Aplica_SPSS

UNIVERSIDADE DO ALGARVE

Escola Superior de Gesto, Hotelaria e Turismo

APLICAES NO SPSS

Disciplina de Estatstica Gesto

Disciplina de Estatstica Gesto Hoteleira

Disciplina de Estatstica Descritiva Turismo

Ano Lectivo 2003/2004

Elaborado por: Isabel Teotnio

Elaborado por: Isabel Teotnio Pg. 1

ndice

Pg.

Escalas Reviso dos conceitos ........................................................................ 2

Breve descrio dos termos utilizados na janela Variable View do SPSS .............. 2

Definio das Variveis e Introduo de Dados ................................................... 3

Tratamento das variveis qualitativas ................................................................ 6

Tratamento das variveis quantitativas ............................................................. 10

Tratamento do cruzamento de variveis ............................................................ 13

Introduo de dados e tratamento de uma questo de resposta mltipla ............. 18

Exerccios de Aplicao .................................................................................... 26


Escalas Breves Reviso de Conceitos Escalas Caractersticas

Nominal

Os dados definidos numa escala nominal so qualitativos por excelncia, pertencem a categorias no hierarquizadas (sexo, profisso, filiao partid-ria, raa, religio, etc.), os elementos/dados so atributos ou qualidades. Os nmeros servem apenas para identificar ou categorizar os elementos.

Ordinal

Quando numa caracterstica nominal a ordem das categorias obedece a uma sequncia com significado ento estamos na presena de uma caracterstica definida numa escala ordinal (classificao de hotis estrelas, escales de rendimento, classes sociais, ordens de preferncia, avaliao de um produto ou servio mediante uma escala de Likert cinco termos)

Intervalo

Para alm das caractersticas da escala ordinal, a escala por intervalos tem ainda a caracterstica de a distncias iguais corresponderem quantidades iguais. As escalas por intervalos podem ser contnuas ou discretas. Na escala por intervalos atribudo um valor que mede a propriedade em estudo, o zero da escala no corresponde ausncia de propriedade (temperatura, resultados num teste de inteligncia, medidas de atitude e personalidade)

Rcio Esta escala tem as mesmas caractersticas de uma escala por intervalos con-tnua e adicionalmente apresenta a caracterstica de possuir o zero absoluto como valor mnimo (altura, peso, tempo, volume, etc.)

Breve descrio dos termos utilizados na Janela Variable View do SPSS

Name Nome da varivel Type Tipo de varivel Width Tamanho da varivel + parte decimal Decimals Nmero de casas decimais das observaes Label Descrio de varivel Values Codificao da varivel utilizado em variveis qualitativas Missing Codificao das no respostas Columns Largura da coluna Align Alinhamento dos dados esquerda ou direita ou centro Measure Nvel de medida da varivel criada nominal ou ordinal ou scale

(inclui os nveis por intervalo e de rcio)


Definio das Variveis e Introduo de Dados Considere as seguinte questo de um questionrio: P.1. Sexo Feminino Masculino P.2. Idade Idade P.3. Estado Civil

Solteiro(a) Casado(a) Divorciado(a)

Unio de facto Viuvo(a) Para a qual se obtiveram as seguintes respostas:

Inquirido Sexo Idade Estado Civil 1 Masculino 19 Solteiro(a) 2 Feminino 18 Solteiro(a) 3 Feminino 20 Casado(a) 4 Masculino 22 Casado(a) 5 Masculino 32 Divorciado(a) 6 Feminino 24 Unio de facto7 Feminino 28 Casado(a) 8 Feminino 26 Solteiro(a) 9 Masculino 34 Divorciado(a) 10 Feminino 56 Viuvo(a)

Criao das variveis Janela Variable View

Varivel Sexo 9 Name Sexo 9 Type numeric 9 Width 8 9 Decimals 0 9 Label Sexo do inquirido 9 Values vamos codificar a varivel clicando em

Value Value Label 1 Masculino ADD2 Feminino ADD

OK 9 Missing no se coloca nada pois no existem no respostas 9 Columns 9 (por forma a ver-se todo o texto) 9 Align left 9 Measure nominal.


