Prof. Estevam Martins

Transcrição

1 SPSS Statistics Conceitos Básicos Prof. Estevam Martins

2 "Sou artista suficientemente para desenhar livremente com minha imaginação. i A imaginação é mais importante que o conhecimento. O conhecimento é limitado, a imaginação rodeia o mundo. Albert Einstein

3 Conhecendo o SPSS O SPSS - Statistical Package for the Social Scienses - é um poderoso software estatístico especialmente desenvolvido para a utilização por profissionais de ciências humanas e exatas. Diferentemente de outros pacotes estatísticos existentes no mercado, o SPSS apresenta uma interface bastante amigável ao usuário, facilitando em muito suas análises estatísticas.

4 Conhecendo o SPSS

5 O Que é Possível Fazer Com o SPSS? Criar, definir e modificar variáveis. Conhecer o número de casos e calcular percentuais para cada uma das variáveis existentes em seu banco de dados. Calcular medidas simples e múltiplas. Realizar cruzamentos devariáveis. i Gerar os mais diversos tipos de gráficos. Verificar a existência de associações e/ou correlações entre variáveis. Executar análises de variância, regressão, cluster, séries temporais, survival e muito mais.

6 Áreas de Interesse O SPSS pode ser utilizado nas mais diversas áreas do conhecimento e aplicações, tais como, Marketing, Psicologia, Administração, Educação, Ciências Sociais, Serviço Social, Economia, Finanças, Saúde Pública, Pesquisa de Mercado, Pesquisa Social, Pesquisa Eleitoral, Pesquisa de Opinião, Pesquisa de Mídia etc.

7 Características do SPSS De ummodomuito sucinto, o sistema it SPSS dispõe de: Data Editor: Editor de Dados: uma versátil folha de cálculo, l que permite definir, i introduzir, modificar, corrigir e visualizar a informação. O Data Editor abre automaticamente quando se entra no SPSS. Viewer: Janela de Resultados: todos os resultados estatísticos, tabelas, gráficos, são visualizados numa janela designada por Viewer. Uma janela Viewer abre automaticamente na primeira vez que o usuário executar uma tarefa que gera output.

8 Características do SPSS De um modo muito sucinto, o sistema SPSS dispõe de: Pivot Tables: Tabelas Dinâmicas: o programa dispõe de uma potente rotina de geração de tabelas dinâmicas (ou pivot tables), que permitem que o usuário explore os dados, com o re-arranjo de colunas e linhas. Chart Editor: permite realizar todos os tipos de gráficos usuais em estatística, a fim de realçar as análises efetuadas. Também podem ser alteradas as cores, selecionar tipos e tamanhos de fontes, fazer rotações etc. Text Output Editor: permite alterar texto que não seja visível no Pivot Table Editor. Com ele, o usuário poderá alterar o tipo, tamanho, cor e estilo das fontes.

9 Definindo Variáveis OSPSS permite definir as seguintes características de uma variável: Name - nome da variável. Type - tipo de dados (numérico, texto, data etc). Width - tamanho da variável. Decimals - número de casas decimais se a variável for numérica. Label - descrição dos rótulos da variável e de seus valores.

10 Definindo Variáveis OSPSS permite definir as seguintes características de uma variável: Values - atribuir valores para os rótulos. Missing - definir valores desconhecidos. Column - formatação das colunas. Align -tipo de alinhamento (direita, esquerda, central). Measure - tipo da variável (escalar, ordinal, nominal).

11 Definindo Variáveis

12 O Nome da Variável Os nomes válidos para uma variável devem obedecer as normas seguintes: O nome da variável deve possuir, no máximo, oito caracteres. O nome da variável ldeve começar por uma letra; os restantes t caracteres podem ser letras (maiúsculas ou minúsculas são iguais), algarismos, ou os #, _, $. Não se podem usar espaços em branco, nem os seguintes caracteres:!,?,,, *+ *, +, -, %, vírgula, ponto e vírgula, \, /, >, <. Os nomes não podem terminar com ponto. Evitar terminar o nome com o caractere _ (underscore). Evitar usar caracteres acentuados ou com til.

13 O Tipo da Variável Numeric Numérico String Texto Dollar dólar (moeda) Date data Os Rótulos da Variável e dos seus Valores O rótulo de uma variável pode ter até no máximo 255 caracteres e deve ser editada na célula Label da variável desejada.

