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Solues SPSS

Anlise estatstica completa com o SPSSO objectivo de qualquer processo analtico obter bons resultados facilmente.

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Anlise estatstica completa com o SPSS

Resumo Uma anlise fivel de dados essencial para qualquer organizao. Analisando a informao, os decisores podem tomar decises fundamentadas. Mas analisar os dados no o nico passo num processo analtico para melhor suportar qualquer deciso temos que estar aptos a planear o projecto; a recolher os dados; a aceder-lhes e geri-los facilmente; a analisar os dados e, finalmente, a partilhar os resultados obtidos. O processo analtico compe-se por cada uma destas etapas. Para executar uma anlise completa, qualquer analista necessita de um conjunto de ferramentas integradas e que lhes facilitem o trabalho. Infelizmente, muitos analistas no dispem de uma soluo flexvel que cubra todas as etapas do processo analtico. Uma das formas que os analistas utilizam para dispr de uma soluo completa de anlise a de juntar vrios softwares especializados de diferentes fabricantes. O problema com esta soluo que o analista pode encontrar problemas de incompatibilidade e despender muito tempo em solucionar problemas e no em encontrar resultados. Uma boa recomendao para os analistas a utilizao de uma soluo analtica que seja expandvel, atravs de mdulos adicionais ou de programas de software para funes especializadas. Mas sempre integrveis e compatveis. O SPSS 11.5 o software analtico que fornece aos analistas as funcionalidades de planeamento, recolha, acesso, preparao, anlise dos dados e de disponibilizao dos resultados. Devido integrao total com os seus mdulos adicionais e com outros produtos especializados de anlise SPSS, o tempo do analista gasto no processo analtico e no em questes menores de incompatibilidade. No presente documento posicionamos o SPSS face s diferentes etapas do processo analtico e demonstraremos as suas virtudes.

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NDICE Escolha o software analtico adequado......................................................................... 4 Etapas do processo analtico.......................................................................................... 4 Soluo multi-fornecedor versus soluo de um fornecedor ...................................... 8 O SPSS 11.5 a mais completa soluo analtica ........................................................ 9 SPSS Base 11.5 ................................................................................................................ 9 Mdulos adicionais SPSS e produtos autnomos ........................................................ 9 Planeamento .................................................................................................................. 10 Recolha de dados .......................................................................................................... 12 Acesso a dados............................................................................................................... 13 Preparao de dados .................................................................................................... 14 Anlise de dados ........................................................................................................... 15 Relatrio ........................................................................................................................ 24 Disponibilizao............................................................................................................ 26 A SPSS Inc..................................................................................................................... 27 A PSE ............................................................................................................................. 27 Apndice 1 Matriz de produtos e aplicaes ........................................................... 28 Apndice 2 Especificaes resumidas de cada produto SPSS ............................... 29

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Escolha o software analtico adequadoA anlise de dados pode ser um processo demorado, mas essencial em qualquer organizao. Com esta, os decisores podem definir objectivos a cumprir; determinar estratgias para conquista de novos clientes e reteno dos existentes; e afectar de forma eficiente os recursos disponveis. Se os resultados obtidos no forem fiveis, a sua organizao pode: Perder oportunidades Gastar recursos indevidamente Falhar objectivos Diminuir a satisfao dos clientes Aumentar a rotao de clientes Apresentar elevados ndices de fraude Diminuir a percepo da qualidade dos servios Diminuir a satisfao dos empregados Obter pouca adeso a novos programas e campanhas Contudo, a anlise dos dados no o nico passo no processo analtico. Para obter resultados informativos e importantes, Voc passa a maior parte do seu tempo a: Planear o processo Obter dados Preparar os dados para a anlise Criar formas de visualizao dos resultados que sejam facilmente interpretados e explorados fundamental possuir as ferramentas analticas certas que o ajudem do incio ao fim do processo. Mas quais deve utilizar ? E que combinao entre elas a mais adequada para si ? Este documento sumaria o processo analtico, identifica as ferramentas analticas disponveis e mostra porque que o SPSS 11.5 a soluo mais completa do mercado.

Etapas do processo analticoFigura 1: As sete etapas do processo analtico. So identificados os passos necessrios para ter os dados prontos para anlise, para analis-los e criar o relatrio de resultados. No tem que seguir cada uma das etapas identificadas. Por exemplo, se j tem os dados, no h necessidade de recolh-los. Dependendo das sucessivas descobertas, pode ser necessrio repetir etapas. Por exemplo, algumas vezes so necessrios mais dados depois duma anlise inicial aos dados disponveis. Os produtos disponveis para cada uma das etapas esto descritos mais frente.

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Vejamos quais os objectivos de cada etapa: Planeamento Gaste tempo a planear todo o processo analtico, logo no seu incio reduzir custos e desperdcio de recursos ao longo do processo. Crie um guia de aco no entre j na anlise. Um bom planeamento assegurar-lhe-: Um objectivo claro importante determinar para qu e porque que a anlise a executar importante. O esforo que lhe vai dedicar no ser em vo. Por outro lado, o sentido a seguir est definido. Uma vez fixado o objectivo, Voc pode: Definir a populao alvo (que dados vamos utilizar na anlise ?) Seleccionar as tcnicas ( de desenho, de recolha e de anlise) a utilizar. Estabelecer um oramento de projecto (o plano de aco ajudao a justificar o estudo e os recursos a gastar). Estimar a dimenso da(s) amostra(s) requerida(s) (se a amostra demasiado pequena, existe o risco de no obter resultados significantes; se a amostra muito grande, pode desperdiar recursos porque os mesmos resultados poderiam ser obtidos com uma amostra mais pequena). Recolha de dados Se j tem os dados necessrios anlise, salte por cima desta etapa. Se no os tem, necessita de obt-los actualizados, limpos e no enviezados. A definio e a quantidade dos dados a recolher depende do seu projecto. Por exemplo, se est a desenvolver um inqurito de satisfao a clientes necessita de maximizar o nmero de respostas desejadas e desenhar as questes no pela sua relevncia, mas sim pela clareza das respostas que pretende. Acesso a dados O objectivo desta etapa o de ler dados para o software analtico para processamento. Os dados podem ter origem em vrias fontes bases de dados, sistemas transaccionais, logs na internet, folhas de clculo, inquritos, .... Gesto e preparao de dados Os objectivos desta etapa incluem: Limpeza dos dados para anlise Os dados no devem conter erros de modo a que os resultados da anlise sejam fiveis. Por exemplo se numa varivel gnero do individuo codificar 1 para os homens e 2 para as mulheres, os seus dados s devem ter estes valores e no outro (por exemplo, 3).

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Criar um dicionrio de dados toda a informao sobre as diferentes variveis deve ser definida nomes, formatos e descritivos de variveis; bem como descritivos dos valores categricos possveis. Transformar os dados - os dados devem estar disponveis ou transformados para a estrutura requerida pela anlise. Definir ndices de mltipla resposta e escalas combinar mltiplas variveis numa s pode ser uma medida necessria para o objectivo da anlise. Preencher dados em falta substituir valores em falta por estimativas adequadas assegura melhor informao estatstica, principalmente em algoritmos de regresso. Anlise descritiva e inferencial Antes de criar modelos explicativos para qualquer acontecimento, deve conhecer os seus dados. Esta a anlise de dados descritiva. Aqui queremos conhecer a informao e responder a questes do tipo Qual a distribuio da varivel X ? ou Qual o valor mdio da varivel Y em cada regio do pas ?. Esta etapa de anlise pode ser tempo intensiva e a soluo que utiliza para alm da flexibilidade e da multiplicidade de tcnicas disponveis deve assegurar-lhe a possibilidade de mergulhar na informao. Os objectivos desta etapa so: Sumarizar a informao Obter uma descrio fivel das variveis sob interesse Uma vez conhecidos os dados, procedemos chamada anlise de dados inferencial que inclui: Estimativas de resultados numricos Por vezes os resultados a estimar so numricos. Por exemplo, podemos desejar estimar o rendimento; o nmero de dias de internamento de um doente; ou os resultados padro de um determinado teste. Podemos querer responder a questes do tipo Com que qualidade pode um valor numrico ser estimado por um conjunto de variveis explicativas ? ou Que variveis explicam melhor determinado acontecimento ?. Estudos com mltiplas variveis dependentes Podemos necessitar de procedimentos que, com opes de desenho e contraste flexveis, nos permitam estimar mdias e varincias ao mesmo tempo que as permite testar. Por exemplo, uma empresa de servios financeiros pode desejar saber que variveis explicam o saldo contabilstico de cada conta de acordo com o tipo de contas. Medio do mesmo acontecimento em perodos de tempo diferentes Podemos necessitar de inquirir as mesmas pessoas ao longo do tempo, por exemplo, para medir a percepo que tm sobre se a qualidade dos servios de sade aumentou ou diminuiu. Estar apto a fazer a mesma medida vrias vezes sobre sujeitos individuais pode-nos dar uma perspectiva de longo prazo nos nossos produtos ou servios.