Varivel Idade 9 Name idade 9 Type numeric 9 Width 8 9 Decimals 1 9 Label Idade do inquirido 9 Values no se coloca nada pois trata-se que uma varivel quantitativa. 9 Missing no se coloca nada pois no existem no respostas 9 Columns 8 9 Align center 9 Measure scale.

Varivel Estado Civil 9 Name ecivil 9 Type numeric 9 Width 8 9 Decimals 0 9 Label Estado Civil do inquirido 9 Values vamos codificar a varivel clicando em

Value Value Label 1 Solteiro(a) ADD2 Casado(a) ADD3 Divorciado(a) ADD4 Unio de facto ADD5 Viuvo(a) ADD

OK 9 Missing no se coloca nada pois no existem no respostas 9 Columns 12 (por forma a ver-se todo o texto) 9 Align left 9 Measure nominal.

Introduo de dados

Janela Data View 9 Varivel Sexo do Inquirido Por baixo (em coluna) da varivel Sexo colocar o sexo de cada inquirido em nmero (1

se Masculino e 2 se Feminino)

Se clicar na etiqueta os nmeros so convertidos em nomes.


Inquirido Introduo Original Clicando na

etiqueta Inquirido IntroduoOriginal

Clicando na etiqueta

1 1 Masculino 6 2 Feminino 2 2 Feminino 7 2 Feminino 3 2 Feminino 8 2 Feminino 4 1 Masculino 9 1 Masculino 5 1 Masculino 10 2 Feminino

9 Varivel Idade do Inquirido Por baixo (em coluna) da varivel Idade colocar a idade de cada inquirido Ao clicar na etiqueta os dados no sofrem qualquer alterao pois trata-se de um

varivel scale.




1 19 19 6 24 24 2 18 18 7 28 28 3 20 20 8 26 26 4 22 22 9 34 34 5 32 32 10 56 56

9 Varivel Estado Civil do Inquirido Por baixo (em coluna) da varivel Sexo colocar o sexo de cada inquirido em nmero (1

se Solteiro(a), 2 se Casdo(a), etc.)

Se clicar na etiqueta os nmeros so convertidos em nomes.




1 1 Solteiro(a) 6 4 Unio de facto 2 1 Solteiro(a) 7 2 Casado(a) 3 2 Casado(a) 8 1 Solteiro(a) 4 2 Casado(a) 9 3 Divorciado(a) 5 3 Divorciado(a) 10 5 Viuvo(a)


Tratamento das variveis qualitativas Janela Data View

Variveis Sexo e Estado Civil do Inquirido

Analyse Descriptive Statistics Frequencies 9 passar para o lado direito (variable(s)) as variveis Sexo e Estado Civil clicando

duas vezes

9 Statistics Seleccionar em Central Tendency (tendncia central): Mode (moda) pois trata-se de uma varivel qualitativa

Clicar em Continue 9 Chart Seleccionar em Chart Tipe ou pie chart grfico circular ou bar chart - grfico de barras

Seleccionar Chart values: percentages - percentagens

Clicar em Continue 9 Clicar em OK vai aparecer o output com a anlise solicitada.

Statistics

10 100 02 1a

ValidMissing

N

Mode

Sexo doinquirido

Estado Civildo Inquirido

Multiple modes exist. The smallest value is showna.

Sexo do inquirido

4 40.0 40.0 40.06 60.0 60.0 100.0

10 100.0 100.0

MasculinoFemininoTotal

ValidFrequency Percent

ValidPercent

CumulativePercent


Estado Civil do Inquirido

3 30.0 30.0 30.03 30.0 30.0 60.02 20.0 20.0 80.01 10.0 10.0 90.01 10.0 10.0 100.0

10 100.0 100.0

Solteiro(a)Casado(a)Divorciado(a)Unio de factoViuvo(a)Total

ValidFrequency Percent Valid Percent

CumulativePercent

Se seleccionou o pie chart para colocar as percentagens clique duas vezes no grfico

e abre-se uma janela:

