Apostila: Análise Estatística utilizando SPSS
Juliana-Bahiense
Análise Estatística Utilizando o SPSS
Guia prático de comandos
Juliana-Bahiense de Sousa Guimarães.
Salvador/BA
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Apostila SPSS
Tipologia: Notas de estudo
Antes de 2010
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Juliana-Bahiense
Análise Estatística Utilizando o SPSS
Guia prático de comandos
Juliana-Bahiense de Sousa Guimarães.
Salvador/BA
Juliana-Bahiense
- Introdução ..................................................................................................................................... Sumário
- Primeiro Passo ............................................................................................................................
- As Janelas ....................................................................................................................................
- Os Menus ......................................................................................................................................
- 4.1 Data Editor ..............................................................................................................................
- 4.2 Output ......................................................................................................................................
- Análise de Dados ......................................................................................................................
- Bibliografia Consultada ..............................................................................................................
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3. As Janelas
No SPSS existem 7 tipos de janelas, são elas:
SPSS – Data Editor: permite a entrada, modificação e visualização dos dados.
Output – SPSS Viewer: é a janela de resultados, tabelas e gráficos.
Syntax – SPSS Syntax Editor: janela onde guardamos os comandos do SPSS para reutilizarmos em outra ocasião.
SPSS Pivot Table Object: permite editar e modificar tabelas.
SPSS Chart Object: permite editar e modificar gráficos.
Script Editor: cria e modifica scripts para automatizar tarefas.
Text Output Editor: altera texto não visíveis no Pivot Table Editor.
Porém, ele trabalha basicamente com as três primeiras, que estarão expostas nesta apostila.
O aspecto inicial do editor é apresentado nas figuras a seguir.
Na Figura 1 temos o Data View (Data Editor), em que as colunas são as variáveis e as linhas os casos (ou indivíduos). As células podem conter valores numéricos ou alfanuméricos, mas não podem conter fórmulas.
Figura 1 - Tela dos dados – banco anorectic.sav
Na Figura 2 temos o Variable View (Data Editor), local onde definimos as características das variáveis:
Name : nome da variável, máximo de 64 caracteres, letras maiúsculas e minúsculas são iguais.
Type : tipo da variável (numérica, data, monetária, alfanumérica (string))
Width : comprimento da variável, isto é, a quantidade de dígitos que possui.
Decimals : número de casas decimais que a variável possui.
Label : descritivo da variável
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Values : rótulos dos valores das variáveis (pe, 1=feminino e 2=masculino).
Missing : para indicar a codificação dos valores perdidos, aqueles que não serão considerados para efeito de cálculo estatístico.
Columns : indica o numero de caracteres que formam a coluna, ou seja, a largura da coluna.
Align : alinhamento dos dados.
Measure : seleciona a escala de medida da variável (intervalar/razão, ordinal ou nominal).
Figura 2 - Tela das variáveis – banco anorectic.sav
Na Figura 3 temos o View (Output), que mostra todas as saídas solicitadas, como gráficos, tabelas, e resultados estatísticos. Na Figura 4 temos a tela de sintaxe do comando “Frequencies” do tópico Descriptive Statistics.
Figura 3 - Tela de saída – Output – banco anorectic.sav
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Edit – gerencia comandos de edição dos arquivos, modificar, copiar, colar, cortar, apagar, localizar e manipula o formato de saída ( default ).
View – formato das telas: barras de ferramentas, fontes, status e linha de grade e rótulos de variáveis.
Data – inserir variável ou dados, define formato dos dados, ordena o arquivo segundo valores de uma variável, transpõe variáveis (em um novo arquivo – transpose), agrupa arquivos (merge files), cria novo arquivo com valores agregados das variáveis originais, divide um arquivo segundo uma variável qualitativa, seleciona casos em que cumprem uma certa condição, pondera os valores da variável.
Transform – para alterar variavel selecionada, calcular novas variáveis a partir das existentes, gera amostra aleatória, cria nova variável através de uma existente, recodifica variáveis, transforma variável qualitativa em categórica, atribui postos aos valores de uma variável (segundo outra), cria variável Lag de uma série temporal, substitui valores perdidos, roda as transformaçõess pendentes.
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Analyze – Funções estatísticas como Análise Descritiva, Tabelas de Freqüências, Análise de Variância, Correlação, Regressão, Análise Fatorial, Análise de confiabilidade, Análise de respostas múltiplas, Testes Não-paramétricos, Análise de Sobrevivência, etc.
Graphs – Criar gráficos de barras, setorial, Boxplot, linha, histograma, etc.
