, à memória de trabalho, ordem de aparição das variáveis, e formato de novas variáveis. (Dados): utiliza-se para fazer mudanças globais em ficheiros de dados SPSS, tais como a junção de ficheiros, a transposição de variáveis e casos para análise. Estas alterações são temporárias não afectando o ficheiro permanente a não ser que se grave o ficheiro com as alterações.

8 Transform (Transformação): utiliza-se este menu para alterar variáveis seleccionadas do ficheiro de dados ou criar novas variáveis a partir das já existentes (Compute). Estas alterações não afectam o ficheiro inicial a não ser que sejam gravadas. Pode ainda recodificar-se os valores de variáveis manual (Recode) ou automaticamente (Automatic Recode). Statistics (Estatísticas): para seleccionar os procedimentos estatísticos a utilizar para análise dos dados.

9 Graphs (Gráficos): utiliza-se para criar gráficos de barras, linhas, histogramas, diagramas de dispersão ou outros gráficos coloridos ou não, de alta resolução. Alguns procedimentos estatísticos permitem também a realização de gráficos. Utilities (Utilitários): permite a alteração de fontes, a troca dinâmica de dados, obter informação sobre o conteúdo de ficheiros de dados SPSS, abrir um índice de comandos de SPSS, definir conjuntos de variáveis, títulos para as páginas de resultados, etc. Window (Janelas): utiliza-se para alterar, seleccionar e controlar os atributos das várias janelas do SPSS. Help (Ajuda): abre uma janela de ajuda tipo Microsoft contendo informação sobre o modo de utilização do SPSS. Esta ajuda está também disponível nas várias caixas de diálogo.

10 IV. Ficheiro de dados o Editor de Dados fornece um método conveniente do tipo folha de cálculo para criar e alterar ficheiros de dados SPSS. As principais características deste editor são as linhas correspondem a casos, isto é, cada linha corresponde a um caso ou observação; cada coluna corresponde a uma variável, característica ou atributo medidos para cada indivíduo, cada célula contém um valor correspondente ao valor da variável (coluna) para a observação (linha); ao contrário das folhas de cálculo as células não podem conter fórmulas, apenas valores; células em branco são convertidas em missing-values. o ficheiro de dados é rectangular e a sua dimensão depende do número de variáveis e de casos observados. Em princípio não existe restrição ao número de variáveis a criar ou de casos a introduzir. O Editor de dados permite: - Alterar valores introduzidos. - Apagar, copiar e mover valores. - Adicionar e retirar casos. - Adicionar e apagar variáveis. - Alterar a ordem das variáveis. - Alterar a definição das variáveis.

11 a) Definição de variáveis Para definir ou alterar as características de uma variável é necessário, primeiro, seleccionar o topo da coluna e em seguida escolher no menu Define Variable O que permite abrir a caixa de diálogo onde se definem: o Nome (Name): deverá começar por uma letra e ter no máximo 8 caracteres. o Tipo (Type): numeric, comma, dot, scientific notation, date, dolar, custom currency, string. Permite ainda a definição do tamanho e número de decimais. Etiquetas (Labels): para a variável e/ou para os seus valores. Não-respostas (Missing-values): qualquer célula numérica que fique por preencher é convertida em não-resposta. indicada por um ".". Este é o "system-missing value". No entanto, é permitido ao utilizador definir um ou mais valores que identifiquem as não-respostas e que poderão ser valores discretos e/ou um intervalo de valores contínuos. Os "system-missing values" são sempre excluídos da análise estatística. Para os "user-missing values" o utilizador tem a opção de os excluir ou não da análise. Alinhamento dos dados (Texto) e tamanho da coluna (Column Format): os dados ou texto podem ser alinhados à esquerda, à direita ou centrados. A dimensão da coluna é determinada, por defeito, pela dimensão da variável. É possível, no entanto, alterar a primeira sem que isso tenha qualquer efeito sobre a segunda. Esta alteração só tem efeito durante a sessão em que é introduzida não sendo sequer possível gravá-la com o ficheiro. Da próxima vez que o ficheiro for aberto a dimensão das colunas será a definida por defeito. b) Templates Os Templates permitem que a mesma definição seja aplicável a múltiplas variáveis. Por exemplo, se tiver um grupo de variáveis, todas elas numéricas, que assumam apenas os valores 1 e 2, em que 1 = Sim e 2 = Não, com 9 =Missing-Values, pode criar-se um Template que contenha a informação anterior e aplicá-lo ao grupo de variáveis. Para criar, aplicar ou modificar um Template utilizar no menu: Template