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Estimativas de equaes no lineares Trabalha com modelos que tm relaes no lineares ? Por exemplo, estima a devoluo de cupes em funo do tempo e do nmero de cupes distribudos ? Identificao e classificao de grupos Algumas vezes necessita de saber a que grupos pertencem as pessoas ou as coisas. Por exemplo, para melhor direccionar as suas campanhas promocionais a pessoas com determinados padres de compra, aconselhvel agrup-los em grupos de comportamento similar (compram frequentemente, s em ocasies especiais ou uma vez no ano ?) Previso de acontecimentos futuros o objectivo da previso analisar os dados histricos por exemplo vendas, nmero de crimes, resultados de testes,... e criar modelos com base neles e utiliz-los para estimar o futuro. Relatrio A audincia alvo dos seus relatrios normalmente constituda por pessoas no to tcnicas como Voc enquanto analista. Por este motivo, o objectivo desta etapa o de criar resultados de fcil percepo o decisor deve rapidamente compreender e actuar com base nessa informao. Os relatrios podem ser gerados como documentos Word, apresentaes, quadros de resultados ou grficos. Disponibilizao Os objectivos desta etapa final esto ligados a: Aumento do retorno no investimento analtico Ou seja, levar novos conhecimentos e informaes aos decisores para que estes possam planear melhor o futuro da organizao Personalizar os relatrios para a audincia alvo Os seus relatrios devem ter em ateno os seus leitores. A maioria destes no ser analista e necessariamente no to conhecedores da leitura de resultados analticos como Voc. Entregar os resultados aos decisores Incluimos aqui a possibilidade de o fazer de modo rpido e partilhado, por exemplo atravs da intranet da sua organizao. Os resultados devem ser interactivos. Ou seja, os decisores devem ter a possibilidade de interagir com os resultados que lhe so presentes e simular cenrios alternativos.

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Soluo multi-fornecedor versus soluo de um fornecedorO processo analtico extenso e os analistas necessitam de um conjunto de ferramentas que os possam ajudar a mover-se entre as vrias etapas do processo. Ao escolher uma soluo, Voc pode: Construir a sua soluo com ferramentas de diversos fornecedores relativas a partes do processo analtico um fornecedor para uma etapa; outro para outra etapa;... Utilizar uma soluo modular, mas integrada, desenvolvida por um s fornecedor. A estratgia de soluo multi-fornecedor Os benefcios de combinar diferentes produtos de software para construir uma soluo analtica so: Escolher ferramentas que incluem funcionalidades especficas para um projecto em particular. No estar dependente de um s fornecedor Contudo, os analistas nesta situao experimentam normalmente os seguintes problemas: Insuficiente poder estatstico O software mais utilizado, por exemplo uma folha de clculo, pode no ter todas as tcnicas estatsticas necessrias ao projecto. Desperdcio de recursos O software especializado comprado para um projecto pode ser inapropriado para outros, o que significa comprar software adicional. Dificuldade em integrao com outro software Utilizando produtos de software de vrios fabricantes, este um dos problemas mais frequentes e que afecta mais negativamente todo o processo. Na sua presena, o analista tem que formatar e reformatar os mesmos dados para utiliz-los em produtos de software diferentes. Ou, j depois de terminado o trabalho de anlise, verifica-se que difcil produzir o respectivo relatrio e distribui-lo aos utilizadores. Suporte tcnico inadequado Ter mltiplos produtos significa contacto com mltiplos fornecedores quando na necessidade de suporte tcnico. Cada fornecedor tem as suas prprias polticas de suporte e muito comum perder tempo de contacto em contacto at identificar e resolver o problema. A estratgia de soluo modular Em vez de combinar uma variedade de software de diferentes fornecedores, Voc pode escolher usar uma soluo analtica modular e integrada que acompanha cada etapa do processo. Os benefcios desta soluo advm de: Compatibilidade no formato dos dados O mesmo ficheiro de dados utilizado num produtos partilhado pelos outros. Ao gastar menos tempo na formatao dos dados, pode concentrarse na sua anlise e na difuso dos resultados. Suporte tcnico nico Qualquer problema existente reportado a um s ponto de contacto, esteja ele relacionado com suporte tcnico, formao ou consultoria.

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O SPSS 11.5 a mais completa soluo analticaO SPSS 11.5 um software analtico modular e integrado para todas as etapas do processo analtico desde o planeamento recolha, acesso e gesto dos dados e at produo dos relatrios e sua disponibilizao a quem decide. O SPSS 11.5 sendo uma soluo modular permite-lhe juntar novos mdulos e integrar outros produtos de software SPSS autnomos, sempre com a mesma estrutura de utilizao e sem ter que duplicar trabalho. Por exemplo, posso entrar as definies das variveis no SPSS Data Entry aquando da recolha dos dados e estas sero assumidas pelo SPSS nas etapas seguintes. A linha de produtos SPSS pode ser dividida em trs categorias: SPSS Base Mdulos adicionais SPSS Software stand-alone integrado com o SPSS Base

SPSS Base 11.5

O SPSS Base acompanha-o desde o planeamento at disponibilizao dos resultados. A sua principal funcionalidade prende-se com as suas potencialidades de anlise estatstica dos dados desde a descritiva estimao numrica e identificao de grupos. Todas as suas funcionalidades podem ser optimizadas pela utilizao de macros e sintaxes geradas pela sua prpria linguagem de programao e por Visual Basic.

Mdulos adicionais SPSS e produtos autnomosQuando combina o SPSS Base 11.5 com qualquer mdulo adicional ou produto SPSS, as suas capacidades analticas aumentam. Todos eles trabalham do mesmo modo e partilham as mesmas fontes de dados (ficheiros e dicionrios de dados). Pode acrescentar poder analtico sua soluo medida que necessita: Os mdulos adicionais so opes analticas acrescentadas aos prprios menus do SPSS Base 11.5. Por exemplo, se quer elaborar previses sobre sries temporais, basta juntar o mdulo SPSS Trends ao seu SPSS Base. Os produtos autnomos complementam o SPSS Base 11.5, aparecendo-lhe como extenses naturais, mas tambm funcionam autonomamente. Por exemplo, o AnswerTree um produto autnomo para tcnicas de rvores de deciso que pode ser acedido a partir do prprio menu do SPSS Base 11.5 e autonomamente. A figura na pgina seguinte ilustra a insero dos produtos SPSS nas vrias etapas do processo analtico. A seguir e para cada etapa descrito com maior detalhe essa relao. Em todas as etapas do processo est presente o SPSS Base 11.5.

