6 ª ANÁLISE DE DADOS PARA CIÊNCIAS SOCIAIS EDIÇÃO. A Complementaridade do SPSS. A obra de referência da Análise de Dados em Portugal
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1 MARIA HELENA PESTANA JOÃO NUNES GAGEIRO ANÁLISE DE DADOS PARA CIÊNCIAS SOCIAIS A Complementaridade do SPSS 6 ª EDIÇÃO Revista, Atualizada e Aumentada A obra de referência da Análise de Dados em Portugal EDIÇÕES SÍLABO
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3 Análise de Dados para Ciências Sociais A Complementariedade do SPSS MARIA HELENA PESTANA JOÃO NUNES GAGEIRO 6ª EDIÇÃO EDIÇÕES SÍLABO
4 É expressamente proibido reproduzir, no todo ou em parte, sob qualquer forma ou meio, NOMEADAMENTE FOTOCÓPIA, esta obra. As transgressões serão passíveis das penalizações previstas na legislação em vigor. Visite a Sílabo na rede Editor: Manuel Robalo FICHA TÉCNICA: Título: Análise de Dados para Ciências Sociais A Complementariedade do SPSS Autores: Maria Helena Pestana, João Nunes Gageiro Edições Sílabo, Lda. Capa: Pedro Mota 1ª Edição Lisboa, outubro de ª Edição Lisboa, outubro de 2014 Impressão e acabamentos: Cafilesa Soluções Gráficas, Lda. Depósito Legal: /14 ISBN: EDIÇÕES SÍLABO, LDA. R. Cidade de Manchester, Lisboa Tel.: Fax: silabo@silabo.pt
5 Índice Prefácio 17 Introdução 1. Iniciação ao IBM-SPSS Ficheiro de dados Definição de variáveis e casos Análise estatística Gráficos Ajudas Junção de informação de dois ficheiros Junção de variáveis Junção de casos Edição de Informação Definição e organização de dados Transformação de dados Criação de novas variáveis Agregação de categorias Inversão da ordem das categorias Transformação de uma variável métrica em qualitativa Conversão de uma variável string em numérica Contagem de casos Substituição de respostas omissas Utilidades Exercícios Enunciados Exercícios Resolução 46
6 Capítulo 1 Estatística descritiva e indutiva 1. Introdução Escalas de medida e tratamento estatístico Estatística descritiva versus indutiva Análise das respostas omissas Exclude cases listwise Exclude cases pairwise Replace with mean Análise univariada das respostas omissas Padrão das respostas omissas Aleatoriedade das respostas omissas Não aleatoriedade das respostas omissas Variáveis nominais Quadro de distribuição de frequências Moda Gráficos de barras e circular Variáveis ordinais Quantis Quadro de distribuição de frequências Introdução de dados Moda e conclusão Variáveis métricas Quadro de distribuição de frequências, moda e quantis Outliers, Amplitude total e inter-quartil Histograma, diagrama de caule e folhas e caixa de bigodes Média e suas propriedades Variância, desvio padrão, desvio absoluto médio e desigualdade de Tchebycheff Erro padrão e intervalo de confiança para a média Média aparada Simetria e achatamento Média ponderada, geométrica e harmónica Coeficiente de variação e MAD Distribuição normal e testes à normal 116
7 6.12. Transformações e estandardização Categorização pelo método dos grupos extremos revisto Criação de índices pela uniformização de escalas Medida concentração: índice de Gini Exercícios Enunciados Exercícios Resolução Fundamentos para a inferência Testes paramétricos e não paramétricos Estimadores e distribuições amostrais Distribuições do Qui-Quadrado, t de Student e F de Snedecor Estimação: pontual, por intervalos e ensaio de hipóteses Regra de decisão Aplicações Desigualdade de Chebychev Distribuição uniforme Distribuição normal Distribuição do Qui-Quadrado Distribuição t de Student Distribuição F de Snedecor 260 Capítulo 2 Contingência, associação e correlação 1. Introdução Tabelas de contingência e teorema de Bayes Construção de tabelas Probabilidade conjunta, marginal e condicionada Teorema de Bayes Análise das tabelas de contingência Testes de independência do Qui-Quadrado Teste do Qui-Quadrado de Pearson Teste do rácio da verosimilhança Teste do Qui-Quadrado da correção de continuidade de Yates Teste do Qui-Quadrado de Fisher Teste Linear-by-Linear Association Teste de McNemar 300
8 3.2. Odds e odds racio Odds Odds rácio Propriedades Intervalo de confiança para o odds rácio Risco relativo, rácio de prevalência, diferença de proporções e intervalos de confiança Risco relativo e rácio de prevalência Intervalo de confiança para RR ou RP Teste de homogeneidade e intervalo de confiança Discrepância entre o odds rácio e o RP Relação entre o odds rácio e RR ou RP Associações marginais e condicionadas Totais das k subtabelas são semelhantes Totais das k subtabelas são diferentes Concordância: Kappa de Cohen Vulnerabilidade do Kappa de Coehen Outras medidas de associação para variáveis nominais Phi, V de Cramer, coeficiente de contingência Lambda, Goodman e Kruskal s tau e coeficiente de incerteza Síntese Outras medidas de associação para variáveis ordinais Gamma, Kendall s tau b, Kendall s tau c, Somer s d Síntese Sensibilidade, especificidade, valor preditivo, prevalência, rácio da verosimilhança Síntese Curva ROC Síntese Correlações simples e parciais: variáveis estandardizadas Z, Ró de Spearman e R de Pearson Síntese Eta e correlações biserial e point biserial Síntese Exercícios Enunciados Exercícios Resolução Fundamentos das tabelas de contingência 461