14 Os Rótulos da Variável e dos seus Valores

15 Declarando os Valores em Falta da Variável Quando o valor de uma variável é desconhecido ou perdido (em uma entrevista corresponde a respostas não dadas ou desconhecidas), usa-se um numero como código especial para este valor. A esse valor dá-se o nome de missing. i O sistema SPSS considera missing os: valores em branco no arquivo de dados quando uma variável transformada não tem valores definidos, como por exemplo, o valor zero sendo divisor ou quando um valor missing de uma variável é usado no cálculo de uma nova variável.

16 Declarando os Valores em Falta da Variável

17 O Tipo de Alinhamento da Variável N l ilh V i bl Vi l i él l Cl di it ú d t Na planilha Variable View, selecionar a célula Columns e digitar o número de caracteres visíveis para a variável. A célula Columns assume valor default 8, embora possa assumir um valor inteiro entre 1 e 255.

18 A Escala de Medida da Variável Em Variable View, selecionar a célula Measure e escolher a escala de medida que se deseja definir para a variável (métrica, ordinal ou nominal). Nominal: são as escalas mais comuns em pesquisas de marketing. Seus números servem para identificar a escolha do respondente e não determinar ordem ou mesmo se A é melhor que B. Os números são associados aos pontos de resposta, visando criar uma organização nas escalas. É exemplo clássico de escala nominal, questões de sexo e as de dicotomia (sim; não) e diferencial semântico (puro _ impuro). Ordinal: objetiva criar como o próprio nome diz, uma ordem de valor, segundo a preferência do respondente. Por exemplo, em uma escala, A é preferido a B, mas não identifica-se o quanto A é menor que B.

19 A Escala de Medida da Variável Intervalar: são questões que visam comparar intervalos e medir o quanto uma preferência encontra-se distante de outra. Atualmente são objeto de infindáveis discussões entre estatísticos e acadêmicos de marketing quando da aplicação de testes estatísticos, afinal são consideradas discretas mas podem passar por um processo de aproximação e tornarem-se contínuas. Razão: são as variáveis contínuas Peso idade renda são exemplos de questões de Razão:, são as variáveis contínuas. Peso, idade, renda, são exemplos de questões de razão.

20 Transformação de Dados O SPSS permite a criação de uma nova variável a partir de transformações sobre outras variáveis. Os três comandos no SPSS usados para transformação de dados são: COMPUTE, RECODE e IF CASES. Com tais comandos é possível: Criar novas variáveis ou alterar os valores de variáveis já existentes. Calcular l valores sobre apenas uma parte dos casos, baseando-se emcondições lógicas. Usar mais de setenta funções pré-existentes: funções aritméticas, estatísticas, de distribuição, e de manipulação de caracteres.

21 O Comando COMPUTE O comando COMPUTE cria uma nova variável ou modifica os valores de uma variável para cada caso do arquivo de dados. É possível usar operações aritméticas ou funções nas transformações de variáveis numéricas. Se a variável numérica já existir, ela assumirá os novos valores especificados pela transformação do COMPUTE, com o mesmo formato. Se for uma nova variável ela será acrescentada na lista de variáveis especificadas no arquivo ativo. Na barra de menus escolher: Transform Compute...

22 O Comando COMPUTE

23 Subconjunto de Casos Usando o Comando IF CASES O comando IF Cases permite criar variáveis em função de uma expressão lógica Podese criar uma nova variável ou modificar os valores de uma variável já existente. Na barra de menus escolher: Transform Compute... Após a escolha da variável a ser transformada, pressionar o botão If... Selecionar a opção Include if case satisfies condition.

24 Subconjunto de Casos Usando o Comando IF CASES

25 Recodificação de Valores no Comando RECODE A recodificação de variáveis altera os valores de uma variável já existente, permitindo combinar valores em um valor ou converter uma variável contínua em categórica. As palavras chaves usadas na recodificação de valores são: THRU - especifica a amplitude do intervalo dos valores a serem recodificados. LOWEST - especifica o valor mais baixo. HIGHEST - especifica o valor mais alto. ELSE - recodifica valores não mencionados em um único valor.

26 Recodificação de Valores no Comando RECODE Recodificação na Mesma Variável Para recodificar os valores de uma variável: Na barra de menus escolher: Transform Recode Into Same Variables... Selecionar as variáveis que se pretendem recodificar. Pressionar o botão Old and New Values, para especificar a recodificação.

