UNIVERSIDADE DOS AÇORES Licenciatura em Sociologia. Análise de Dados

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1 UNIVERSIDADE DOS AÇORES Licenciatura em Sociologia Análise de Dados Exame Data: Duração: 2 horas Nota: Justifique todas as suas afirmações. Um investigador pretende saber se existem ou não diferenças significativas entre as notas (numa escala de 0 a 20) obtidas em Matemática no 4º ano do º Ciclo do Ensino Básico consoante o tipo de acompanhamento que as crianças tiveram até aos cinco anos (variável designada por Infância, com três categorias, conforme a criança tenha estado: -num jardim de infância, 2- em casa, 3- numa ama). Dado que há uma correlação linear positiva entre o quocientes de inteligência (QI) e as notas de matemática, foi introduzida a covariável (QI) no modelo, de modo a ser removida, pelo menos parcialmente, a influência dos QI s nas notas obtidas, permitindo a análise da relação directa entre as variáveis Infância e Notas. Para esse efeito, foram recolhidos os seguintes dados numa determinada escola. Notas Infância QI

2 Com base nos seguintes outputs, diga qual o teste efectuado e o que se pode concluir, com α=0.05. Dependent Variable:Notas Tests of Between-Subjects Effects Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. Corrected Model 03,886 a 3 34,629 7,353,000 Intercept 29,253 29,253 4,659,00 QI 84,933 84,933 42,562,000 Infância 40, ,33 0,089,00 Error 33,924 7,996 Total 3739,000 2 Corrected Total 37,80 20 a. R Squared =.754 (Adjusted R Squared =.70) 2. O Reitor de uma prestigiada universidade portuguesa, preocupado com os índices de satisfação dos alunos relativamente ao curso que escolheram, solicitou o auxílio da GLOBLEX para compreender esse fenómeno. O Reitor achava que os índices de satisfação deveriam ser idênticos nos vários cursos e, além disso, que homens e mulheres deveriam apresentar níveis semelhantes de satisfação com o curso. A associação de estudantes refutou esta ideia, afirmando existirem cursos onde os alunos se sentem mais satisfeitos e em que o factor género pode ter alguma influência. Assim. A Rosa procurou verificar se existiam diferenças significativas entre a satisfação dos alunos (medida numa escala de 0 a 30) relativamente às características de 3 cursos (Psicologia, Gestão, Turismo) e ao género (feminino, masculino). Com base nos outputs apresentados no anexo I, o que pode concluir, Com α=0.05? 3. O Centro de Saúde de Ponta Delgada verificou a frequência de utilização dos serviços de saúde por 667 idosos do Concelho de Ponta Delgada, de acordo com o local onde habitam, no ano de Com base nos outputs do anexo II, será que a utilização dos serviços de saúde pelos idosos depende do local de habitação (α=0.0)?

3 4. A tabela seguinte contém a informação sobre a composição de diversos alimentos a nível de vitaminas e oligoelementos necessários ao nosso organismo, em que significa presença e 0 ausência. Nutrientes Lactícínios Ovos Legumes Frutos Arroz Massas Pão Carnes Peixes Frutos mar Açucares de lenta abs Cálcio Cobre Ferro Fibras Fósforo Iodo Manganésio Magnésio Selénio Vitamina A Vitamina B Vitamina B Vitamina B Vitamina B Vitamina B Vitamina B Vitamina B Vitamina C Vitamina D Vitamina E Zinco Com base no coeficiente de Russel e Rao (940) e no critério da ligação média Average Linkage, o SPSS permite obter o esquema de aglomeração, o Icicle Plot e o dendrograma apresentados no anexo III. O que pode concluir com base no referido output? 5. Num estudo, com vista a examinar a eficácia da cotinina na saliva como um indicador da exposição ao fumo do tabaco, pediu-se a 7 indivíduos (nenhum dos quais grandes fumadores e todos eles se abstiveram de fumar pelo menos uma semana antes do estudo) para fumarem um único cigarro. Os níveis de cotinina a 2 horas e a 24 horas são mostrados na tabela seguinte: Indivíduo A B C D E F G 2 horas após horas após