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5. Análise de Dados
No SPSS podemos criar um banco novo no próprio programa ou importar de um outro software, tais com Excel, Acess, DBase.
Após carregar o banco de dados o SPSS está pronto para ser explorado.
Iniciaremos com procedimentos mais simples de estatística descritiva.
Para esta análise utilizaremos o banco de dados 1991 U.S. General Social Survey.sav
Tabela de Distribuição de Freqüência
Para gerar a tabela de freqüência seguimos os seguintes comandos na barra de menu nas janelas Data Editor ou Output:
Analyze >> Descriptive Statistics >> Frequecies
Ou, podemos utilizar os comandos diretamente da janela Syntax, como segue:
FREQUENCIES VARIABLES=sex /ORDER= ANALYSIS.
Para este exemplo selecionamos a variável “sex” (sexo dos respondentes), obtendo a seguinte saída:
Respondent's Sex
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent Male (^636) 41,9 41,9 41, Female (^881) 58,1 58,1 100,
Valid
Total (^1517) 100,0 100,
Podemos formatar os dados da tabela, como número de casas decimais, incluir %, fonte, etc. Para isto, é necessário, ainda na janela Output, darmos duplo clique com o botão esquerdo do mouse na tabela, para que se abra a “ilha” de edição, selecionamos os dados que queremos formatar e damos um clique com o botão direito para que se abra a lista de opções do menu. Também é possível solicitar a tabela de freqüência de diversas variáveis ao mesmo tempo, bastando seleciona-las na janela de diálogo, ou acrescentá-las nos comandos do Syntax:
FREQUENCIES VARIABLES=sex sibs /ORDER= ANALYSIS.
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Ainda neste item, podemos solicitar, através do botão Statistics e Charts algumas estatísticas resumo e gráficos para representar as variáveis.
Quando necessitamos descrever variáveis quantitativas através de estatísticas gerais podemos utilizar o comando:
Analyze >> Descriptive Statistics >> Descriptives
Ou mesmo os comandos em:
Analyze >> Descriptive Statistics >> Explore
Neste item do menu Analyze podemos obter além de parâmetros estatísticos, gráficos boxplot e ramo-e-folha e testes de normalidade Kolmogorov-Smirnov e Shapiro-Wilk (em que a hipótese nula, H 0 , nos diz que a variável estudada segue distribuição Normal, versus a hipótese alternativa, Ha, a variável não
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Análise de Correlação pode ser feita para responder como as variáveis se relacionam. Podemos obter os coeficientes de Correlação de Pearson e o Coeficiente de Correlação de Spearman (variáveis cujas distribuição não seja Normal).
Analyze >> Correlate >> Bivariate
Correlations
Number of Children
Highest Year of School Completed
Highest Year School Completed, Father Spearman's rho Number of Children Correlation Coefficient (^) 1,000 -,262() -,297() Sig. (2-tailed) (^). ,000 , N (^1509 1507 ) Highest Year of School Completed
Correlation Coefficient (^) -,262() 1,000 ,450() Sig. (2-tailed) (^) ,000. , N (^1507 1510 ) Highest Year School Completed, Father
Correlation Coefficient (^) -,297() ,450() 1,
Sig. (2-tailed) (^) ,000 ,. N (^1064 1065 )
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
A hipótese nula testada é de correlação nula (teste bicaudal).
Análise de Regressão pode ser feita para modelar uma variável em função de outra (s).
Analyze >> Regression >> (selecionamos o tipo de modelo)
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A seguir apresentamos a saída do comando Regressão Linear Em que a variável dependente é “educ” e as variáveis independentes são: “sex”, “paeduc” e “maeduc”.
Variables Entered/Removed(b)
Model Variables Entered
Variables Removed Method 1
Highest Year School Completed, Mother, Respondent's Sex, Highest Year School Completed, Father(a)
. Enter
a All requested variables entered. b Dependent Variable: Highest Year of School Completed
Model Summary(b)
Model R
R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate (^1) ,486(a) ,236 ,234 2,
a Predictors: (Constant), Highest Year School Completed, Mother, Respondent's Sex, Highest Year School Completed, Father b Dependent Variable: Highest Year of School Completed
ANOVA(b)
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 1796,560 3 598,853 99,
,000(a)
Residual (^) 5806,745 969 5, Total (^) 7603,305 972
a Predictors: (Constant), Highest Year School Completed, Mother, Respondent's Sex, Highest Year School Completed, Father b Dependent Variable: Highest Year of School Completed
Coefficients(a)
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta
t
Sig.