12 e fazer as escolhas na caixa de diálogo. Os Templates ficam automaticamente gravados num ficheiro SPSS.tpl. c) Introdução de dados A introdução de dados pode ser feita quer em linha (por casos) ou em coluna (por variáveis). A tecla Enter movimenta o cursor para baixo enquanto que a tecla Tab o movimenta para a direita. Se forem introduzidos dados numa coluna fora das fronteiras previamente definidas, automaticamente é criada uma nova variável (a que o SPSS dá o nome VAR0000l, por defeito); se forem introduzidos dados numa nova linha, automaticamente um novo caso é acrescentado ao ficheiro. Para se introduzirem novos casos entre os já existentes escolher no menu Insert case que introduz uma nova linha acima da posição do cursor tomando todas as variáveis o valor Missing (.). Para inserir uma nova variável escolher Insert variable e uma nova coluna é inserida à esquerda da posição do cursor, com o valor missing (.) para todas as observações. Para apagar uma variável ou um caso é necessário primeiro seleccionar a coluna ou linha respectiva e, em seguida, escolher Edit Clear Para mover uma variável, depois de seleccionada a respectiva coluna, faz-se Edit Cut coloca-se o cursor na coluna para onde se quer colocar a variável e escolhe-se no menu Edit Paste O mesmo procedimento pode ser utilizado para mover casos depois de seleccionadas as

13 respectivas linhas. d) Ordenação dos dados A ordem de introdução dos casos pode ser alterada fazendo Sort cases e escolhendo, na caixa de diálogo, a variável ou as variáveis que definem a nova ordenação. Os casos podem ser ordenados segundo um critério ascendente (A) ou descendente (D) dos valores dessas variáveis. Existem outros procedimentos como por exemplo o Split file (no menu de dados) ou o Generate reports (no menu da Estatística) que procedem à ordenação automática dos casos. Exemplo: Pretende-se criar um ficheiro de dados com a seguinte informação: Variable name: Sexo Type: Numeric width: 1 decimal places: 0 Variable label: Sexo do inquirido Value label: O= Feminino ; 1= Masculino Missing values:9 Column format width: 3 text alignment: center Variable name: Idade Type: Numeric width: 2 decimal places: 0 Variable label: Idade do inquirido Value label: Missing values: 99 Column format width: 5 text alignment: center

14 Variable name: Jorn Type: Numeric width: 1 decimal places: 0 Variable label: Semanário preferido Value label: 1= Expresso ; 2= Semanário Económico ; 3= Independente Missing values: 9 Column format width: 3 text alignment: center Variable name: Hor Type: Numeric width: 3 decimal places: 0 Variable label: Tempo de leitura em minutos Value label: Missing values: Column format width: 5 text alignment: center Os dados a introduzir são os seguintes; Sexo Idade Jom Hor No final pretende-se guardar os dados num ficheiro com o nome jorn.sav.