9 Capítulo 3 Anacor, MCA e MDS 1. Introdução Anacor MCA MDS Exercícios Enunciados Exercícios Resolução 482 Capítulo 4 Análise das componentes principais e análise fatorial 1. Introdução Análise das Componentes Principais (ACP) Análise Fatorial (AF) Existência de correlação e a adequação aos dados Número de fatores a reter Percentagem de variância explicada pelos fatores retidos Percentagem de variância explicada por cada fator retido Variáveis pertencentes a cada fator Variáveis a reter Indicadores da qualidade do modelo: GFI, AGFI e RMSR Goodness of Fit Index (GFI): AGFI A Root Mean Square Residual (RMSR) é dada por: Representação gráfica e interpretação dos fatores retidos Exploração dos dados, outliers e respostas omissas Análise fatorial em escalas Análise da Consistência Interna Alpha de Cronbach Coeficiente de Bipartição Modelos Paralelo e Estritamente Paralelo Guttman Coeficiente de Correlação Intra Classes 533
10 6. Exercícios Enunciados Exercícios Resolução 538 Capítulo 5 Análise de clusters 1. Análise de Clusters Exercícios Enunciados Exercícios Resolução 579 Capítulo 6 Análise discriminante 1. Análise discriminante Pressupostos Seleção das variáveis explicativas Número de funções discriminantes Variáveis explicadas por cada função discriminante retida Classificar casos e validar os resultados Analisar as respostas omissas Exercícios Enunciados Exercícios Resolução 612 Capítulo 7 Regressão 1. Modelos de regressão Modelo de Regressão Linear Simples MRLS Pressupostos Exploração dos dados Estimação Previsão pontual e por intervalos Medidas absolutas e relativas da qualidade do ajustamento Teste t de Student Teste F de Snedecor 661
11 2.8. Verificação das Hipóteses do MRLS Linearidade e transformações Normalidade Homocedasticidade Autocorrelação Observações outliers e influentes Outliers Observações influentes Escolha entre funções polinomiais Relações não lineares Função potência: elasticidade constante Função logarítmica Função exponencial: crescimento constante Função inversa ou hiperbólica Função exponencial inversa Permanência de estrutura-mrls Variáveis artificiais ou dummies Determinação do número de variáveis artificiais Codificação das variáveis artificiais Categoria de referência com o código zero Contrastes Interações Multicolinearidade Origens da multicolinearidade Efeitos da elevada multicolinearidade Oscilações nas estimativas dos coeficientes Medidas de multicolinearidade Sugestões para suprir a elevada multicolinearidade Interpretação dos coeficientes da reta estimada no MRLM Coeficiente de determinação ajustado 2 R a Covariância, R de Pearson, Ró de Spearman, correlações parciais e semiparciais Covariância R de Pearson Ró de Spearman Correlações parciais e semiparciais 749
12 10. Interpretação do teste F da Anova Interpretação dos testes t e F change Métodos de entrada de variáveis na regressão Regressão múltipla standard (Method Enter): Regressão hierárquica ou sequencial Stepwise Validação cruzada R ao quadrado ajustado de Stein Partição dos dados Modelo de Regressão Linear Múltipla MRLM MRLM sem violação dos pressupostos Exploração dos dados Estimação e previsão Hipóteses do MRLM Observações Outliers e Influentes SLS WLS Exploração da heterocedasticidade Encontrar a fonte principal da heterocedasticidade Escolha da potência ótima Verificação da correção da heterocedasticidade Permanência de estrutura MRLM MRLM com uma observação adicional MRLM com m < k observações adicionais: teste de Gregory Chow Path analysis Exercícios Enunciados Exercícios Resolução 830 Capítulo 8 Testes t e intervalos de confiança para médias 1. Introdução Teste t de Student, intervalos de confiança para uma média e cálculo do nível de significância 869