Chart Options 9 Em Labels seleccione: Text Percents

9 Clique em format Em Position seleccione: Best Fit

Em Display Frame Around desmarque Inside labels

9 Continue 9 Ok Com a janela aberta proceda s alteraes de texto, tamanho, cor, legendas, ttulos

que desejar fechando em seguida a janela. O resultado ser :

60.0%

40.0%Feminino

Masculino


10.0%10.0%

20.0%

30.0%

30.0%

Viuvo(a)Unio de facto

Divorciado(a)

Casado(a)

Solteiro(a)

Se seleccionou o bar chart para colocar as percentagens clique duas vezes no grfi-

co e abre-se uma janela:

9 Clique no icone Bar Label Style e seleccione: Standard Clique em Apply All Clique em Close

Com a janela aberta proceda s alteraes de texto, tamanho, cor, legendas, ttulos

que desejar fechando em seguida a janela. O resultado ser :

Sexo do inquirido

FemininoMasculino

Per

cent

70

60

50

40

30

20

10

0

60

40


Estado Civil do Inquirido

Viuvo(a)Unio de factoDivorciado(a)Casado(a)Solteiro(a)

Perc

ent

40

30

20

10

0

1010

20

3030


Tratamento das variveis quantitativas Anlise dos Dados

Janela Data View Varivel Idade do Inquirido

Analyse Descriptive Statistics Frequencies 9 passar para o lado direito (variable(s)) as varivel idade, clicando duas vezes na

varivel

9 desmarcar a opo Display frequencies tables esta opo refere-se tabela de frequncias.

9 Statistics Seleccionar em Percentelis Values (percentis): Quartiles (quartis)

Seleccionar em Dispersion (disperso): Std deviation (desvio padro) variance (varincia) range (intervalo de variao) minimum (mnimo) maximum (mximo)

Seleccionar em Central Tendency (tendncia central): Mean (mdia) Median (mediana) Mode (moda)

Clicar em Continue 9 Chart Seleccionar Histograms grfico de barras com os dados agrupados em classes

definidas pelo SPSS.

Seleccionar with normal curve curva da distribuio normal associada ao gr-fico

Clicar em Continue Clicar em Continue

9 Clicar em OK vai aparecer o output com a anlise solicitada. O coeficiente de variao a nica estatstica que no consta do quadro ter de ser por si

calculada.


Statistics

Idade do inquirido10

027.9025.00

18a

11.239126.322

381856

19.7525.0032.50

ValidMissing

N

MeanMedianModeStd. DeviationVarianceRangeMinimumMaximum

255075

Percentiles

Multiple modes exist. The smallest value is showna.

Idade do inquirido

55.050.045.040.035.030.025.020.0

Idade do inquirido

Freq

uenc

y

5

4

3

2

1

0

Std. Dev = 11.24

Mean = 27.9

N = 10.00

Grficos Stem-and-Leaf e Box-and-Whisker

Analyse Descriptive Statistics Explore 9 passar para o lado direito (Dependent List) a varivel idade, com a ajuda da seta 9 Display:


Clicar em plots pois se deixar seleccionada a opo Both o SPSS gera por defeito uma tabela de estatsticas descritivas (mais incompleta que a da opo

Frequencies) e cria tambm os grficos escolhidos

9 Plots Seleccionar em Box Plots (Box-and-Whisker): Factor Level together

Seleccionar em Descreptive (decritivas): Stem and leaf

Clicar em Continue 9 Clicar em OK vai aparecer o output com a anlise solicitada.

Idade do inquirido Stem-and-Leaf Plot

Frequency Stem & Leaf 2.00 1 8 9 3.00 2 0 2 4 2.00 2 6 8 2.00 3 2 4 1.00 Extremes (>= 56)

Stem width: 10 Each leaf: 1 case(s)

Idade do inquirido

605040302010

10

Nesta amostra existe um valor extremo (denominado Outlier) a idade do

inquirido 10 (56 anos) da aparecer no stem-and-leaf (Extremes (>=56) e

no box-and-whiskers um ponto.


Tratamento do cruzamento de variveis

Muitas vezes aconselhvel proceder ao cruzamento de variveis, podemos cru-

zar:

duas variveis qualitativas uma varivel qualitativa com um varivel quantitativa desde que agrupada em

classes.

duas variveis quantitativas desde que agrupadas em classes.