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Figura 2 A extensa lista de produtos SPSS significa que Voc pode escolher o software que melhor se adapta s suas necessidades

PlaneamentoCom o SamplePower determina a dimenso correcta da amostra Para aumentar a probabilidade de encontrar efeitos significantes onde eles existam sem ter que gastar recursos preciosos, necessita de efectuar clculos de potncia. Estes clculos determinam a verosimilhana presente no seu estudo para atingir resultados estatsticos significantes. Qualquer organizao que faa pesquisa, ou que a planeie, beneficiar da anlise de potncia. Principalmente em projectos do tipo: Pesquisa por inqurito Pesquisa experimental Ensaios clnicos Pesquisa sobre a aplicao de fundos O SamplePower um produto de software autnomo que executa a anlise de potncia. Determina a dimenso apropriada da amostra para determinado critrio de pesquisa. Com o SamplePower pode especificar aspectos relativos ao teste a efectuar, tais como: Tamanho do efeito Nvel de Alpha Teste unicaudal ou bicaudal

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Figura 3 As tabelas e os grficos no SamplePower permitem-lhe justificar facilmente como que diferentes combinaes dos parmetros de pesquisa afectam a potncia estatstica.

As funcionalidades do SamplePower permitem-lhe planear as seguintes anlises: ANOVA e ANCOVA Correlaes Testes de equivalncia Regresso logstica Mdias e as suas diferenas Propores e as suas diferenas Regresso Anlise de sobrevivncia Com o SPSS Conjoint determine as preferncias dos seus clientes O mdulo SPSS Conjoint ajuda-o na fase de planeamento de um novo produto ou servio. Com o SPSS Conjoint pode alocar melhor os seus recursos ao determinar as preferncias dos seus clientes no que se refere aos produtos ou servios por eles desejados. O SPSS Conjoint permite-lhe: Seleccionar automaticamente o nmero mnimo de combinaes de atributos (como sejam, o preo, o formato de embalagem, a cor,...) necessrias para obter a informao de suporte deciso. Isto feito pela utilizao de desenhos factoriais fraccionados e no est limitado a factores s com 2 nveis. Produzir cartes impressos para uma experincia de conjunto (Plancards); estes cartes so usados as situmili para serem ordenados pelos clientes.

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Executar uma anlise, pelo mtodo dos mnimos quadrados, da preferncia ou ordena os dados por grupo, subgrupo ou individuo

Recolha de dados

Uma vez estabelecido o plano analtico, pode ser importante recolher dados limpos, actualizados e no enviezados de um modo eficiente. Os objectivos desta etapa dependem do projecto em causa. Por exemplo, se desenvolvemos uma anlise de inquritos a clientes, necessitamos de maximizar a taxa de resposta. (Para maior detalhe sobre este tipo de projectos, consulte a brochura PSE chamada O como e o porqu da pesquisa por inqurito). Com o SPSS Data Entry crie formulrios interactivos O SPSS Data Entry um produto autnomo SPSS. Sob a mesma designao comercial so includos 3 produtos SPSS Data Entry Builder, SPSS Data Entry Station e SPSS Data Entry Enterprise Server com diferentes caractersticas mas integrados com o SPSS Base System. As solues SPSS Data Entry permitem-lhe recolher dados para a sua anlise atravs de formulrios interactivos que: Minimizam os erros de introduo Os questionrios so escritos de modo a considerar somente possveis respostas consideradas como vlidas, minimizando os erros de entrada de dados. Por exemplo, podemos desenhar um questionrio de modo a que os respondentes no respondam erroneamente colocar um 3 onde s aceite um 1 ou um 2. Atravs de um Rules Wizard o SPSS Data Entry ajuda-o a definir as regras de validade dos dados a recolher. Reduzem o tempo gasto na definio de variveis O SPSS Data Entry permite-lhe que, ao desenhar o questionrio, faa a definio das variveis e das suas categorias que vai utilizar na anlise. Esta funcionalidade evita que a mesma operao tenha que ser feita na fase de anlise. Minimizam o tempo de projecto e reduzem os erros pela possibilidade de utilizao da internet como meio de difuso dos inquritos O SPSS Data Entry Builder permite exportar os seus formulrios para a internet atravs do SPSS Data Entry Enterprise Server. O tempo dedicado ao processo de recolha do inqurito (desenho e trabalho de campo) muito reduzido porque os inquiridos podem, atravs de um browser, preencher o inqurito directamente na Internet e ao faz-lo os dados esto a ser imediatamente recolhidos no ficheiro SPSS. As regras de resposta e os formatos utilizados no desenho do formulrio so mantidos na internet.

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So um meio seguro Ao utilizar os mtodos de encriptagem SSL entre o browser que o inquirido utiliza para preenchimento do formulrio e o SPSS Data Entry onde os dados sero registados, seguro utilizar a Internet como meio de difuso e recolha de inquritos.

Acesso a dadosSe utiliza vrios produtos de software de diferentes fabricantes existe a probabilidade de um ou mais destes produtos no possuir os drivers correctos para acesso aos seus dados. O SPSS 11.5 inclui drivers para acesso a vrias bases de dados compatveis ODBC, incluindo Oracle, SQL Server, DB2 UDB, Microsoft Access, Sybase e Siebel, o que significa que pode aceder aos seus dados quando necessrio e no decorrer do processo analtico. s bases de dados fcil aceder com um Database Wizard Esta funcionalidade incorporada no SPSS 11.5 Base permite-lhe aceder facilmente a grandes quantidades de dados disponveis em bases de dados sem ter que escrever cdigo ou criar sintaxes complexas. O Database Wizard guia-o em todo o processo de acesso aos dados e gera automaticamente o cdigo necessrio operao de importao dos dados. A ficheiros texto (ou ASCII) fcil aceder atravs do Text Wizard Leia dados em formato livre (texto) por exemplo, dados que comprou ou de que fez o download neste formato ou dos seus sistemas contabilsticos - de vrias fontes utilizando o Text Wizard. Atravs dele pode especificar as propriedades de importao dos dados sem que para tal tenha que escrever qualquer cdigo. A ficheiros Excel acede por simples abertura de ficheiro Se os seus dados residem na folha de clculo Excel, atravs da opo de menu Open l de imediato esses dados podendo especificar o intervalo de dados que pretende analisar e a designao das variveis a criar. A ficheiros SAS No SPSS 11.5 est disponvel um comando Get SAS que permite importar automaticamente dados naquele formato para o SPSS, ajustando os formatos das variveis e das categorias e convertendo os nomes das variveis SAS para variveis vlidas SPSS.

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Preparao de dados

Esta tarefa que pode ser muito consumidora de tempo, fcil de fazer no SPSS 11.5. Atravs do editor de dados O editor de dados uma rea centralizada onde se pode definir toda a informao relativa aos dados. Estes atributos incluem: Descritivos das variveis Descritivos das categorias Valores em falta Tipos de variveis Formatos A utilizao conjunta do editor de dados com as tcnicas de transformao de dados disponveis no menu, assegura que os dados se ajustam aos objectivos de anlise. Atravs do Data Restructure Wizard Os dados para a sua anlise necessitam de ser transformados ? Este wizard permite-lhe pegar num ficheiro com mltiplos registos por indivduo e reestrutur-lo sem que tenha que definir vectores ou loops de modo a que a cada indivduo corresponda um s registo. Esta funcionalidade -lhe extremamente til se para a sua anlise vai trabalhar com dados transaccionais. No SPSS 11.5 tambm pode executar a aco inversa transformar dados constantes de um s registo e dividilos por mltiplas observaes para utilizar tcnicas analticas especficas (como por exemplo, Linear Mixed Models).