13 3. Testes t de Student e intervalos de confiança para a diferença de médias em amostras independentes. Cálculo do nível de significância Teste t de Student e intervalos de confiança para a mesma variável métrica Testes t de Student simultâneos vs. regressão logística binária Teste t e intervalos de confiança em amostras emparelhadas Vantagem das amostras emparelhadas vs. amostras independentes Exercícios Enunciados Exercícios Resolução 905 Capítulo 9 Testes não paramétricos 1. Introdução Testes não paramétricos para amostras independentes Teste da Binomial Região crítica unilateral Região crítica bilateral Teste de aderência do Qui-Quadrado Teste de ajustamento de Kolmogorov-Smirnov Teste de Wilcoxon para uma mediana Teste de Mann-Whitney Com empates Sem empates Teste de Kruskal-Wallis Teste de independência de Kolmogorov-Smirnov Testes não paramétricos para amostras emparelhadas Teste de McNemar Diagonal secundária (b + c) > Diagonal secundária (b + c) Teste Q de Cochran Teste do sinal Teste de Wilcoxon Teste de Friedman Exercícios Enunciados Exercícios Resolução 991
14 Capítulo 10 Anova, Ancova e Manova 1. Introdução One-Way Anova Pressupostos Análise de variância Dedução dos testes F Identificação das diferenças entre os grupos Tendência Testes a posteriori ou Post-hoc Testes a priori ou contrastes planeados One-Way Anova em escalas de avaliação Anova fatorial Anova a dois ou mais fatores Decomposição do teste F Dimensões semelhantes versus diferentes Vantagem da Anova versus One-Way Anova Testes a posteriori ou Post-hoc Testes a priori ou contrastes planeados Efeitos principais Efeitos interativos Exploração dos dados Comparação de dispersões Comparação de médias Qualidade do modelo Testes a priori ou constrastes planeados Testes a posteriori ou Post-hoc Ancova Pressupostos da Ancova Modelo estimado Normalidade e homocedasticidade Associação linear Médias da concomitante por categoria do fator Homogeneidade dos declives Resultados do modelo estimado Heterogeneidade dos declives 1094
15 5. Manova Pressupostos da Manova Testes multivariados Exploração dos dados Testes multivariados Um fator e quatro endógenas: avaliação dos pressupostos Paralelismo dos perfis Níveis dos perfis Achatamento dos perfis Exercícios Enunciados Exercícios Resolução 1125 Capítulo 11 Medidas repetidas 1. Análise de variância de medidas repetidas: hipóteses Pressupostos Efeitos e consistência interna Exploração dos dados Normalidade Covariâncias Esfericidade Consistência interna Comparação de médias Testes Post-hoc: comparação dos efeitos interativos Testes Post-hoc: Comparação dos efeitos principais Testes a priori Exercícios Enunciados Exercícios Resolução 1209 Bibliografia 1233
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17 Prefácio Apesar do pioneirismo encetado em 1998 com a 1ª edição deste livro em língua portuguesa, esta sexta edição não se fica pela reedição das anteriores, apresentando uma versão inovadora e aumentada, cujas principais alterações são a seguir indicadas. De forma a facilitar a consulta do livro, introduziu-se um esquema global que identifica os os capítulos. Cada capítulo inicia-se com o respetivo esquema, complementado com os aspetos relevantes, terminando com novos exercícios propostos e resolvidos, para além dos que acompanham a explicação teórica. Estes novos exercícios permitem não só uma consolidação da matéria exposta, como simplificam a complexidade da estatística, devido às associações que estabelecem com outros capítulos. Substituíram-se as tabelas das distribuições teóricas, pelas obtidas de forma eficiente e expedita pelo IBM-SPSS, aplicáveis a qualquer dimensão da amostra ou a qualquer probabilidade, permitindo o cálculo dos níveis de significância, do erro tipo II e da função potência associadas a cada decisão. A introdução ao IBM-SPSS foi substancialmente actualizada de forma a torná-la mais amigável para um iniciado, apresentando várias situações a que a ele se pode recorrer, com explicação passo a passo, evidenciando-se o seu vasto manancial de recursos. O Capítulo 1 inclui agora o índice de Gini e as médias harmónicas e geométricas, bem como a análise das respostas omissas. Adicionaram-se os fundamentos para a inferência, distinguindo os testes paramétricos dos não paramétricos, definindo-se a desigualdade de Chebychev, os estimadores, as distribuições amostrais e as estimações: pontual, por intervalos e ensaio de hipóteses. O Capítulo 2 inclui agora o teorema de Bayes e a curva ROC. O Capítulo 3 engloba também o MDS. No capítulo da regressão foram adicionados a permanência de estrutura, os modelos 2SLS e WLS. Sem sacrificar o rigor que procurámos imprimir à abordagem das diversas técnicas, a metodologia usada, resultante de uma experiência académica e profissional de alguns anos nesta área, centrou-se na exposição tão fácil quanto possível das matérias e na sua ilustração com recurso a exemplos práticos de modo a tornar acessível o texto a uma vasta gama de leitores, incluindo aqueles com menos bases de matemática.