Cruzamento de duas variveis qualitativas

Cruzamento das variveis Sexo e Estado Civil Analyse Descriptive Statistics Crosstabs 9 passar, com ajuda da seta, para Row(s) a varivel que queremos que aparea em

linha (dever ser a varivel com maior nmero de categorias) Estado Civil

9 passar, com ajuda da seta, para Row(s) a varivel que queremos que aparea em linha (dever ser a varivel com menor nmero de categorias) - Sexo

9 Seleccionar Display Clustered Bar Charts representao em barras o nmero de individuos em cada categoria das linhas dentro de cada categoria das colunas.

9 Cells Seleccionar em Counts Observed

Seleccionar em Percentages: Rows percentagens para o total de cada linha Columns percentagens para o total de cada coluna Total percentagens para o total de inquiridos

Continue 9 Clicar em OK vai aparecer o output com a anlise solicitada.


Estado Civil do Inquirido * Sexo do inquirido Crosstabulation

1 2 333.3% 66.7% 100.0%25.0% 33.3% 30.0%10.0% 20.0% 30.0%

1 2 333.3% 66.7% 100.0%25.0% 33.3% 30.0%10.0% 20.0% 30.0%

2 2100.0% 100.0%50.0% 20.0%20.0% 20.0%

1 1100.0% 100.0%16.7% 10.0%

10.0% 10.0%

1 1100.0% 100.0%16.7% 10.0%10.0% 10.0%

4 6 1040.0% 60.0% 100.0%

100.0% 100.0% 100.0%40.0% 60.0% 100.0%

Count% within Estado Civil do Inquirido% within Sexo do inquirido% of TotalCount% within Estado Civil do Inquirido% within Sexo do inquirido% of TotalCount% within Estado Civil do Inquirido% within Sexo do inquirido% of TotalCount% within Estado Civil do Inquirido% within Sexo do inquirido% of Total

Count% within Estado Civil do Inquirido% within Sexo do inquirido% of TotalCount% within Estado Civil do Inquirido% within Sexo do inquirido% of Total

Solteiro(a)

Casado(a)

Divorciado(a)

Unio de facto

Viuvo(a)

EstadoCivil do

Inquirido

Total

Masculino FemininoSexo do inquirido

Total

Esta

do C

ivil

do I

nqui

rido

Solteiro(a)

Casado(a)

Divorciado(a)

Unio de facto

Viuvo(a)

Count

2.22.01.81.61.41.21.0.8

Sexo do inquirido

Masculino

Feminino

1.0

1.0

2.0

2.0

2.0

1.0

1.0


Cruzamento de uma varivel qualitativa e uma quantitativa agrupada em classes Criao das classes de Idade atravs da funo existente no SPSS

Janela Data View

Transform Categorize Variables 9 passar, com ajuda da seta, para Create Categories For a varivel (idade) que que-

remos categorizar

9 Definir em Number of Categories o nmero de categorias (classes) que queremos criar, esse nmero pode ser dado por nlog32.31 +

9 OK Esto assim criadas as categorias para a nossa varivel:

Inquirido Idade nidade Inquirido Idade nidade 1 19 1 6 24 2 2 18 1 7 28 3 3 20 2 8 26 3 4 22 2 9 34 4 5 32 3 10 56 4

Para que nas analises feitas com a varivel categorizada (nidade) no apaream os

nmeros associados a cada classe de idades mas sim as classes de idade devere-

mos proceder codificao das classes criando os respectivos Labels, em primeiro

lugar deveremos ver entre que valores esto definidas as classes, para o nosso

exemplo temos:

nidade Idades 1 inferior a 20 2 20 24 3 25 32 4 superior a 33

assim na Janela Variable View

para a varivel nidade alterar o Label para Classes de Idades Values vamos codificar a varivel clicando em

Value Value Label 1 < 20 anos ADD2 20 a 24 anos ADD3 25 a 32 anos ADD4 > 32 anos ADD

OK Com esta codificao passam a aparecer as classes de idades e no os valores.