Outras tcnicas de transformao de dados Para alm das atrs citadas nos menus SPSS 11.5 Base possvel: Calcular novas variveis utilizando funes aritmticas, lgicas, aleatrias estatsticas, de data e de texto Recodificar valores numricos ou alfabticos Recodificar valores em inteiros consecutivos Criar transformaes condicionais utilizando regras DO IF, ELSE IF, ELSE e END IF Usar estruturas de programao do tipo repeat-end repeat, loop-end loop e vectores. Obter uma viso clara da distribuio das variveis numricas contnuas, dividindo as variveis em categorias atravs de NTILES e criar novas variveis para cada categoria Contar ocorrncias de valores em vrias variveis Fazer transformaes permanentes ou temporrias Executar as transformaes de imediato, a pedido ou em batch. Utilizar funes de gerao de nmeros aleatrios, de distribuio cumulativa ou de distribuio cumulativa inversa Beta, Caucy, Qui-

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quadrado, Exponencial, F, Gamma, Laplace, Logstica, Lognormal, Normal, Pareto, Student T, Uniform, Weybull, Standard bivariate normal variates with correlation r, Half normal, Inverse Gaussian, Studentized range, Studentized maximum modulus. Utilizar funes de gerao de nmeros aleatrios e de distribuio cumulativa para distribuies discretas Bernoulli, Binomial, Geomtrica, Hipergeomtrica, Binomial negativa e Poisson Utilizar funes de distribuio cumulativa para distribuies no centrais Beta Non-central, Qui-quadrado Non-central, F Non-central e T Non-central Utilizar funes de probabilidade/densidade para distribuies contnuas e para distribuies discretas Utilizar funes de probabilidade/densidades para distribuies no centrais.

Estimar os valores em falta com o SPSS Missing Values Os valores em falta podem afectar seriamente os seus resultados. Ao ignorar a sua existncia ou ao retir-los da sua anlise pode estar a incorrer em resultados inexactos.Figura 6 Os dados em falta podem afectar seriamente as concluses a retirar dos dados. O quadro esquerda mostra como os valores em falta podem ter impacto nos resultados. Neste exemplo, ao calcular a mdia da idade no quadro esquerda esta tem um valor de 39, mas se imputarmos valores queles que faltam a mdia passar a ser de 29.

O mdulo SPSS Missing Values uma ferramenta crtica para qualquer analista preocupado com a validade dos dados. Com ele pode facilmente examinar os dados de diferentes perspectivas com hipteses de reportar 6 diagnsticos diferentes para descobrir os padres dos dados em falta. Pode estimar estatsticas sumarizadas e imputar valores atravs de algoritmos estatsticos.

Anlise de dadosQualquer dado tem um valor intrnseco. O segredo est em obter esse valor. Ao proceder anlise de dados o que Voc pretende isso transformar dados em informao valiosa para o processo de tomada de decises. Como soluo analtica que , o SPSS 11.5 disponibiza-lhe as ferramentas necessrias para transpor cada uma das tarefas de anlise e que se podem resumir na capacidade de: Dispr de uma grande variedade de tcnicas estatsticas para descrio e modelizao dos dados. Estas tcnicas so descritas detalhadamente nas pginas seguintes.

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A aplicabilidade do SPSS 11.5 a diferentes tipos de problemas actuais e futuros, garante-lhe um retorno a prazo do seu investimento. A sua prpria estrutura um sistema principal e vrios mdulos adicionais integrados - assegura-lhe um poder estatstico ajustvel s suas necessidades actuais e futuras. A capacidade analtica do SPSS 11.5 pode ser complementada com outros produtos autnomos SPSS com aplicaes especificas para previso, segmentao, classificao, data mining e representao grfica de dados. E isto feito de modo integrado entre as diferentes aplicaes. Analise grandes volumes de dados numa arquitectura cliente/servidor Se na sua empresa possui um equipamento informtico de elevada capacidade, pode rentabiliz-lo com o SPSS. Com o SPSS Server 11.5 pode analisar terabytes de dados num servidor, sendo que o analista utiliza o SPSS 11.5 for Windows no seu computador pessoal (cliente). A arquitectura cliente/servidor SPSS Server 11.5 significa que processa os dados onde a capacidade de clculo mais efectiva. O SPSS Server 11.5 retira vantagens da maior escalabilidade e do maior poder de clculo dos equipamentos servidores.Figura 7 Este diagrama mostra como a arquitectura cliente/servidor SPSS Server o ajuda a analisar os dados e a partilhar os resultados com os decisores na sua empresa.

Os benefcios decorrentes da arquitectura cliente/servidor SPSS Server 11.5 so: Acesso mais rpido aos dados Menor tempo de processamento Eliminao de limitaes dimenso dos ficheiros a analisar Maior rapidez de processamento no clculo estatstico No alterao do interface de utilizador Descreva os seus dados Antes de modelizar os seus dados, Voc deve conhec-los. Deve procurar respostas a questes do tipo Qual a sua distribuio ? ou Qual o comportamento mdio de uma pessoa ?. O SPSS 11.5 oferece-lhe vrios modos de descrever os seus dados e as respectivas variveis: Histogramas e quadros de frequncias (ajudam-no a conhecer como se distribuem os dados e a identificar os valores extremos, se os houver). Medidas de tendncia central (como o so a mdia e a mediana) Estimativas da varincia (como o desvio padro).

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Pode igualmente utilizar vrios testes de significncia estatstica para imediatamente conhecer se os seus resultados so significantes ou se as diferenas so aleatrias. Modelize os seus dados Conhecendo o comportamento actual ou passado de determinados acontecimentos, podemos com o SPSS 11.5 criar modelos explicativos para o seu possvel comportamento futuro. O SPSS 11.5 dispe de vrias tcnicas, de onde destacamos: Linear Mixed Models Esta tcnica, que uma extenso mais exacta da regresso e da ANOVA, permite-lhe medir no s as mdias mas tambm as varincias e covarincias dos dados. Os analistas podem estudar dados correlacionados e com variabilidade inconstante.Tomemos como exemplo o caso de estudantes agrupados por classe podemos saber como que diferentes mtodos de ensino afectam as notas dos alunos em diferentes classes numa mesma escola. Ao ter em ateno a estrutura hierrquica presente nos dados, o modelo resultante tem maior fiabilidade. Esta tcnica pode igualmente ser utilizada quando estudamos dados com medidas repetitivas os mesmos dados so obtidos para os mesmos indivduos em perodos de tempo diferentes incluindo situaes em que existem diferentes nmeros de medidas ou diferentes intervalos de tempo para cada indivduo ou ambos. Esta ltima situao frequentemente encontrada na investigao mdica que pretende testar a recuperao dos seus doentes de uma determinada doena, mas cujos dados so recolhidos de modo no uniforme no tempo (idealmente, os testes deveriam ser realizados em intervalos de tempo regulares). Outras tcnicas recusariam tais dados porque no respeitam os pressupostos do teste; a Linear Mixed Models, contudo, utilizar os dados na construo do modelo explicativo. General Linear Models (GLM) Esta tcnica multivariada permite-nos fazer uma anlise de regresso com mltiplas variveis dependentes relacionadas. O GLM inclui opes de contraste e de desenho para estimar mdias e varincias e para testar e explicar mdias. Pode igualmente utilizar variveis categricas ou contnuas como explicativas do modelo. Ao no limitar o tipo de variveis explicativas, as opes disponveis na construo dos modelos aumentam. Por exemplo, se um empresrio quiser examinar a dimenso dos negcios seja por produtos ou por tipo de clientes, ao utilizar a tcnica GLM pode testar dois tipos de efeitos os principais que incluem questes do tipo ser que, em mdia, existem diferenas entre os clientes do sector privado e os do sector pblico no que se refere ao volume de negcio comprem eles o produto A ou o produto B ?; os de interaco ser que a diferena no volume de negcio para o produto A e para o produto B difere por tipo de cliente ?, por exemplo, podemos concluir que a dimenso do negcio no sector privado maior para o produto A do que para o produto B, enquanto no sector pblico acomntece o contrrio.