18 Todos os capítulos foram objeto de aprofundamento, transformando-o no manual mais completo e de fácil manuseamento em língua portuguesa, indispensável à análise estatística dos dados. Ainda que este livro seja da inteira responsabilidade dos autores, o seu conteúdo resultou em larga medida da leitura de obras de autores nacionais e estrangeiros, bem como das inúmeras discussões tidas ao longo do tempo com muitas das pessoas com que habitualmente trabalhamos. O seu contributo em muito melhorou o nosso entendimento dos múltiplos aspetos relacionados com o tema. Queremos a todos agradecer. Em primeiro lugar às Edições Sílabo, que acreditaram e tiveram o otimismo necessário para tornar possível este livro. Ao Dr. João Pequito e Dra. Sandra Barão da PSE, que contribuíram para a atualização e apoio ao suporte informático. Também não hesitamos em agradecer aos nossos alunos, colegas e leitores que nos estimulam com as suas críticas e sugestões sempre oportunas, que contribuíram para o aperfeiçoamento dos temas aqui tratados. Uma palavra de apreço ao incansável amigo e consultor Dr. António Alexandre Sequeira, cuja competência e disponibilidade em muito tem contribuído para o bom funcionamento dos nossos computadores. Finalmente uma saudação à nossa família pelo apoio e compreensão manifestado nas ausências devido às muitas horas de trabalho dedicadas à feitura do livro e em especial à nossa fonte inspiradora, o Manuel Pestana Gageiro. De novo se deixa o endereço gageiropestana@gmail.com com a finalidade da continuação do proveitoso diálogo entre os leitores e os autores. Pode descarregar os ficheiros das bases de dados do IBM-SPSS referenciadas ao longo do texto, na página do livro em Os autores
19 Criar/transformar/introduzir Introdução ao IBM-SPSS Juntar/validar/importar/salvar Estatística descritiva/inferencial Cap. 1 Estudo univariado Variáveis nominais Variáveis ordinais Variáveis qualitativas Variáveis quantitativas/métricas Testes do qui-quadrado Relação entre duas ou mais variáveis quantitativas (sem efeitos interativos) Cap. 2 Tabelas de contingência Cap. 2 (T. Bayes) Medidas de associação Curva ROC Semelhança/diferença entre duas ou mais variáveis quantitaitivas Cap. 3 Tipologias Gráficas ANACOR MCA MDS Redução do n.º de variáveis quantitativas Cap. 4 Análise Fatorial Criação de índices Criação de grupos homogéneos de casos em função de variáveis quantitativas Cap. 5 Análise de clusters Diferença entre dois ou mais grupos em função de variáveis quantitativas Cap. 6 Análise discriminante Variáveis quantitativas em função de outras variáveis quantitativas Cap. 7 Modelos de regressão linear Uma ou mais variáveis quantitativas em função de 1 ou mais variáveis quantitativas Amostras independentes Amostras emparelhados Cap. 10 Cap. 11 Análise de variância Análise de variância de medidas repetidas Comparação de uma ou mais médias Amostras independentes Amostras emparelhados Cap. 8 Testes t Comparação de Distribuições Proporções Médias de dois ou mais grupos Amostras independentes Amostras emparelhados Cap. 9 Testes não paramétricos
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21 Introdução Ficheiro de dados Definição de variáveis e casos Transformação Junção Validação Organização Ajudas Utilidades Visionamento Número do questionário Criar variáveis Agregar categorias Inverter a ordem Contar casos Substituir respostas omissas Casos Variáveis Sort cases Split file A estatística é um instrumento matemático necessário para recolher, organizar, apresentar, analisar e interpretar dados. Neste capítulo de iniciação ao IBM-SPSS, explica-se nomeadamente o acesso a um ficheiro de dados, a introdução dos dados e das variáveis, a junção de ficheiros, a definição e organização de dados, a edição de informação, a transformação das variáveis, a inversão das escalas, a reconversão de escalas numéricas em categóricas, a recodificação de dados, a contagem de casos, a substituição de respostas omissas aleatórias e a utilização de gráficos na exploração de dados.