4 Com base no seguinte output, será plausível afirmar-se, com um grau de confiança de 95%, que a quantidade de cotinina na saliva após 24 horas é inferior à presente após 2 horas? Paired Samples Statistics Pair Cotinina após 2 horas Cotinina após 24 horas Std. Error Mean N Std. Deviation Mean 69, ,25 5,956 30,43 7 2,8 7,982 Paired Samples Test Pair Cotinina após 2 horas - Cotinina após 24 horas Mean Paired Differences 95% Confidence Interval of the Std. Error Difference Std. Deviation Mean Lower Upper t df Sig. (2-tailed) 39,429 3,395,866 0,393 68,464 3,323 6,06 6. Na tabela seguinte são apresentados os resultados da aplicação de uma análise factorial em Componentes Principais (com base na matriz de correlações) aplicada a uma matriz de dados que contém variáveis, após a rotação pelo método Equamax. Variável Comp. Comp. 2 Comp. 3 Esperança de vida feminina Mortalidade infantil (mortes por mil nascimentos) Pessoas que lêem (%) Taxa de nascimento por 000 pessoas Fertilidade: número médio de crianças Pessoas que vivem em cidades (%) Log (base 0) do PIB_CAP Crescimento da população (% por ano) Razão nascimento-morte Taxa de mortalidade por 000 pessoas Log (base 0) da População Qual o objectivo do teste de esfericidade de Bartlette e da estatística KMO? 6.2.Calcule o a contribuição absoluta da ª componente principal? E a contribuição relativa? Justifique Identifique as variáveis mais importantes para cada uma das componentes.

5 ANEXO I Between-Subjects Factors Value Label N Curso Psicologia 20 2 Gestão 20 3 Turismo 20 Género Feminino 30 2 Masculino 30 Dependent Variable:Satisfação Descriptive Statistics Curso Género Mean Std. Deviation N Psicologia Feminino 23,20 4,2 0 Masculino 20,60 4,402 0 Total 2,90 4, Gestão Feminino 4,20 3,938 0 Masculino 22,30 4,296 0 Total 8,25 5, Turismo Feminino 23,00 2,98 0 Masculino 5,40 4,402 0 Total 9,20 5, Total Feminino 20,3 5, Masculino 9,43 5,64 30 Total 9,78 5, Levene's Test of Equality of Error Variances a Dependent Variable:Satisfação F df df2 Sig., ,846 Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups. a. Design: Intercept + Curso + Género + Curso * Género

6 Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable:Satisfação Type III Sum Source of Squares df Mean Square F Sig. Noncent. Parameter Observed Power b Corrected Model 794,083 a 5 58,87 9,592,000 47,959,000 Intercept 23482, ,87 48,267,000 48,267,000 Curso 43, ,77 4,33,08 8,663,728 Género 7,350 7,350,444,508,444,00 Curso * Género 643, ,650 9,426,000 38,853,000 Error 894, ,557 Total 257, Corrected Total 688,83 59 a. R Squared =.063 (Adjusted R Squared = -.023) b. Computed using alpha =.05 ANEXO II N_visitas * Meio Crosstabulation Meio Urbano Semi-urbano Rural Total Nenhuma N_visitas Count Expected Count 87,9 89,8 79,4 257,0 Uma Count Expected Count 55,4 56,6 50,0 62,0 Duas a cinco Count Expected Count 66,7 68, 60,2 95,0 Mais de cinco Count Expected Count 8, 8,5 6,4 53,0 Total Count Expected Count 228,0 233,0 206,0 667,0 Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2- sided) Pearson Chi-Square 23,533 a 6,00 Likelihood Ratio 23,326 6,00 Linear-by-Linear Association,880,348 N of Valid Cases 667 a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 6.37.

7 ANEXO III Agglomeration Schedule Stage Cluster Combined Stage Cluster First Appears Cluster Cluster 2 Coefficients Cluster Cluster 2 Next Stage 3 8, , , , , , , , , Vertical Icicle Case Number of clusters Massas Pão Arroz Frutos do mar Frutos X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X Carnes Legumes Ovos Peixes Lactícínios Dendrogram using Average Linkage (Between Groups) Rescaled Distance Cluster Combine C A S E Label Num Legumes 3 òûòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòø Carnes 8 ò ùòòòø Frutos 4 òòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòò ùòòòòòø Lactícín òòòòòòòòòòòòòòòòòòòø ó ó Peixes 9 òòòòòòòòòòòòòòòòòòòôòòòòòòò ùòòòòòòòòòòòø Ovos 2 òòòòòòòòòòòòòòòòòòò ó ùòòòø Frutos_m 0 òòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòò ó ó Arroz 5 òòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòûòòòòòòò ó Pão 7 òòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòò ó Massas 6 òòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòò