DELEGAÇÃO DE TETE CAPACITAÇÃO INTERNA DO CORPO DOCENTE/ FEVEREIRO DE 2015

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1 DELEGAÇÃO DE TETE CAPACITAÇÃO INTERNA DO CORPO DOCENTE/ FEVEREIRO DE 2015 TEMA: IBM SPSS Statistics 20 FACILITADORES: dr. Alfeu Dias Martinho dr. Pércio António Chitata dr. Domingos Arcanjo António Nhampinga 1. INTRODUÇÃO AO PACOTE SPSS 20 O SPSS é um programa de processamento e analise de dados designado por STATISTICS PACKAGE FOR THE SOCIAL SCIENCES antes da venda das ações para IBM para qual associaram a sigla e hoje se Chama IBM SPSS Statistics. Ele ajuda na tomada de grandes decisões governamentais, económicas, cientificas e outras. A 1ª versão foi criada em 1968 por Norman H. Nie, C. Hadlai (Tex) Hull e Dale H. Bent, versão criada para grandes computadores. Em 1984 saiu a primeira versão para computadores pessoais. Desde la foram criadas várias outras versões com objetivo de atualizar os procedimentos e aumentar o nível de funcionalidade. Atualmente as versões que mais se usam são as da IBM SPSS Statistics e, já esta em uso uma das últimas versões, IBM SPSS Statistics 21. O nosso estudo basear-se-á na versão 20 do SPSS, mas há que salientar que todas as versões fazem o mesmo trabalho com exceção de um e outro aspeto. Abordaremos aspetos básicos desde o acesso ao ambiente de trabalho, criação de base de dados, importe e exporte de uma base de dados, tabulação e análises descritivas. 1

2 2. ACESSO À JANELA PRINCIPAL DO SPSS O SPSS possui 7 janelas (IBM SPSS Data Editor, IBM SPSS Statistics Viewer, IBM SPSS Syntax Editor, IBM SPSS Pivot Table Object, IBM SPSS Chart Object, Script Editor e Text Output Editor). As principais, na ordem acima, são as três primeiras que, respetivamente, permitem: Entrar, modificar e visualizar dados; Visualizar resultados (tabelas, gráficos, ); Guardar os comandos do SPSS para usá-los em ocasiões futuras. A IBM SPSS Data Editor possui, por sua vez, duas janelas: Visualização de dados e visualização de variáveis. Para acessá-las: Clique com o botão direito do mouse no ícone do SPSS, na caixa de diálogo que lhe for apresentada clique na opção Abrir, abrirá a janela principal do SPSS. Icon do SPSS 20 Janela Principal do SPSS E a caixa de diálogo IBM SPSS statistics 20 A 1ª caixa de diálogo que lhe é apresentada é IBM SPSS statistics 20 que possui as seguintes opções: 1. Abrir uma nova origem de dados: Permite abrir os últimos dados que foram usados; 2

3 2. Abrir outro tipo de arquivo: Permite Abrir uma base de dados guardada em qualquer arquivo do Computador; 3. Executar o tutorial: Dá acesso ao tutorial do SPSS (Guia de orientação) 4. Inserir dados: Mantém as janelas principais limpas (sem dados) de modo que permita o lançamento de novos dados; 5. Executar uma consulta existente (ajuda) 6. Criar uma nova consulta usando o assistente de banco de dados. Para o nosso caso, vamos executar (clicar) a opção 4, para aceder à janela principal e proceder a definição das variáveis e o lançamento de novos dados. 3. MUDAR DE IDIOMA A IBM SPSS Statistics 20 permite que o executor use a interface e o output com o seu idioma preferido. Caso o SPSS não esteja no seu idioma, pode mudá-lo executando: Editar Opções Geral A opção: saída Idioma, vai permitir mudar o idioma do ambiente de trabalho. A opção: Interface do usuário Idioma, vai permitir mudar o idioma do seu ambiente de trabalho. 3

4 4. CRIAR UMA BASE DE DADOS 4.1. DEFINICÃO DAS VARIÁVEIS As variáveis e suas características são definidas na janela: visualização de variáveis (1). Em (2), encontramos uma linha da qual procede-se a definição das variáveis e suas determinadas característica, das quais descrevemos as importantes: Nome: Escrevemos o nome da variável em estudo. As palavras não devem possuir espaçamento. Exemplo: Peso, Sexo, Idade, Salário_Mensal Tipo: Identificamos o tipo de variável de acordo a lista abaixo descrita na caixa de diálogo. Para este caso vamos usar variáveis do tipo Numéricas ou Texto (Sequência). Largura: Indicamos o nº máximo de letras/dígitos (parte inteira) que servem para armazenar a variável. Decimais: Indicamos o nº máximo de casas decimais que servem para armazenar a variável. 4

5 Rótulo: Indicamos o significado da variável. Por exemplo, Peso de bebes chingodzi. Valores: Codificamos as variáveis tipo texto que possuem várias opções (Categorias). Por exemplo a variável Sexo pode ser Feminino ou Masculino, nisto podemos codificar: feminino por 1 e Masculino por 2. Na opção Valor escrevemos o código e, em Rótulo a categoria, depois clica-se em adicionar assim sucessivamente. A codificação aplica-se e é relevante para perguntas fechadas, pois facilita o lançamento de dados no programa e evita erros ortográficos, no lançamento, que podem conduzir a análises erradas. Ausente: Codificamos os valores/dados perdidos, por exemplo, dados que não foram preenchidos num determinado inquérito. Nestes espaços colocamos os códigos numéricos Medir: Indicamos si a variável é Qualitativa (Nominal ou Ordinal) ou Quantitativa (escala/nominal/ordinal). 5

6 4.2. LANÇAMENTO DE DADOS Os dados são lançados na janela: Visualização de dados (1). Em (2) estão visualizadas as variáveis em estudo e, em (3) os dados em coluna por variável. Nota: Caso as categorias codificadas não estejam visualizados, como é o caso da variável sexo que só nos é apresentado os códigos 1 e 2, clicamos o menu visualizar e, na caixa de diálogo que aparece, ativamos a opção rótulos de valor, assim o problema fica resolvido e as categorias correspondentes aos códigos ficara visualizada. Como se pode observar, já conseguimos ver as categorias da variável sexo: Feminino e Masculino. 6

7 5. ABRIR UMA BASE DE DADE DADOS EXISTENTE (IMPORTAR DADOS) Se tivermos uma base de dados já formada em Excel, Wordpad, Bloco de notas ou um outro aplicativo, não será necessário criar uma nova base de dados como o fizemos no ponto 4, simplesmente importamo-la para o SPSS, fazendo: 5.1. Clicar em: Arquivo Abrir Dados 5.2. Na caixa de diálogo que aparece: Selecionamos Todos arquivos na opção Arquivos do tipo, depois executa-se um duplo clique sobre o documento que contém a base de dados, ou selecionamo-lo e clicamos na opção Abrir: Depois é só seguir as instruções atentamente, lendo os pedidos sobre as opções. 6. ANÁLISE DESCRITIVA DOS DADOS Nesta fase vamos apenas tratar da análise descritiva dos dados, que vai desde a tabulação, a determinação de medidas estatísticas descritivas, como por exemplo as de tendência central, dispersão, forma e outras que se considerarem importantes para o resumo dos dados. Assim temos: 7

8 6.1. Clicando em: Analisar Estatísticas descritivas Frequências, obtemos a caixa de diálogo Frequências, nela fazemos: 0 Selecionar a variável em estudo Dar um clique na seta. A variável passa para o campo Variáveis (0), donde podemos extrair a tabela de frequências (1) e qualquer outra medida estatística (2) ou mesmo gráficos (2) sobre ela. Explicação de algumas opções importantes apresentadas: 1 Exibir tabela de frequências: Ativada esta opção, obtemos a tabela de distribuição das frequências, como mostra a tabela abaixo: Nota: A tabulação dos dados no SPSS não apresenta as frequências acumuladas, devendo o investigador calculá-las exportando os dados para o MS Excel, caso necessite essa distribuição de frequência. Como se pode observar na tabela a cima: A 1ª coluna Mostra os Dados/Categorias A 2ª coluna Mostra a Frequência absoluta de cada dado/categoria (o nº de vezes que cada dado/categoria se repete na amostra). Por exemplo, o nº 12 repete-se 2 vezes. 8

9 A 3ª coluna Mostra a Frequência relativa percentual (Indica a percentagem que cada dado/categoria ocupa em relação ao total da amostra). A 4ª coluna Mostra a Frequência relativa percentual válida (Indica a percentagem que cada dado/categoria ocupa em relação ao total de observações validas Observações não ausentes). A 5ª coluna Mostra a Frequência acumulada percentual (Exemplo: sobre a variável idade podemos afirmar que 50% dos estudantes tem idade inferior ou igual a 14 anos. 2 Estatísticas: Esta opção da acesso a caixa de diálogo Frequência: Estatística. Nela podemos ativar diferentes medidas descritivas, dependendo do tipo de variável (texto ou numérico). Vamos explorar algumas medidas para a variável idade: Descrição de algumas medidas descritivas: Média: É uma das medidas mais importantes, mas é muito influenciada pelos valores extremos. No exemplo, a idade média é 14.9 Mediana: É a medida estatística que deixa 50% das observações (depois de organizados em rol estatístico) abaixo. Por exemplo o valor que deixa 50% dos dados abaixo é14.5 9

10 Moda: Identifica a observação mais frequente. Por exemplo, a idade mais frequente é 12. É importante salientar que quando há várias modas, o SPSS prima pela moda de menor valor, como é o caso. Erro padrão e Variação: Mede o nível de dispersão das observações em relação a média. A mais usada e precisa é o erro padrão. Nos ajuda a comparar dois ou mais grupos de dados, assim, quanto menor, melhor (os dados si ajustam a média). Nota: Uma boa forma de medir o nível de dispersão dos dados é determinar o coeficiente de variação CV=(erro padrão/média)*100. Em termos gerais se CV<15% melhor é o ajustamento dos dados à média. Neste caso temos CV=(5.878/14.9)*100=39.4%. Assimetria e Kurtosis: Estas medidas ajudam a analisar a normalidade de uma variável, pois, valores muito distantes de zero indicam não normalidade da variável. Para assimetria, temos: Distribuição simétrica (normal) assimet.=0, assimétrica positiva (indica que os dados estão mais concentrados por baixo da média) assimet.>0 e, assimétrica negativa (Indica que os dados estão mais concentrados por cima da média) assimet.<0. Kurtosis (curtosis) também chamada medida de achatamento, mede o nível de afilamento da curva em relação a normal. Estas características podem ser observadas no gráfico de barras/histograma e para efeitos de confirmação da normalidade pode-se recorrer a outros testes como por exemplo: kolmogorov Smirnov ou de Shapiro-Wilk. Máximo e Mínimo: Indicam as observações extremas (Dados organizados em rol). Percentis: Tem a mesma interpretação da mediana. 3 Gráficos: Aqui definimos o tipo de gráfico que desejamos, claro em função do tipo e especificação da variável em estudo. Em geral temos: Gráficos de barras Comumente usado para variáveis discretas (Com poucos dados e poucas repetições ou Com muitos dados e muitas repetições). Usaremos para representar a Idade dos estudantes. Histograma Para dados agrupados em classes (variáveis contínuas, variáveis discretas com muitos dados e poucas repetições). 10

11 Gráficos de pizza Conhecidos por gráficos de sectores, comumente usados para variáveis qualitativas. Usaremos para representar Estado civil. Nota: Mais opções sobre gráficos podemos encontrar no Menu Gráficos Análise Estatística descritiva Descritivos, obtemos a caixa de diálogo Descritivos. Nela também obtemos quase todas as medidas estatísticas obtidas no subponto 6.1., praticamente aqui só trabalhamos com dados numéricos. 11

12 6.3. Analisar Estatísticas descritivas Explorar, obtemos a caixa de diálogo Explorar. Aqui são apresentadas as principais medidas estatísticas de resumo (Média, Mediana, Variância e outras), tal como as apresentadas nos subpontos 6.1. e 6.2., mas difere-se dos comandos anteriores no seguinte: Aqui, estimamos as estatísticas individuais se arrastadas as variáveis em estudo para Lista dependente ; estimamos as estatísticas por grupos se arrastada a variável de agrupamento para Lista de fator (permitindo relacionar as medidas estatística da variável em Lista dependentes por cada grupo/categoria da variável em Lista de fator ). O exemplo abaixo mostra as estatísticas de idade por sexo. 12

13 6.4. Analisar Tabela de referência cruzada. Este comando permite relacionar duas variáveis por agrupamento e determinar se existe associação entre elas ou não. É comum e prático usar-se para variáveis qualitativas, pois aqui o mais importante são as frequências (Observadas e esperadas) para o cálculo da estatística qui-quadrado, e não o dado. Na opção estatística, o investigador pode ativar medidas como Qui-quadrado, correlações, as medidas de associação nominal e ordinal,, extrair gráficos. Na opção células, encontramos as frequências observadas, esperadas, percentagens, 13

14 7. Dados Ponderar casos (Dados agrupados). Este comando permite que introduzamos no SPSS dados agrupados, caso tenha dados organizados nalgum local. Na caixa de diálogo Ponderar casos, ativamos a opção ponderar casos por, arrasta-se a variável que corresponde a frequência absoluta para o campo variáveis de frequência e um clic em OK. 14

15 8. Transformar Armazenamento visual (Agrupar em intervalos). Este comando é apropriado para tabular os dados em intervalos com finalidades de permitir a facilidade no estudo da mesma, neste caso estamos a falar de dados com muitas observações e pouca repetição (dados do tipo 3). Na caixa de diálogo Armazenamento visual, arrastamos a variável que se deseja agrupar do campo variáveis para variáveis para armazenar e clicamos em continuar. Na caixa de diálogo a seguir criamos os rótulos (intervalos), nomeamos o novo agrupamento. Se desejarmos construir intervalos de amplitudes iguais clicamos em fazer pontos de corte para definir: Primeiro local do ponto de corte (limite superior do 1º intervalo), número de pontos de corte (é o nº de intervalos-1) e, largura (amplitude da classe/intervalo). Para mais informações, consulte: Guia breve de IBM SPSS Statistics 20 ou acesse a pagina Tete, 02 de Fevereiro de