15 V. Transformação de dados Numa situação ideal, os dados introduzidos são suficientes para se fazerem todos os tipos de análise necessárias. Mas as situações reais são, em geral, bem diferentes, isto é, torna-se necessário proceder a transformações dos dados iniciais como, por exemplo, criar novas variáveis baseadas em equações complexas e restrições várias ou recodificar os valores das variáveis iniciais a) Cálculo de novas variáveis Para calcular uma nova variável com base em transformações numéricas de outras, escolhe-se no menu de transformação Transform Compute e, em seguida, definir o nome da nova variável e a expressão numérica para o cálculo dos seus valores. Esta expressão pode incluir nomes de variáveis já definidas, constantes, operadores aritméticos, relacionais e lógicos, e funções Operadores aritméticos + Adição - Subtracção * Multiplicação / Divisão ** Potenciação ( ) Ordem das operações Operadores relacionais < Menor que > Maior que <= Menor ou igual a >= Majór ou igual a = Igual a ~= Diferente de

16 Operadores lógicos & and Ambas as relações devem ser verdadeiras or Ambas as relações podem ser verdadeiras ~ Not Inverte o resultado verdadeiro/falso A lista de funções inclui mais de 70 de diferentes tipos: Funções: - aritméticas (ABS, SQRT, EXP, LG10, LN,...) - estatísticas (SUM, MEAN, SD, VARIANCE, MIN, MAX, CFVAR) - lógicas (RANGE, ANY) - distribuição para variáveis discretas e contínuas (BETA, CAUCHY, CHI-SQUARE, BERNOULLI, BINOMIAL, NORMAL,...) - datas e tempo, etc. Exemplo: Pretende-se calcular uma nova variável Y igual ao quadrado da soma de X 1 com X 2. O prccedimento a seguir e: Transform Compute Target variable: Y Numeric expression: (x 1 +x 2 )**2 Para utilizar transformações condicionadas é necessário utilizar a função IF. Por exemplo, se todos os inquiridos do sexo feminino forem de Lisboa (REGIAO=l) e os do sexo masculino do Porto (REGIAO=2), a nova variável REGIAO pode ser criada do seguinte modo: Transform Transforrn Compute Target variable: REGIAO Numeric expression: 1 IF: Sexo = 0 Compute Target variable: REGIAO Numeric expression: 2 IF: Sexo = 1

17 b) Recodificação de valores das variáveis É possível modificar os valores de uma variável através da sua recodificação. Este procedimento é particularmente útil quando se pretende eliminar ou agrupar categorias ou classes de uma variável. A recodificação pode ser feita mantendo o mesmo nome da variável Transform Recode Into same variable ou criando uma nova variável e mantendo a original Transforrn Recode Into different variable Neste último caso é possível especificar uma etiqueta (LABEL) a dar à nova variável. Em ambos os casos é necessário definir os valores iniciais e respectivos novos valores, incluindo as não-respostas (Missing-values), caso existam. c) Ponderação dos valores das variáveis O procedimento Weight cases permite que se ponderem de maneira diferente os casos em análise. Por exemplo, suponhamos que na amostra recolhida os homens estão sobrerepresentados, isto é, existe uma maior proporção de homens na amostra do que na população, e pretende-se dar um peso inferior às opiniões dos inquiridos do sexo masculino. Em cada procedimento só é possível especificar uma variável de ponderação e que deverá ser numérica, variável essa já definida ou a criar de novo. Exemplo: Pretende-se criar uma nova variável Pond que assuma dois valores: 1 para o sexo feminino (Sexo=0) e 0.5 para o sexo masculino (sexo=l). Em seguida define-se esta variável como variável de ponderação. As análises efectuadas a seguir darão um peso superior (duplo) às opiniões dos inquiridos do sexo feminino. Transform Compute Target variable: Pond Numeric expression: 1 Transform Recode Into sarne variable Numeric variable: Pond