22 22 ANÁLISE DE DADOS PARA CIÊNCIAS SOCIAIS 1. Iniciação ao IBM-SPSS O IBM-SPSS é um programa informático amigável e poderoso de apoio à estatística e vai servir de suporte às aplicações práticas apresentadas neste livro Ficheiro de dados Para trabalhar com os ficheiros do IBM-SPSS que constam do livro, deve aceder previamente ao link da Editora Sílabo da seguinte maneira: Edições Sílabo Catálogo Estatística Após localizar este livro, sobrepõe-se-lhe o cursor e com dois cliques surge a informação: Descarregar aqui os ficheiros Abrir Entra-se em aqui para descarregar os ficheiros, onde se abrem e copiam para uma diretoria do computador do leitor. Os ficheiros com os dados identificam-se pelo nome que lhes é atribuído seguido da extensão (.sav) e são exibidos no Data Editor Definição de variáveis e casos Para se aceder a qualquer ficheiro deve previamente entrar-se na pasta que o contém, cuja denominação corresponde ao respetivo capítulo neste livro. Para obter o ficheiro Portugal.sav, escolhe-se no ambiente de trabalho do Windows as seguintes instruções que contêm a negrito as escolhas do leitor e que por sua vez originam a janela abaixo: Start Programs IBM SPSS Statistics File Open Data Capítulo-Introdução File Name Portugal.sav Open
23 INTRODUÇÃO 23 File é o ficheiro que permite criar bases de dados, aceder aos dados já criados, exportá-los, salvá-los, imprimir ficheiros, conhecer os ficheiros recentemente utilizados tanto de dados como de resultados (outputs), sair da base de dados. Para guardar a base de dados faz-se: File Save as File Name Portugal Save Para sair da base de dados faz-se: File Exit Sempre que se pretende voltar a aceder a este ficheiro do IBM-SPSS deve fazer-se: File Open Data File Name Portugal.sav Open O Data Editor desdobra-se no Data View, onde se inserem os dados, e no Variable View onde se definem as variáveis. O Variable View dispõe de linhas destinadas a definir ou a alterar as características das variáveis, e inclui as seguintes informações, aqui concretizadas para o ficheiro Portugal.sav: O nome da variável (Name), deverá iniciar-se por uma letra. Por exemplo, número, mês, país. O tratamento estatístico depende da natureza da variável indicada em Measure, que pode ser nominal, ordinal ou quantitativa (Scale). O tipo de variável (Type), pode ser numeric, comma, dot, scientific notation, date, dollar, custom currency e string. Por facilidade de tratamento estatístico, as variáveis introduzem-se na base de dados através de números, assumindo o Type numeric. No caso das variáveis qualitativas nominais ou ordinais, esses números correspondem às suas categorias e no caso das quantitativas ou métricas correspondem aos seus valores.