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Nonlinear Regression Esta tcnica permite criar modelos de equaes no lineares com relaes arbitrrias entre variveis dependentes e independentes utlizando algoritmos de estimao iterativos. Amos Com esta ferramenta de anlise confirmatria pode verificar e estimar conceitos que no consegue observar directamente. De que forma as variveis observadas medem de facto um conceito como a satisfao, a rapidez nas entregas ou mesmo o suporte a clientes. A modelizao com o Amos reflecte as relaes de forma mais precisa, uma vez que qualquer varivel, seja ela observada ou latente, poder ser utilizada para explicar outras variveis. O Amos complementa o SPSS uma vez que permite a modelizao da equao estrutural (SEM), permitindo a anlise de mltiplos grupos ou dados de diferentes populaes em simultneo. Ao contrrio de muitas situaes, o processo de SEM torna-se fcil e rpido graas ao fantstico interface grfico do Amos, onde apenas ter de definir graficamente num diagrama as relaes de dependncia entre as variveis observadas e/ou latentes. Outros procedimentos O SPSS permite ainda outras tcnicas para previso de informao quantitativa. o Regresso linear permite criar associaes lineares entre as variveis explicativas e a varivel a prever. Por exemplo, prever as vendas em funo do preo. o Regresso com mnimos quadrados ponderados muito til para as situaes onde a variabilidade dos erros do modelo no so constantes ao longo das observaes o 2 Stage Least Squares tcnica apropriada quando a varivel explicativa e a dependente tm efeitos recprocos entre si o Anlises de sobrevivncia permite analisar a distribuio de tempo entre dois acontecimentos, tal como a durao de reteno de clientes, mesmo quando o segundo acontecimento no est registado (por exemplo, os clientes que ainda so fiis..). As tcnicas disponveis para anlise de sobrevivncia so: Regresso de Cox Kaplan-Meier Life Tables

Segmentao e classificao Muitas vezes pretendemos encontrar grupos com caractersticas semelhantes, ou identificar que caractersticas distinguem grupos que so j conhecidos. Por exemplo, podemos querer agrupar os clientes em grupos os que compram frequentemente, os que o fazem em ocasies especiais e os que compram num nico perodo do ano - para podermos personalizar promoes. As tcnicas disponveis no SPSS 11.5 dividem-se em dois tipos: segmentao e reduo de dados, e classificao.

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Descubra relaes importantes com segmentao e reduo de dados a segmentao permite identificar grupos que no tenham sido considerados ou dos quais no tnhamos conhecimento da existncia. Ao utilizarmos tcnicas de segmentao estaremos a criar grupos de indivduos, objectos ou variveis homogneos. Lembre-se que as classes no esto definidas: a segmentao tem como objectivo criar esses grupos! O SPSS 11.5 permite-lhe segmentar os seus clientes, mercados e efectuar pesquisa e explorao de dados com tcnicas de reduo de dados como: o Anlises Factoriais e Anlise de Componentes Principais estas tcnicas tm um elevado grau de flexibilidade, e apresentam uma gama alargada de mtodos de extraco, rotao e clculo de scores. Se o objectivo das anlises factoriais identificar variveis no observadas que explicam a correlao num conjunto de variveis observadas, j a anlise de componentes principais tem como objectivo identificar combinaes lineares das variveis observadas que captem o mximo de variabilidade destas ltimas no menor nmero de componentes possvel. o Multidimensional Scaling o tambm conhecido MDS ser apropriado quando pretendemos encontrar uma estrutura num conjunto de distncias entre objectos e casos. Por exemplo, podemos identificar dimenses que descrevem a percepo dos clientes entre automveis diferentes, utilizando classificaes dadas pelos sujeitos a diferentes marcas e modelos.

Segmentao Utilize a anlise de clusters para agrupar os casos em sub-conjuntos de menor dimenso atravs da segmentao: com a anlise de clusters hierrquica do SPSS 11.5, pode a partir do todo, formar conjuntos de indivduos homogneos, escolhendo mais de 40 medidas de distncia ou proximidade, mltiplas standardizaes de casos e variveis e agrupar casos ou variveis. Adicionalmente pode tambm: o Analisar as variveis no formato original ou utilizar standardizaes para segmentaes por magnitude ou perfil o Gerar dados com distncias ou semelhanas utilizando o procedimento das proximidades o Visualizar estatsticas de cada momento do processo de aglomerao para escolher a melhor soluo

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Se a anlise hierrquica de clusters impraticvel para conjuntos de dados de grande dimenso, nestes algortmos no tem necessidade de escolher previamente o nmero de clusters a extrair. Esta tcnica recomendada para ficheiros de dados de pequena dimenso. Por exemplo, um analista poderia utilizar os mtodos hierrquicos de clusters para identificar tipos de programas de televiso que atraem audincias semelhantes. A organizao poderia agrupar os programas de televiso em grupos homogneos com base nas caractersticas dos espectadores para identificar em que segmentos publicitar. Segmentao de ficheiros de dados de grande dimenso tradicionalmente utiliza o mtodo K-means para agrupar grandes conjuntos de dados, como as bases de dados para mailing. Esta tcnica assume que os dados constituem um dado nmero de segmentos. Dado este nmero, a tcnica afecta os casos aos clusters. Podemos optar por um de dois mtodos: ou actualizamos os centros dos clusters iterativamente ou apenas classificamos.

O grupo de pesquisa pode desejar agrupar cidades em grupos homogneos em funo das suas caractersticas, por forma a seleccionar cidades comparveis para testar estratgias de marketing, apenas com o procedimento K-means. Classificao Identifique o seu target atravs de metodologias de classificao ao utilizarmos tcnicas de classificao, conhecemos j a varivel resposta. Utilizamos variveis explicativas para prever uma varivel dependente categrica, como por exemplo: o Quem responder campanha? o Que clientes constituem um bom risco de crdito? o Quem atingir um grau acadmico? o Quem vota? o Quem tem a doena X? Identifique as pessoas certas com o AnswerTree O software stand-alone AnswerTree, complementa o SPSS 11.5 permitindo a segmentao e identificao de perfis atravs de poderosas rvores de deciso.. No AnswerTree encontrar quatro algortmos para detectar segmentos e identificar padres nos dados. o Chaid o Exhaustive Chaid o C & RT (rvores de Classificao e de Regresso) o Quest

Com o AnswerTree poder segmentar os indivduos em funo da varivel desejada. Por exemplo, podemos descobrir quem so os clientes que vo responder s ofertas personalizadas que sero levadas a cabo na Web.

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As rvores so apresentadas numa representao grfica de fcil leitura, para que possamos ler os resultados e rapidamente identificar os segmentos e os perfis presentes nos dados. Adicionalmente, a cada momento poder seleccionar qualquer segmento e obter representaes grficas que lhe daro um poder de sntese nico. Uma vez obtidos os resultados, poder utilizar o SmartScore para disponibilizar a informao para uma base de dados ou obter directamente as regras de classificao SQL ou SPSS. Classifique os sujeitos com o poderoso algortmo de regresso logstica binria As tcnicas de regresso logstica binria do SPSS 11.5, permitem construir modelos predictivos para variveis dependentes dicotmicas. As variveis explicativas podem ser quantitativas ou qualitativas. Temos ainda a flexibilidade de ter algortmos que escolhem as variveis e que as podem incluir ou excluir em cada passo, graas aos seis mtodos Stepwise disponveis que se agrupam em: o Forward onde o modelo selecciona as variveis mais significativas e para a incluso destas quando no existem mais variveis que se revelem importantes o Backwards a cada passo, a tcnica remove a varivel menos significativa at que fiquem no modelo apenas variveis explicativas significativas

Podemos tambm definir critrios de incluso ou excluso. A tcnica produz relatrios onde mostra a cada passo a aco levada a cabo para seleccionar cada varivel. Classifique os sujeitos em dois ou mais grupos com a regresso logstica multinomial Tem necessidade de classificar os sujeitos em dois ou mais grupos? Quando uma varivel dependente tem dois ou mais grupos, a tcnica de regresso logstica multinomial do SPSS 11.5 constitui a resposta a esta necessidade permitindo a previso de pertena dos sujeitos a cada um dos grupos. Por exemplo, uma empresa de telecomunicaes pode construir um modelo para determinar que clientes tero maior propenso para aderir ao tarifrio A, ao voice mail, ou a qualquer outro pacote disponvel. Se o modelo detectar clientes que vo aderir ao voice mail, ento podemos fazer campanhas de marketing directo nesse sentido. Tal significa que a empresa no dispender recursos publicitando produtos ou servios que podem no interessar aos clientes. Tal como na regresso logstica binria, as variveis explicativas podem ser quantitativas ou qualitativas.