18 Weight cases by: Pond If: Sexo = 1 Old value: 1 New value: 0.5 Com a primeira transformação calcula-se a nova variável Pond que assume o valor 1 para todos casos. Com a recodificação seguinte, transformam-se os valores da variável em 0.5 para os casos em que a variável Sexo assuma o valor 1. Assim, a variável Pond passa a ter os dois valores pretendidos: 1 quando o sexo é feminino (0) e 0.5 quando o sexo é masculino (l). Exemplo: no ficheiro de dados anteriormente referido (JORN.SAV) existe uma variável contínua (IDADE) que se pretende transformar numa variável de tipo discreto que identifique o grupo etário a que pertence cada inquirido. Os grupos etários serão quinquenais, com excepção do primeiro e último: o primeiro terá como limite inferior o valor mínimo observado e como limite superior 24 anos; o segundo terá como limites inferior e superior, respectivamente, 45 anos e a maior Idade observada. Transform Recode Into different variable Input variable: Idade Output variable name: Grupoet Output variable label: Grupo etário Old and new values: LOWEST THRU THRU THRU THRU THRU THRU HIGHEST USER MISSINE VALUES E agora possível identificar, com etiquetas, o significado de cada um dos valores desta nova variável qualitativa e também os missing values. Define variable Labels Variable name: GRUPET <25 anos anos

19 anos anos anos >=45 anos Missing values

20 O procedimento Recode permite também a recodificação de variáveis alfanuméricas (string) cuja extensão não seja superior a oito dígitos. Para recodificar variáveis alfanuméricas de maior extensão é necessário utilizar o comando Automatic Recode. Este faz a recodificação da variável por ordem alfabética (para variáveis string) ou por ordem crescente (para variáveis numéricas). Um exemplo Automatic Recode Variable: Nome New name: Novonome Com este procedimento cria-se uma nova variável numérica (NOVONOME) a partir dos valores da antiga variável (NOME). Os valores (numéricos) da nova variável terão como etiquetas os valores (alfanuméricos) da antiga. O SPSS assume, por defeito, que as colunas de uma base de dados identificam as variáveis e as linhas os indivíduos ou casos. Por vezes acontece que os dados são introduzidos exactamente no modo oposto (quando se utiliza uma folha de cálculo, por exemplo). Para repor os dados de modo a serem lidos de forma correcta utiliza-se o procedimento Transpose Este comando troca as linhas e as colunas de tal modo que o valor que se encontrava na coluna 1, linha 2 passa para coluna 2, linha 1.

21 VI. Manipulação de ficheiros a) Selecção de casos O procedimento seguinte permite a selecção temporária ou permanente, de um subconjunto dos casos de uma base de dados, de acordo com determinada condição previamente definida ou aleatoriamente. Por exemplo, para seleccionar apenas os indivíduos do sexo feminino faz-se: Select cases If: Sexo = 0 Se estivéssemos interessados em seleccionar aleatoriamente 10 casos de entre 100, independentemente do sexo ou de qualquer outro critério, bastaria utilizar o seguinte comando Select cases Random samples of cases Exactly 10 cases from the first 100 Ainda para uma amostra aleatória, é possível definir a dimensão da amostra em percentagem do número total de casos: Select cases Random samples of cases Approximately 50% of all cases Por último, podem ainda seleccionar-se casos utilizando uma variável filtro: só são incluídas nas análises seguintes as observações com valores diferentes de zero na variável filtro Para qualquer um dos métodos anteriores de selecção, os casos não seleccionados podem ser tratados de duas maneiras diferentes: - filtrados (filtered): não são incluídos nas análises mas permanecem na base de dados - apagados (deleted): são excluídos da base de dados.