24 24 ANÁLISE DE DADOS PARA CIÊNCIAS SOCIAIS Se as variáveis fossem introduzidas por carateres alfabéticos, por exemplo, para a variável Hotéis introduzidos como uma, duas, três, quatro e cinco estrelas, cujo Type é string, teriam de ser transformadas em códigos numéricos, passando a variável transformada a designar-se por HotéisR, conforme no ficheiro Portugal_string.sav: Transform Automatic Recode Variable Hotéis New Name HotéisR Recode Starting from Lowest value OK O tipo de variável inclui ainda a definição da sua largura (Width) e do número de casas decimais (Decimal Places). Por exemplo, a variável mês está codificada como numéricas, com valores 1 (janeiro), 2 (fevereiro),..., 12 (dezembro). Escolhe-se o valor 1 para largura, quando exista apenas um dígito para representar a variável, e o valor 0 para representar zero casas decimais, por serem inexistentes. A etiqueta ou rótulo da variável (Label), que serve simplesmente para melhor explicar o nome da variável, pode ir até 256 carateres identificativos do nome das variáveis. Por exemplo, Label residência habitual dos turistas como explicativo do nome região. Os códigos utilizados (Values), são de grande utilidade quando se opera com variáveis qualitativas, onde os números apenas definem as categorias da variável. O Value Labels divide-se em dois itens: Value, onde se insere o código das categorias e Value Label, onde se insere o seu significado. Por exemplo, dado que 1 significa janeiro, inscreve-se no Value o valor 1 e no Value Label a palavra janeiro, seguida de ADD. As respostas omissas ou não respostas (Missing), servem para identificar a informação em falta, mas também podem ser utilizadas para excluir valores ou categorias da análise estatística. O utilizador pode definir como Missing Values as três modalidades seguintes: a primeira até três valores individuais; a segunda um intervalo de valores; a terceira um valor individual e um intervalo de valores. O intervalo de valores só se aplica a variáveis numéricas. Admitindo que há omissões na identificação do mês e que se quer proceder à análise de todo o ano com exceção de dezembro, cujo código é 12, então introduz-se no Discrete missing values os números 99, indicador de omissões na resposta para mês, e 12 para excluir da análise dezembro, premindo-se OK. Para identificar as não respostas, nas variáveis de Type Numeric, usam-se números que não pertençam à base de dados. Já nas variáveis Type String os campos vazios não são automaticamente considerados missings, pelo que têm de ser preenchidos, habitualmente por NR (não resposta) no Data View e introduzido NR, na coluna Missing do Variable View. Retomando o ficheiro Portugal_string.sav, verificam-se omissões na categoria dos hotéis correspondentes a Nº 35 e Nº 40, que foram substituídas por NR como se mostra:
25 INTRODUÇÃO 25 Aquando da recodificação automática da variável alfabética Hotéis em numérica HotéisR, o programa assume automaticamente o código 6 para NR, visto ser aquele que sucede à última categoria de 5 estrelas: O formato da coluna (Columns) controla simultaneamente a largura da coluna (Width) que aparece no Data Editor bem como o alinhamento dos valores (Text alignment). Se a largura definida for insuficiente, aparecem asteriscos em vez dos números. A disposição dos dados pode alinhar-se (Align) à esquerda, à direita ou ao centro. Após a definição das variáveis, no Data View introduzem-se os dados, onde aqui se apresentam apenas dois questionários de entre 286 respondidos. Cada linha do ficheiro corresponde um caso, pelo que os dados referentes ao mesmo caso se inscrevem nessa linha. Cada coluna do Data View corresponde a uma variável, sendo os dados referentes à mesma variável inscritos nessa coluna. Neste ficheiro as variáveis são: Número do questionário (Nº), país de residência (País), ano da estada (Anos), categoria do hotel (Hotéis), número de dormidas (Dormidas), número de hóspedes (Hóspedes), região donde proveem (região).
26 26 ANÁLISE DE DADOS PARA CIÊNCIAS SOCIAIS O número do questionário, obtido pelo comando seguinte, deve ser sempre incluído na análise, pois quando ocorrem erros de introdução ou codificação de dados, ou quando existe omissão de respostas, ou ainda quando há observações aberrantes, a utilização desta variável permite identificar de imediato os respetivos respondentes: Transform Compute Variable Target Variable: Nº Function group: All Functions and Special Variables: $casenum Numeric Expression $casenum OK
27 INTRODUÇÃO 27 Sobrepondo o cursor sobre cada uma das variáveis em coluna, visiona-se a descrição da sua identificação, aqui feita para a variável Hotéis. O Menu principal permite passar do Data View para o Variable View ou vice-versa, sobrepondo o cursor no canto inferior esquerdo do ecrã, ou alterar permite ainda os carateres da fonte, ou modificar a apresentação da barra de ferramentas. O visionamento no Data View dos dados em termos dos labels (códigos) ou dos value labels (etiquetas) obtém-se através de: View Value Labels O comando Window permite aceder à base de dados, aos Outputs, à Syntax, ou minimizar/maximizar as janelas onde se opera Análise estatística O comando Analyze tem por finalidade selecionar os procedimentos estatísticos a usar na análise de dados, como por exemplo, tabelas de frequências, exploração e descrição dos dados, testes paramétricos e não paramétricos, medidas de associação e de correlação, modelos de regressão linear, não linear, logística, curva ROC, previsão, sucessões cronológicas, análise de sobrevivência, análise fatorial, cluster, discriminante, pirâmides etárias. Admitindo que se pretende uma tabela de frequências dos hotéis, procede-se da seguinte maneira: Analyze Descriptive Statistics Frequencies Variable(s) Hotéis Display frequency tables OK Sobrepondo o cursor para cada variável, pode-se alterar a disposição pretendida como se mostra na janela superior para a variável Hospedes. A variável Hotéis que estava na janela esquerda, passa através da seta para o lado direito seguido de OK, que origina o painel de resultados (Output1) o qual se subdivide em duas janelas: a do lado esquerdo que resume o conteúdo dos resultados, enquanto que a do lado direito mostra a informação estatística pedida.