27 Recodificação de Valores no Comando RECODE Recodificação na Mesma Variável

28 Recodificação de Valores no Comando RECODE RecodificaçãonaMesma Variável

29 Recodificação de Valores no Comando RECODE Recodificação em uma Variável Diferente Para recodificar os valores em uma variável diferente: Na barra de menus escolher: Transform Recode Into Different Variables...

30 Recodificação de Valores no Comando RECODE Recodificação em uma Variável Diferente Selecionar as variáveis que se pretende recodificar. Definir o nome da nova variável em Output Variable. Pressionar o botão Change. Definir o rótulo para a nova variável criada em Label. Pressionar o botão Old and New Values, para especificar a recodificação..

31 Recodificação de Valores no Comando RECODE Value - usado quando o usuário está interessado em transformar um valor especifico da variável em questão emumnovovalor. System Missing - usado quando se quer especificar um valor numérico para os valores ausentes do sistema (pontos ou vírgulas). System or User Missing - usado quando se deseja especificar um valor numérico para todos os tipos devalores ausentes: os do sistema e os especificados pelousuário. ái

32 Recodificação de Valores no Comando RECODE Recodificação em uma Variável Diferente

33 Recodificação de Valores no Comando RECODE Recodificação em uma Variável Diferente

34 Sl Seleção de Casos Em certas situações, há necessidade de efetuar as análises sem a inclusão de todos os casos contidos nas variáveis i emtela. tl Uma situação típica é quando se verifica a presença de outliers, ou seja, valores extremos, muito elevados ou muito baixos, que provavelmente são devidos a erros de digitação, ou eventualmente observações anômalas que, incluídas nas análises estatísticas, irão distorcer a validade das conclusões. Desta forma, poderá ser preferível excluí-laslas das análises, mas sem as eliminar do arquivo de dados.

35 Seleção de Casos O SPSS permite realizar essa seleção usando diferentes critérios: All cases - são selecionados todos os casos do arquivo. Opção usada como padrão. If condition is satisfied - seleção de casos ancorada em uma determinada condição lógica. Random samples of case - seleção de uma amostra aleatória que se deseja utilizar na análise.

36 Seleção de Casos O SPSS permite realizar essa seleção usando diferentes critérios: Based on time or case range - seleção de um número determinado de casos. Por exemplo, selecionar todos os dados relativos ao mês de fevereiro até novembro. User filter variable escolhe-sese uma variável no banco de dados que será usda como filtro: todos os casos para os quais a variável filtro assume o valor 0 (ausente) não serão selecionados.

37 Sl Seleção de Casos Também, o usuário deverá optar por um dos dois tipos de filtros: Filtered os casos selecionados são marcados com uma linha em diagonal e não são eliminados da janela de dados que se está trabalhando embora não sejam incluídos nas análises posteriores. Caso o usuário queira usar novamente os casos não selecionados na mesma sessão, deverá desligar o filtro usando a opção All Cases no quadro Select. Deleted os casos não selecionados são eliminados da janela de dados. Caso o usuário queira usar novamente os casos não selecionados, deverá ler novamente o arquivo de dados.

38 Seleção de Casos

39 Seleção de Casos

40 Créditos FRANCISCO ESTEVAM MARTINS DE OLIVEIRA é graduado em Estatística pelo Departamento de Estatística e Matemática Aplicada (DEMA) da Universidade Federal do Ceará, pós-graduado no ensino da matemática e mestre em Engenharia de Produção pela UFSC. É autor do livro Estatística e Probabilidade 2ª Edição, 8ª tiragem editado pela Editora Atlas, SPSS Básico para Análise de Dados 1ª Edição, 1ª tiragem editado pela Editora Ciência Moderna. Atualmente é Professor Titular do Centro de Ciências Administrativas da Universidade de Fortaleza (UNIFOR), Estatístico do Instituto Fecomercio/CE de Pesquisa e Desenvolvimento do Comércio IPDC, Estatístico Ad Hoc do Instituto Fecomercio/SE de Estudos, Pesquisas e Desenvolvimento IFPD, Consultor Senior da FCDL Bahia, Estatístico Ad Hoc do Instituto Fecomercio/AL de Estudos, Pesquisas e Desenvolvimento IFEPD.