22 b) Divisão dos casos de um ficheiro O comando Split file permite que diferentes grupos de casos de um ficheiro de dados sejam analisados separadamente. Por exemplo, se os grupos forem definidos pelos valores da variável Sexo (Masculino e Feminino), as escolhas a fazer são: Split File Repeat analysis for each group Groups based on: Sexo e se o ficheiro não estiver ordenado é ainda necessário proceder à sua ordenação, escolhendo a opção: Sort cases by grouping variable Para as análises que se efectuarem em seguida serão apresentados resultados separados para os dois grupos (Masculino e Feminino). c) Agregação dos casos de um ficheiro O comando Aggregate tem uma função quase oposta à do comando anterior: permite agregar os casos de um ficheiro em grupos e criar um novo ficheiro com os valores médios desses grupos. Em vez da média é possível escolher outras funções de agregação como, por exemplo, o primeiro valor (first value), o último valor (last value), o desvio padrão (standard deviation), os valores máximo ou mínimo, a soma de todos os valores do grupo (sum), etc. Por exemplo, se pretendesse-mos criar um novo ficheiro com os valores médios das idades e tempos de leitura dos grupos masculino e feminino, as escolhas a fazer seriam: Aggregate Break variable: Sexo Aggregate variables: Idade_1 = MEAN(Idade) Hor_1 = MEAN(Hor) Create new data File: AGGR.SAV

23 d) Junção de ficheiros Para juntar dois ou mais ficheiros em SPSS é necessário que sejam ficheiros de sistema. O comando a utilizar é o Merge Files mas poderão pôr-se três situações diferentes: a) pretende-se juntar ficheiros idênticos (mesmas variáveis) com casos diferentes: neste caso utiliza-se o subcomando Add cases b) pretende-se juntar ficheiros diferentes (variáveis diferentes) mas com informação sobre os mesmos indivíduos: para este caso o comando a utilizar é Add variables mas as observações deverão estar igualmente ordenadas nos dois ficheiros. Se for utilizada uma variável chave (Key) para identificar os casos, a ordenação deverá ser feita por ordem ascendente dos valores dessa variável. Se existirem variáveis não emparelhadas (incluídas apenas num dos ficheiros), por defeito o SPSS irá exclui-las do ficheiro final. No entanto, é possível incluí-las se for feita uma alteração do nome (rename). c) pretende-se juntar ficheiros com informação diferente e em que apenas alguns casos são os mesmos: também nesta situação, os comandos a utilizar são: Merge files Add cases Às variáveis não emparelhadas, isto é, sem correspondência num dos ficheiros, são atribuídos missing values para os casos desse ficheiro.

24 a) Cases ->Pair b) Cases Ficheiro A Ficheiro A Caso Var Ficheiro B Caso Var Ficheiro C Caso Var Caso Var Ficheiro B Caso Var Ficheiro C Caso Var1 Var c) Variables Ficheiro A Caso Var Ficheiro B Caso Var Ficheiro C Caso Var1 Var

25 VII. Apresentação dos dados Os comandos display e list permitem que se obtenha informação respectivamente, sobre as variáveis e casos de determinado ficheiro. Por exemplo, File Display data info fornece informação sobre todas as variáveis de um ficheiro que se encontra no disco e sobre todos os casos em análise. Quando se pretende retirar urna listagem de todos ou apenas alguns dos casos para todas ou apenas algumas variáveis, deverá escolher-se: Statistics Surarnaries List cases Variables: X 10 to X 20 Cases to list: All ou Cases to list: First through 100 O primeiro destes dois últimos comandos permite obter informação sobre os valores para todos os casos das variáveis X 10 até X 20. Com o segundo comando obtém-se uma listagem dos valores destas variáveis apenas para os primeiros 100 indivíduos. Sort cases é o comando indicado para se ordenarem os casos em memória de acordo com os valores de urna ou mais variáveis. Por defeito esta ordenação é feita por ordem crescente do(s) valor(es) da(s) variável(is), mas é possível especificar que a ordenação seja feita por ordem decrescente. Por exemplo Sort cases by X 1 (A) X 2 (D)

26 pede uma ordenação dos indivíduos primeiro por ordem crescente dos valores de X 1 e, em seguida, por ordem decrescente dos valores de X 2, obtendo-se uma listagem do seguinte tipo: X 1 X O procedimento Statistics Surmmaries Report summaries in rows produz também listagens de casos e permite ainda que se controle o formato essas listagens e que se acrescentem medidas de estatística descritiva quer para a totalidade da amostra quer para subgrupos dessa amostra.