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Crie modelos para variveis ordinais com PLUM Pretende ordenar sujeitos em termos da possibilidade destes tomarem uma aco ou comportamento? Por exemplo, pode desejar conhecer a probabilidade (baixa, mdia ou elevada) de uma pessoa entrar num dado programa ou aderir a uma campanha. Quando precisamos de prever variveis dependentes ordinais, o SPSS 11.5 oferece o procedimento PLUM (PoLytomous Universal Models), que d um mtodo verstil para construir modelos para variveis ordinais. Tem a flexibilidade de executar, por exemplo, regresses logsticas ordinais, modelos probit ordinais e modelos de Cauchy ordinais. Este procedimento permite guardar as previses das probabilidades para todas as categorias da varivel dependente, e coloc-las no ficheiro de dados. Como noutras tcnicas de classificao do SPSS 11.5, as variveis explicativas podem ser quantitativas e qualitativas. Outras tcnicas de classificao pode ainda encontrar outras tcnicas no SPSS 11.5: o Modelos Loglinear/logit usados para analisar a frequncia de observaes em cada cruzamento de categorias numa tabela de contingncia. Por exemplo, uma equipa de pesquisa de mercado pode utilizar os dados de preferncias de produtos para determinar a relao entre o contacto com a publicidade e a colocao do produto. o Anlise loglinear de seleco de modelo apropriada quando pretende identificar que variveis categricas esto associadas. Podemos utilizar tanto mtodos de incluso forada como mtodos stepwise backwards para construo dos modelos. Se pretende construir modelos saturados, pode solicitar estimativas dos parmetros e testes de associaes parciais. o Anlise loglinear geral usada para analisar a frequncia de observaes em cada cruzamento de categorias numa tabela de contingncia. o Anlise loglinear logit usada para analisar a relao entre variveis categricas dependentes e variveis explicativas. o Modelos probit apropriados quando o resultado dicotmico, as variveis independentes so o nvel de um dado estmulo (tal como a dosagem de uma dada substncia), ou quando pretendemos medir a relao entre a fora de um dado estmulo e a proporo de casos que mostram uma dada resposta a este estmulo.

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Regresso categrica usada para quantificar os dados categricos atribuindo valores numricos s categorias, resultando numa regresso linear para as variveis transformadas. Pode utilizar a regresso categrica para descrever de que forma a satisfao dos clientes depende da facilidade de aquisio, do preo, e da qualidade. A equao resultante pode ser utilizada para prever a satisfao do cliente para qualquer combinao destas variveis explicativas. SPSS Exact Tests analise pequenas amostras e obtenha resultados correctos. Utilize o SPSS Exact Tests para determinar se uma dada relao entre variveis existe num pequeno conjunto de informao, variveis com uma elevada percentagem de respostas numa nica categoria ou se tem de criar mltiplas sub-amostras dos seus dados. Tambm pode utilizar o SPSS Exact Tests quando procuramos uma ocorrncia rara (por exemplo, vendas acima de $ 1 milho).

Previso de sries temporais Voc tem uma previso para o que acontecer na sua empresa na prxima semana. Mas sabe o que ocorrer no prximo ano ? e nos prximos 5 anos ? So as suas previses fiveis ? Receia que decises importantes que toma hoje, venham a influenciar negativamente a sua empresa a longo prazo porque no confia nos modelos previsionais que utiliza ? A fiabilidade da previso a longo prazo est normalmente associada a processos longos no tempo e fastidiosos mas so essenciais para qualquer empresa num mercado que se altera a velocidades inimaginveis h poucos anos. Qualquer decisor tem objectivos e metas, e deve conhecer os instrumentos correctos para os atingir. Com o mdulo SPSS Trends acede s tcnicas de previso mais populares ARIMAs, alisamento exponencial, modelos de decomposio sazonal e diferentes mtodos de regresso. Com o produto DecisionTime e o seu Expert Modeller acede a uma nova forma de prever. Utilizando as mesmas tcnicas de modelizao, cria o seu modelo previsional interactivamente e com apoio tcnico em todo o processo. Exportando o modelo em XML pode simular cenrios futuros alterando possveis comportamentos alternativos das variveis explicativas do modelo.

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RelatrioO desafio presente na apresentao dos resultados obtidos na anlise assegurar que o relatrio produzido est conforme com a sua audincia, ou seja, fcil de compreender. Se utiliza um produto de software para analisar os dados e outra para gerar os seus relatrios, pode complicar o que fcil. Uma s soluo, como o SPSS 11.5 permite-lhe executar as duas tarefas sem necessidade de exportar e reformatar os seus dados. Utilize o SPSS Tables para criar quadros com informao sobre vrias variveis em simultneo Este mdulo permite-lhe criar tabelas complexas com mltiplos nveis de informao bem como tabelas de contingncia. Por simples incluso das variveis a cruzar numa das 3 dimenses da tabela (linha, coluna e layer) visualizamos o aspecto final do quadro de resultados. De especial interesse para estudos de mercado e anlise de inquritos, dispe da possibilidade de incluso de variveis de mltipla resposta nos quadros de resultados e cruz-las com os segmentos identificativos dos inquiridos. O formato do quadro seja no que se refere ao seu aspecto; seja na incluso ou no de categorias no vlidas; ou at na insero de totais e sub-totais de fcil definio porque a tecnologia que utiliza Pivot tables. Uma vez criado o relatrio com o SPSS Tables pode imprimir os resultados; public-los na internet atravs do SmartViewer Web Server ou export-lo directamente para uma aplicao Microsoft Office como o Word ou o Excel.

Figura 8 Com o SPSS Tables visualiza o quadro de resultados medida que o vai construindo, posicionando as variveis na dimenso desejada.

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Utilize o SPSS Report Writer para reportar os dados presentes na matriz de dados SPSS O SPSS Report Writer um produto autnomo que utiliza os valores e variveis presentes na matriz de dados SPSS para produzir relatrios descritivos da informao. Uma vez terminada a anlise de dados, o SPSS Report Writer til para criar listagens das observaes que nos interessam, em diferentes tipos de formatos profissionais, ou para incluir os dados em cartas ou criar etiquetas para aces de mailing. Automatize a produo dos seus relatrios e anlises rotineiras O interface grfico do SPSS 11.5 gera programas de sintaxe em cada uma das interaces do utilizador com o software. Estas sintaxes podem ser agrupadas sequencialmente num mesmo ficheiro de modo a que ao ser executado a sequncia lgica da anlise pretendida seja efectuada. At mesmo ser automaticamente publicada no SmartViewer Web Server. Onde lhe til esta funcionalidade ? Nos casos em que periodicamente por exemplo, todos os meses tem que produzir o mesmo relatrio analtico ao mesmo tempo que os seus dados se alteraram. Grficos interactivos O SPSS 11.5 inclui um elevado nmero de diferentes tipos de grficos que complementam a informao tabular dos resultados. Tal significa que pode apresentar os resultados da forma que quiser. A utilizao de diferentes cores, dimenses padres e texturas nos grficos permitem identificar claramente as diferenas presentes nos dados. A interactividade presente na construo dos grficos permitem-nos transform-los num poderoso auxiliar analtico. Cubos OLAP A funcionalidade OLAP Report presente no SPSS Base permite-nos criar quadros interactivos para explorao de todo o tipo de dados qualquer que seja o ngulo de viso pretendido. Estes cubos incluem a representao de medidas estatsticas para as variveis seleccionadas no ficheiro de dados. Com o SigmaPlot cria grficos de elevada qualidade O produto autnomo SigmaPlot 8.0 totalmente integrvel com o SPSS 11.5 e com outras aplicaes Microsoft Office, por exemplo Excel. A utilizao do SigmaPlot em conjunto com o SPSS 11.5 expande as capacidades de representao grfica dos dados com novos formatos, Com o SPSS Maps representa a informao em mapas geogrficos O mdulo SPSS Maps permite visualizar geograficamente a informao estatstica em mapas.