28 28 ANÁLISE DE DADOS PARA CIÊNCIAS SOCIAIS Querendo obter a listagem dos casos recorre-se ao comando: Analyze Reports Case Summaries 1.4. Gráficos Os gráficos complementam a análise exploratória dos dados através de figuras e devem adequar-se à informação que pretendem representar, de forma a clarificar a sua compreensão, tendo em conta o publico a que é dirigido. São exemplos de gráficos os: de barras e circulares, para representar percentagens e contagem de casos; os de linhas para representar médias; o diagrama de dispersão (scatter) para comparar duas variáveis métricas; o histograma para representar variáveis métricas contínuas; a caixa de bigodes para comparar de forma robusta duas distribuições em termos de quartis; o gráfico de erro, para representar simultaneamente uma medida de localização (média) com uma medida de dispersão (desvio padrão, erro padrão ou intervalo de confiança para a média), o gráfico de sequência para analisar o comportamento das variáveis ao longo do tempo. Os gráficos são explicados com mais pormenor ao longo do livro e podem obter-se diretamente através do menu principal clicando em Graphs, o qual alerta para a correta especificação da natureza das variáveis contidas na coluna Measures do Variable View, seguido de Chart Builder. Exemplificando, caso se pretenda visualizar a percentagem das categorias de hotéis por anos, após selecionar o gráfico de barras arrasta-se com o cursor para o Chart preview, onde no canto superior direito em Cluster se introduz Hotéis, na ordenada Percentage e na abcissa Anos, finalizando com OK. O gráfico finalizado surge na janela dos Outputs. Habitualmente para comparar contagens os gráficos de barras são de mais fácil perceção das diferenças do que os circulares.
29 INTRODUÇÃO Ajudas O menu Help tem como função esclarecer dúvidas do leitor e aparece em todas as caixas de diálogo do programa bem como no Menu principal que se mostram subdivididas num painel de duas janelas, onde escolhendo um assunto do lado esquerdo aparece a sua explicação do lado direito. O Topics exibe um painel sobre os tópicos e sua explicação; o Tutorial contém uma ajuda por assunto; a Command Syntax Reference mostra as instruções de construção dos resultados, a Programmability permite o acesso a outras linguagens informáticas ligadas ao IBM-SPSS; o Case Studies apresenta casos práticos de procedimentos estatísticos seguidos de algumas interpretações; o Algorithms apresenta as fórmulas subjacentes aos modelos; o Statistics Coach encaminha para o gráfico ou para o procedimento estatístico análogo ao que o leitor pretende fazer, marcado a sombreado na janela seguinte.
