Função Mudar de unidade estatística Frequentemente, certas pesquisas contêm informações correspondentes a níveis estatísticos diferentes. No Sphinx (Survey ou Léxica), a partir do menu Gestão, opção Mudar a unidade estatística, é possível alterar a unidade estatística, dividindo ou reagrupando observações. Exemplo 1: em uma pesquisa, pode se ter diversos registros de uma mesma pessoa, cada registro correspondendo a um momento, a uma entrevista, a uma transação ou a um negócio. Nesses casos, podese imaginar 2 níveis de análise: o da pessoa, ou o do momento/entrevista/transação/negócio. Nesse segundo caso, a unidade é o questionário completo. No primeiro caso, a unidade é a pessoa, para o qual deve se utilizar a opção reagrupar as observações de um mesmo indivíduo. Exemplo 2: em uma pesquisa sobre residências, descreve se a casa (tipo de habitação, renda total, profissão do chefe da família, tamanho da família, etc.) e depois descreve se os membros da família. Esta descrição exige a repetição de um grupo de questões, tais como idade, sexo, formação. Nesses casos, pode se imaginar 2 níveis de análise: aquele da família cuja unidade é o questionário completo, ou aquele da pessoa cuja unidade correspondente as questões que descrevem cada indivíduo. Nesse segundo caso, deve se utilizar a opção dividir as observações. A função Mudar a unidade estatística gera cópias das pesquisas ao mudar de unidade estatística. A cada uso da função, uma nova pesquisa correspondente à nova unidade estatística será criada.
Posicione se no estágio Coleta das respostas e acesse o menu Gerar, opção Mudar a unidade estatística, a janela abaixo será aberta, na qual pode se escolher Dividir as observações ou Reagrupar as observações. Estas opções serão detalhadas a seguir. Dividir as observações Escolhendo Dividir as observações, 5 possibilidades de escolha são propostas: Dividir segundo as partes: Dividir segundo as partes é o caso mais frequente relacionado ao procedimento de mudar de unidade estatística. No questionário, localiza se uma parte geral e em seguida um conjunto de partes idênticas baseadas cada uma em um identificador (membro da família, produto utilizado, etc.). Seleciona se então essas partes na lista das partes. Elas devem ser perfeitamente homogêneas. Cada observação dará lugar a tantas observações quantas forem as partes idênticas. Dividir segundo as questões: Os itens são definidos por um conjunto de n questões idênticas. Cada observação será dividida em tantas observações quantas forem as questões.
Dividir segundo o valor de uma questão múltipla: Criam se tantas novas observações quantas forem as categorias da múltipla. Dividir segundo o valor de uma questão numérica: Por exemplo, deseja se ponderar a estatística de residências por seu tamanho. Cria se então tantas observações quantas forem as quantidades de indivíduos nas residências. Dividir segundo o conteúdo de uma questão texto: Criam se tantas novas observações quantas forem os fragmentos de texto existentes (1 fragmento = 1 marca).
Depois Antes 7 questões 14 questões 10 observações 3*4 2 (1 pessoa não opinou sobre 2 das marcas) 4 Observações Tabela cruzada para o conjunto das marcas Análise impossível sobre o conjunto das marcas
Reagrupar as observações Esta operação é o inverso da descrita anteriormente (Dividir as observações). A unidade estatística é o item e deseja se fazer análises pelo seu conjunto. A operação consiste em criar uma nova pesquisa com tantas observações quantos forem os lotes (indivíduos, por exemplo). Para cada uma das variáveis, indica se qual valor atribui se ao lote em função dos valores de cada item específico. O modo de cálculo oferecido dependerá da natureza da variável. A forma de agrupamento segue a seguinte lógica: as observações que tiverem a mesma chave serão agrupadas (as questões irão calcular o valor a assumir em função do que for definido nos tratamentos aplicáveis: ignorar, conservar, fundir ou calcular); Peguemos como exemplo um conjunto de faturas para as quais tem se uma variável chamada CÓDIGO DO CLIENTE, seguida das características da fatura (data, total, quantidade, nome do produto, origem do pedido, número da fatura). Para fazer uma análise por cliente, reagrupa se todas as faturas correspondente a um mesmo cliente. DATA: deseja se conservar a data da última fatura; QUANTIDADE: procura se obter a quantidade total das faturas de cada cliente; NOME DO PRODUTO: deseja se, nesta variável texto, a lista de todos os produtos adquiridos; TOTAL: o dado mais interessante é a média de compra por fatura, mas poderia ser outro também;
MEIO DE PEDIDO: esta variável fechada única possui categorias: telefone, internet, etc. Deseja se conservar toda informação e então obter uma variável fechada múltipla na qual uma categoria é marcada se o cliente efetuou pelo menos um comando através desse item. Nº DA FATURA: esta variável não possui significado na análise dos clientes e então poderá ser ignorada; QTIA FATURA: indica a quantidade de faturas de cada cliente. Os tratamentos possíveis são os seguintes: Num primeiro momento, é necessário indicar qual é a variável que vai permitir identificar as observações a reagrupar (CÓDIGO DO CLIENTE, por exemplo). Em seguida, seleciona se uma ou mais variáveis e indica se o modo de transformação na lista drop down. Por fim, basta nomear a nova pesquisa e ela será automaticamente executada. Para todos os tipos de variáveis, pode se conservar a primeira ou a última aparição, ou ainda ignorar a variável. Para certos tipos de variáveis, pode se escolher um método de cálculo mais avançado: Variáveis fechadas: fundir as respostas em uma questão fechada múltipla; Variáveis texto: reunir todos os textos; Variáveis numéricas: fazer a soma ou a média dos valores
Antes Esta variável foi considerada inútil no reagrupamento CCC passou 2 pedidos 400 +1080 +500 +200 = 2180 Depois
Geração da nova pesquisa Uma nova pesquisa é criada contendo pela quantidade de observações multiplicada pelo número de itens, quantidade de fragmentos da questão texto ou valor da numérica. Uma variável adicional será gerada: ela será uma chave que estabelece a correspondência com a pesquisa original (nº do item, conteúdo do fragmento).