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DisponibilizaoUma vez analisados os dados no SPSS 11.5 os resultados obtidos podem ser distribudos atravs da sua intranet a todas as pessoas envolvidas no processo de deciso. Utilizando o SmartViewer Web Server os analistas podem publicar os resultados do SPSS 11.5 de uma forma segura e de modo a que os decisores lhes acedam atravs do seu web browser. O SmartViewer Web Server armazena centralmente todas as anlises efectuadas sejam elas representadas em tabelas, grficos ou cubos OLAP e organiza-as de modo a que cada utilizador aceda facilmente quelas que lhe so destinadas. Cada objecto (ou resultado) colocado num catlogo de informao especfico; e cada catlogo tem definidas as suas permisses de acesso cada potencial decisor ou utilizador da informao s acede aos resultados que lhe so destinados. A grande vantagem obtida nesta forma de distribuio de resultados advm do facto de nela se poder incluir objectos interactivos. Ou seja, num quadro que represente mltiplos segmentos de informao pode o decisor escolher o ngulo de viso dessa informao por simples interaco com o objecto. Deixa de ser necessrio solicitar ao analista a produo de novo quadro com uma tabulao diferente da que inicialmente foi apresentada.

Figura 9: O SmartViewer Web Server permite aos decisores visualizarem os resultados numa pgina internet com o seu browser e interagir com eles na procura do melhor ngulo de viso.

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A SPSS Inc.A SPSS uma empresa multinacional com sede em Chicago, nos EUA, que produz software para transformao de dados em solues de apoio deciso atrav de tcnicas analticas e de data mining. As solues analticas SPSS permitem s organizaes gerir o seu futuro com base no passado e compreendendo o presente, bem como antecipar potenciais problemas e oportunidades. Para mais informaes visite-nos em www.spss.com .

A PSEA PSE uma empresa portuguesa fundada em 1994 e distribuidora para Portugal das solues analticas e de data mining SPSS. Para alm da comercializao e suporte tcnico das solues SPSS, mantemos um Centro de Formao SPSS em Lisboa e dispomos de uma equipa tcnica altamente especializada para projectos de consultoria de projectos. Para mais informaes visite-nos em www.pse.pt .

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Apndice 1 Matriz de produtos e aplicaesSe necessita de ajuda para determinar quais os produtos SPSS aconselhados para a sua aplicao especfica, consulte o diagrama abaixo que lista cada produto e a sua rea de aplicao adquira-os e comece a obter resultados como nunca antes.

Survey/Market Research e marketing directo Inquritos de Satisfao de clientes Teste de atributos de produtos Anlise de preos e de promoes Segmentao de mercados Estudos de opinio e demogrficos Estudo e anlise de campanhas promocionais Marketing directo Database Marketing Educao Ensino Questionrios de avaliao pedaggica Administrao Governo Central e Local Avaliao de programas de investimento Caracterizao do parque habitacional Inquritos sociolgicos Estudos scio-demogrficos Previses de populao e trfego Deteco de crimes e fraudes Recursos Humanos/Planeamento de recursos Estudos de clima social Inquritos de satisfao de empregados Seleco e testes de candidatos a emprego Anlise de produtividade e compensao Pesquisas mdica, cientfica e social Anlise dos resultados de tratamentos mdicos Investigao biomdica Investigao em cincias sociais Estudos de impacto ambiental Estudos criminais Gesto de projectos de investigao Planeamento e previso Previso de vendas e oramentao Previso de afectao de recursos Lanamento de novos produtos Econometria Qualidade Estudos de produtividade e qualidade de servio Estudos de utilizao de produtos/servios Outras aplicaes Deteco de fraudes ou no-conformidades Anlise de risco Anlise de tendncias Acompanhamento de aces Basket Analysis (associao de produtos) Churn de clientes Anlise de sequncias e percursos Deteco de perfis Scoring de clientes Modelos de propenso

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Smartviewer Web Server

SPSS Regression Models

SPSS Advanced Models

SPSS Missing Values

SPSS Report Writer

SPSS Exact Tests

SPSS Data Entry

SPSS Categories

SPSS Conjoint

SamplePower

DecisionTime

SPSS Trends

SPSS Tables

AnswerTree

Clementine

SPSS Maps

SPSS Base

SigmaPlot

Amos

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Apndice 2 Especificaes resumidas de cada produto SPSSPermite-lhe aceder, preparar, analisar os dados e apresentar os resultados graficamente. Acesso e preparao de dados Database wizard Get SAS (importao de dados SAS) Text wizard Importao de Excel Editor de dados Definio de variveis Cpia das propriedades dos dados Transformaes vrias clculo de novas variveis especificando a frmula de clculo e utilizando funes de vrios tipos recodificao de variveis numricas ou alfanumricas recodificao de valores criando novas escalas a partir dos valores originais recodificao automtica de valores alfanumricos em numricos transformaes condicionais contagem de ocorrncias de determinado fenmeno substituio de valores em falta juno de observaes vindas de diferentes ficheiros de dados juno de variveis vindas de diferentes ficheiros de dados reorganizao do ficheiro de dados ordenao do ficheiro por uma ou mais variveis Agregao da informao Filtragem das observaes por tipo de ocorrncia ou condicional Ponderao dos resultados

Tcnicas de modelizao Anlise factorial Anlise de clusters K-means Anlise de clusters hierrquicos Anlise de clusters Two-step Anlise descriminante Regresso linear

Reporting Tabular Cubos OLAP Sumrio de casos Grficos Categricos (de barras, de linhas, de rea, pies, de diferenas, boxplots, de erros e mistos) De controlo de qualidade (Pareto, X Bar, Range, Sigma, de mdia mvel e de valores individuais) Curvas ROC De disperso Histogramas Exportao para Microsoft Excel Exportao para Microsoft Word

Requisitos tcnicos Microsoft Windows 98, NT 4.0, 2000 ou XP Processador tipo Pentium 64 MB de memria RAM (mnimo) 100 MB livres em disco para instalao do software Monitor superVGA Leitor de CD-Rom

Obtenha dimenses precisas da amostra. Cculo da potncia e da preciso para vrias dimenses de amostras Resultados em Pivot tables Testes estatsticos para Mdias, Propores, Correlaes, ANOVA, Regresses, Logsticas, Anlise de sobrevivncia e Equivalncias. Exportao dos resultados em vrios formatos

Estatsticas descritivas Crosstabs Medidas de disperso Medidas de distribuio

Estatsticas bivariadas Testes de mdias Testes t Testes ANOVA Testes no paramtricos Correlaes

Requisitos tcnicos Microsoft Windows 98, NT 4.0 ou 2000 Processador tipo Pentium 16 MB de memria RAM (mnimo) 10 MB livres em disco para instalao do software Monitor SuperVGA

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Descubra as preferncias dos consumidores para melhor caracterizao de produtos e preos Desenhos ortogonais dos efeitos principais Produo de cartes para experincias de conjunto Anlise de preferncias pelo mtodo dos mnimos quadrados

Preencha os valores em falta para aumentar a qualidade dos seus dados Anlise dos padres dos dados em falta Imputao dos valores em falta atravs dos algoritmos EM e de regresso Clculo de estatsticas univaradas para todas as observaes, excepo das que tm valores em falta, e para todas as variveis Clculo das matrizes de covarincias e de correlaes para todas as variveis quantitativas excluindo as observaes com valores em falta

Requisitos tcnicos Existncia do SPSS Base 11.5 1 MB livres de espao em disco para instalao do software

Requisitos tcnicos Existncia do SPSS Base 11.5 1 MB livres de espao em disco para instalao do software

Construa questionrios para recolha de dados em papel, na Internet ou em entrevistas pessoais ou telefnicas. Barra de ferramentas com vrios desenhos opcionais de respostas Definio da varivel SPSS associada a cada questo Utilizao simultnea de vrios formatos por simples funes de cpia e colagem. Incluso de imagens e diferentes tipos de formatao nos questionrios Incluso de vrias regras no questionrio regras de validao, de salto ou de definio de intervalos de valores admissveis Criao de ficheiros de dados SPSS (sav)

Acrescente mais tcnicas de regresso s capacidades de modelizao de dados Regresso logstica multinomial Regresso logstica binria Regresso no linear (NLR e CNLR) Anlise Probit Two stage least square

Requisitos tcnicos Existncia do SPSS Base 11.5 1 MB livres de espao em disco para instalao do software

A soluo de recolha de dados a construir consigo escalvel e adaptada s suas necessidades conjugando 3 produtos SPSS Data Entry Builder, SPSS Data Entry Station ou SPSS Data Entry Enterprise Server.