1 (Constant) (^) 9,902 ,384 25,782 , Respondent's Sex (^) -,380 ,160 -,067 -2,381 , Highest Year School Completed, Father ,196^ ,026^ ,288^ 7,574^ , Highest Year School Completed, Mother ,189^ ,031^ ,231^ 6,085^ ,
a Dependent Variable: Highest Year of School Completed
A equação do modelo proposto é:
educ = 9 , 902 − 0 , 380 sex + 0 , 196 paeduc + 0 , 189 maeduc
Coeficiente de determinação: R^2 = 23,6%. Este modelo explica 23,6% da variação de “educ”.
Com p-valor= 0, rejeitamos H0 e educ pode ser modelado por uma reta com os preditores selecionados.
Todos os preditores são estatisticamente significantes.
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Interpretação do teste KMO:
<0,50 Inaceitável 0,50 – 0,60 Má 0,60 – 0,70 Razoável 0,70 – 0,80 Média 0,80 – 0,90 Boa 0,90 – 1 Muito boa
A hipótese nula do teste de Esfericidade de Bartlett afirma não haver correlação entre as variáveis iniciais.
Na mesma caixa de diálogo podemos definir também a Rotação (Rotation), que é aplicada para transformar os coeficientes das componentes principais numa estrutura simplificada pelos métodos:
Varimax: alguns pesos significativos e os outros próximos de zero
Quartimax: pesos elevados para um número reduzido de componentes e próximos a zero para as restantes.
Equamax: combinação do Varimax e Quartimax.
Direct Oblimin e Promax: métodos não ortogonais, observa-se o pressuposto de independência das componentes.
Os método de cálculo dos escores são definidos em Scores. E em Options podemos escolher como será tratado o valor missing , por exemplo.
No SPSS temos alguns testes de hipóteses, por exemplo, temos com testes paramétricos disponíveis o teste t e o ANOVA e como testes não paramétricos , o teste dos sinais, McNemar, Wilcoxon, Mann-whitney, Kruskal-wallis, Aleatoriedade, Binomial e o Qui-quadrado.
Nesta caixa de diálogo, podemos especificar estatísticas descritivas e coeficientes e correlação.
Selecionamos o método de extração dos fatores.
Testes para validade da aplicação da análise fatorial.
Initial solution apresenta as comunalidades, os valores próprios e a percentagem de variância explicada.
Matriz de correlação: variáveis em escalas diferentes. Matriz de covariância: múltiplos grupos, com diferentes variâncias para cada variável.
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O teste t pode ser feito através dos comandos:
Analyze >> Compare Means >> Independent Samples T test
Os grupos da variável é definido em “Define Groups”.
A saída apresentada é:
Group Statistics
633 13,23 3,143 , 877 12,63 2,839 ,
Respondent's SexMale Female
Highest Year of School Completed
N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
Independent Samples Test
11,226 ,001 3,887 1508 ,000 ,602 ,155 ,298 , 3,824 1276,454 ,000 ,602 ,157 ,293 ,
Equal variances assumed Equal variances not assumed
Highest Year of School Completed
F Sig.
Levene's Test for Equality of Variances
t df Sig. (2-tailed) Mean Difference
Std. Error Difference Lower Upper
95% Confidence Interval of the Difference
t-test for Equality of Means
Esses valores correspondem aos códigos usados na variável, neste caso, “sex”, 1=masculino e 2=feminino
% de possibilidade de observar uma diferença de médias desse valor, se H 0 for verdadeira.
Média de anos para as amostras (mas. e fem.) difere de 0, anos.
Teste da igualdade de variâncias. H 0 variâncias iguais.
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Para colocar as variáveis numa mesma escala devemos padronizá-la através do método de transformação encontrado na caixa de diálogo. Para dendogramas,
6. Bibliografia Consultada
CAZORLA, Irene M. Curso de Pacotes Estatísticos. UESC. Ilheus. Ago 2003.
FERREIRA, Armando M. SPSS – Manual de Utilização. Escola Superior Agrária de Castelo Branco. 1999.
PEREIRA, Alexandre_. Guia Prático de Utilização do SPSS. Análise de dados para Ciências Sociais e Psicologia_. 4ª ed. Edições Silabo. Lisboa. Mar 2003.
SANTANA, Cora. LISBOA, Graça. Manual Básico do SPSS para Windows. CPD/ UFBA.
SPSS Inc. Statistical Analysis Using SPSS. Chicago. 2001
Wikipedia. SPSS. Disponível em: .