30 30 ANÁLISE DE DADOS PARA CIÊNCIAS SOCIAIS 1.6. Junção de informação de dois ficheiros O IBM-SPSS permite juntar informação contida em ficheiros de texto ou em bases de dados, referentes a novas variáveis ou a novos casos quer sejam provenientes de ficheiros do IBM-SPSS ou de outros programas informáticos Junção de variáveis Admitindo que se pretende adicionar ao ficheiro Portugal.sav informação sobre novas variáveis contidas na folha de cálculo Excel Portugal.xls, procede-se em três etapas: 1ª Etapa Acede-se ao ficheiro para onde se pretende importar a informação, neste caso Portugal.sav, através da instrução: File Open Data PortugalR.sav 2ª Etapa Entra-se no ficheiro Excel que contém a informação a exportar, que se converte num ficheiro.sav. Para tal, em Files of type escolhe-se Excel conforme assinalado a sombreado:
31 INTRODUÇÃO 31 Escolhe-se o ficheiro aqui com o mesmo nome com extensão.xls, que se introduz na janela em branco File Name, originando: Premindo Open abre-se a janela onde está selecionada a leitura do nome das variáveis que constam da primeira linha dos dados da folha do Excel pretendida, seguida de OK que conclui a importação para um novo ficheiro designado Untitled1.sav. Este ficheiro foi renomeado através do comando com o nome inscrito a negrito: File Save as File Name Portugal_estada.sav Save 3ª Etapa Juntam-se os dois ficheiros com extensão.sav. Para diferenciar o ficheiro Portugal.sav inicial aquele que resultará da adição da informação, faz-se uma cópia denominada PortugalR.sav. Após se ter assegurado que ambos os ficheiros estão ordenados da mesma forma, aqui por ordem crescente do número de identificação (Nº) que vai servir de variável chave para a junção dos dois ficheiros com extensões.sav, entra-se no ficheiro copiado PortugalR.sav seguido dos comandos: Data Merge Files Add Variables Abre-se a seguinte caixa de diálogo onde se sobrepõe o cursor sobre o ficheiro que se pretende exportar, tornando-o sombreado.
32 32 ANÁLISE DE DADOS PARA CIÊNCIAS SOCIAIS Premindo Continue acede-se à caixa de diálogo, onde as variáveis com o mesmo nome em ambos os ficheiros são identificadas com (+) que por serem as mesmas não são importadas. Tal justifica a janela da esquerda Excluded Variables. O ficheiro ativo PortugalR.sav contém agora as variáveis iniciais acrescidas da variável Estada e constam da janela da direita no New Ative Dataset: O IBM-SPSS emite o aviso sobre a necessidade de ambos os ficheiros terem a mesma ordenação de emparelhamento através da variável chave Nº: Como ambos os ficheiros com extensão.sav estão ordenados com a mesma ordem crescente, prime-se OK. Surge o ficheiro PortugalR.sav agora acrescido da variável Estada, como se mostra um excerto:
33 MARIA HELENA PESTANA é professora do ISCTE desde É doutorada em Métodos Quantitativos de Gestão, na área de Pesquisa de Mercados. É investigadora em Estatística, Econometria, e Análise de Dados aplicados nos domínios de Demografia, Economia, Finanças, Gerontologia, Gestão, Psicologia, Saúde, Sociologia, e Turismo. É autora de livros e de vários artigos científicos em publicações nacionais e estrangeiras. JOÃO NUNES GAGEIRO, licenciou-se em Organização e Gestão de Empresas no ISCTE e concluiu o curso «Hotel and Hospitality Management», da Universidade de Cornell em Ithaca (NY), nos EUA. É investigador em Turismo e Análise de Dados aplicados nos domínios de Economia, Finanças, Gerontologia, Gestão, Psicologia, Saúde e Sociologia. É autor de livros e de vários artigos científicos em publicações nacionais e estrangeiras. Este livro, fruto da experiência académica e profissional dos autores, foi agora, nesta 6ª edição, enriquecido com esquemas, resumos e 157 aplicações práticas, que inovam nas associações que estabelecem entre os diferentes capítulos, simplificando e consolidando os temas neles tratados, tornando-o acessível a todos os leitores, mesmo aqueles com poucas bases de matemática, estatística e informática. A introdução da syntax do IBM-SPSS permite, para qualquer distribuição e dimensão da amostra, calcular todas as probabilidades associadas, identificar os acontecimentos mais prováveis, determinar os erros e a potência do teste, bem como recorrer tanto às distribuições exatas como às aproximadas. Importância particular é dada à participação ativa do leitor, tornando o livro estimulante e útil para todos os que a ele recorram. Gini, Bayes, CV, MAD Médias: ponderada/aparada/ /geométrica/harmónica Outliers/influência/resíduos Índices Contrastes/tendência Variáveis artificiais Cluster ANOVA/MANOVA/ANCOVA Medidas Repetidas Fatorial Missings/padrões/substituição OR, RR, sensibilidade, prevalência Curva ROC MRLS, MRLM, 2SLS, WLS, Logística Path analysis Discriminante Amostras independentes/ /emparelhadas T, F, Normal, Qui-Quadrado MDS/MCA/ANACOR Decisão/sig/potência Syntax/Estimação/EMV Testes paramétricos/ / não paramétricos Graphs A publicação desta obra teve o apoio: Ficheiros SPSS para download ISBN
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