Adicione tcnicas para anlise de relaes complexas entre variveis Modelos lineares mistos Modelos GLM (incluindo anlise dos efeitos da varincia ANOVA -, da covarincia ANCOVA -, multivariados da varincia MANOVA -, e multivariados da covarincia MANCOVA) Anlise dos componentes da varincia (VARCOMP) Modelos politmicos universais (PLUM) Modelos LOGLINEAR e HILOGLINEAR Procedimentos de anlise da sobrevivncia Regresso de Cox; Kaplan-Meier e Life Tables.

Requisitos tcnicos

(para SPSS Data Entry Builder ou Station) Microsoft Windows 98, NT 4.0, 2000 ou XP Processador tipo Pentium 75 MB livres de espao em disco para instalao do software 16 MB de memria RAM (mnimo) Monitor VGA (para SPSS Data Entry Enterprise Server) Microsoft Windows NT Server ou 2000 Server; Solaris; HP-UX; IBM AIX; Linux. 256 MB livres de espao em disco para instalao do software: 512 MB de memria RAM Microsoft Internet Explorer 4.0 ou superior; Netscape Navigator 4.0 ou superior.

Requisitos tcnicos Existncia do SPSS Base 11.5 2,5 MB livres de espao em disco para instalao do software

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Descubra relaes causais atravs de modelos de equaes estruturais Modelos de equaes estruturais com variveis observadas e variveis latentes Anlise factorial confirmatria sobre os componentes da varincia; os erros nas variveis; os modelos de medida; as variveis latentes Anlise da estrutura da mdia e de multigrupos Anlise simultnea de mltiplos modelos

Identifique segmentos e perfis atravs de rvores de deciso 4 poderosos algoritmos de rvores de deciso CHAID, Exhaustive CHAID; C&RT e QUEST Visualizao grfica das parties e dos componentes de cada n ou ramo (com dados e/ou grficos de barras) Grfico de ganhos identificao dos segmentos com maior (ou menor) contribuio e seleco dos ns pelo critrio definido Visualizao do risco de classificao Diferentes mtodos de crescimento da rvore automtico; interactivo ou em batch Possibilidade de seleco das variveis explicativas de segmentao Possibilidade de atribuio de diferentes pesos ao erro de classificao Possibilidade de desenho de vrias rvores de classificao para o mesmo problema Exportao das regras de classificao para SPSS ou para bases de dados (sob a forma de comando SQL). Importao de dados do SPSS ou de bases de dados atravs de ODBC (Oracle, SQL Server, Access, etc...)

Requisitos tcnicos Microsoft Windows 95, 98, NT 4.0 ou 2000 Processador tipo Pentium At 32 MB livres de espao em disco para instalao do software 32 MB de memria RAM (mnimo) Drive CD-Rom

Identifique grupos atravs de mapas perceptuais e crie modelos explicativos para as variveis categricas Multidimensional scaling (MDS) Anlise de componentes principais para variveis categricas (CatPCA) Anlise de correspondncias Anlise de homogeneidade (HOMALS) Correlaes cannicas no lineares

Requisitos tcnicos Microsoft Windows 98, NT 4.0, 2000 ou XP Processador tipo Pentium 70 MB livres de espao em disco para instalao do software 64 MB de memria RAM (mnimo) Monitor SuperVGA Drvie de CD-Rom

Requisitos tcnicos Existncia do SPSS Base 11.5 1 MB livres de espao em disco para instalao do software

Inclua modelos para previso de sries temporais Modelos univariados sazonais e no sazonais (ARIMA) Modelos de alisamento exponencial Estimao de factores sazonais aditivos ou multiplicativos (SEASON) Modelos de decomposio Modelos de regresso AREG

Melhore as suas anlises ao trabalhar com pequenos conjuntos de dados Testes de independncia na amostra Testes de independncia em tabelas de contingncia Testes de ajustamento Testes de medidas de associao

Requisitos tcnicos Existncia do SPSS Base 11.5 1 MB livres de espao em disco para instalao do software

Requisitos tcnicos Existncia do SPSS Base 11.5 3,3 MB livres de espao em disco para instalao do software

Alternativamente utilize o produto DecisionTime para a criao dos seus modelos previsionais atravs de um Wizard especfico. Solicite-nos informao especfica.

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Anlise estatstica completa com o SPSS

Apresente os seus resultados em quadros de fcil leitura e cruzando vrias variveis em simultneo Visualize a estrutura do quadro medida que o vai construindo Inclua estatsticas inferenciais sobre os cruzamentos que efectua testes de quiquadrado, de proporo das colunas e de comparao de mdias Crie quadros com grupos de mltipla resposta Controle o formato do quadro Posicione totais e sub-totais no local pretendido Seleccione as categorias de uma varivel a representar no quadro

8 tipos de grficos resultantes de transformaes vectoriais ou de distribuies gaussianas

Requisitos tcnicos Sistema operativo Microsoft Windows 95, 98, NT 4.0 ou 2000 Processador PentiumII ou superior 64 MB de memria RAM 48 MB em disco para instalao do software Microsoft Internet Explorer para uso da ajuda on-line Monitor SuperVGA

Represente geograficamente informao estatstica

a

sua

Requisitos tcnicos Existncia do SPSS Base 11.5 3 MB livres de espao em disco para instalao do software

6 opes de mapas temticos Combinao de mltiplos temas numa s carta geogrfica Utilizao de geosets em formato Mapinfo

Requisitos tcnicos Existncia do SPSS Base 11.5 20 MB livres de espao em disco para instalao do software

Crie relatrios sobre as observaes presentes no editor de dados SPSS Relatrios profissionais com vrios formatos escolha Conerta informao identificativa em etiquetas ou inclua-a numa carta Utilize os dados presentes no editor de dados SPSS provenientes de qualquer uma das fontes possveis de importao para o SPSS (bases de dados, folhas de clculo, texto,...)

Disponibilize os resultados obtidos aos decisores de uma forma rpida e eficaz Os resultados SPSS so instantaneamente distribuidos pela Internet ou Intranet, sejam eles estticos ou interactivos O acesso informao pelos clientes, pelo pblico ou pelos decisores determinado pelo gestor da informao e feito atravs do seu browser internet A segurana de acesso ao sistema centralizada

Requisitos tcnicos Microsoft Windows 95, 98, NT ou 2000 Processador Pentium III ou superior 40 MB livres de espao em disco para instalao do software 32 MB de memria RAM Monitor SuperVGA Drive CD-Rom

Requisitos tcnicos Sistema Operativo Midrosoft Windows 2000 Server ou 2000 Advanced Server; Sun Solaris 2.8 ou superior Repositrio de dados em SQL Server 2000; ou Oracle 8i 1 GB de memria RAM 700 MB de espao em disco para instalao do software Microsoft Internet Explorer 5.5 ou superior; Netscape Navigator 6.2 ou superior.

Crie grficos de elevada qualidade 19 tipos de grficos a 2 dimenses, incluindo de reas (4 tipos), de disperso (14 tipos), de disperso e linhas (10 tipos), de queijo e de populao 9 tipos de grficos a 3 dimenses com possibilidade de rotao e pr visualizao da perspectiva

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