Cruzamento das variveis Sexo e Idade Janela Data View

Analyse Descriptive Statistics Crosstabs 9 passar, com ajuda da seta, para Row(s) a varivel que queremos que aparea em

linha (dever ser a varivel com maior nmero de categorias) Classes de idade

9 passar, com ajuda da seta, para Row(s) a varivel que queremos que apareca em linha (dever ser a varivel com menor nmero de categorias) - Sexo

9 Seleccionar Display Clustered Bar Charts representao em barras o nmero de individuos em cada categoria das linhas dentro de cada categoria das colunas.

9 Cells Seleccionar em Counts Observed

Seleccionar em Percentages: Rows percentagens para o total de cada linha Columns percentagens para o total de cada coluna Total percentagens para o total de inquiridos

Continue 9 Clicar em OK vai aparecer o output com a anlise solicitada.

Classes de idades * Sexo do inquirido Crosstabulation

1 1 250.0% 50.0% 100.0%25.0% 16.7% 20.0%10.0% 10.0% 20.0%

1 2 333.3% 66.7% 100.0%25.0% 33.3% 30.0%10.0% 20.0% 30.0%

1 2 333.3% 66.7% 100.0%25.0% 33.3% 30.0%10.0% 20.0% 30.0%

1 1 250.0% 50.0% 100.0%25.0% 16.7% 20.0%10.0% 10.0% 20.0%

4 6 1040.0% 60.0% 100.0%

100.0% 100.0% 100.0%40.0% 60.0% 100.0%

Count% within Classes de idades% within Sexo do inquirido% of TotalCount% within Classes de idades% within Sexo do inquirido% of TotalCount% within Classes de idades% within Sexo do inquirido% of TotalCount% within Classes de idades% within Sexo do inquirido% of TotalCount% within Classes de idades% within Sexo do inquirido% of Total

< 20 anos

20 a 24 anos

25 a 32 anos

> 32 anos

Classes de idades

Total

Masculino FemininoSexo do inquirido

Total


Clas

ses

de id

ades

< 20 anos

20 a 24 anos

25 a 32 anos

> 32 anos

Count

2.22.01.81.61.41.21.0.8

Sexo do inquirido

Masculino

Feminino

1.0

2.0

2.0

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0


Introduo de dados e tratamento de uma questo de resposta mltipla Considere a seguinte questo de um questionrio: P.4. Quais os temas que prefere ler?

(poder colocar uma cruz, mais do que uma ou nenhuma)

Romance Policial Comdia

Fico B. D. Outros

Para a qual se obtiveram as seguintes respostas:

Inquirido Temas Escolhidos 1 Romance Fico Outros 2 Policial Outros 3 4 Policial Fico 5 Romance Comdia Fico 6 Fico 7 Romance Policial 8 Fico B.D. 9 Romance Policial Comdia10

Criao das variveis

Cria-se uma varivel para cada tipo de Leitura codificando-as com Sim (caso tenha

sido escolhida pelo inquirido) e No (caso no tenha sido escolhida pelo inquirido)

Janela Variable View 9 Name Romance 9 Type numeric 9 Width 8 9 Decimals 0 9 Label Prefere ler Romance 9 Values vamos codificar a varivel clicando em

Value Value Label 1 Sim ADD2 No ADD

OK 9 Columns 9 (por forma a ver-se todo o texto) 9 Align center 9 Measure nominal. Repetir os mesmos passos para os restantes tipos de leitura.


Introduo de dados

Janela Data View Por baixo (em coluna) de cada uma das variveis definidas colocar as respecti-

vas observaes em nmero

Se clicar na etiqueta os nmeros so convertidos em nomes

Com todas as variveis ficaria:

Inquirido Romance Policial Comdia Fico B.D. Outros 1 1 Sim 2 No 2 No 1 Sim 2 No 1 Sim2 2 No 1 Sim 2 No 2 No 2 No 1 Sim3 2 No 2 No 2 No 2 No 2 No 2 No4 2 No 1 Sim 2 No 1 Sim 2 No 2 No5 1 Sim 2 No 1 Sim 1 Sim 2 No 2 No6 2 No 2 No 2 No 1 Sim 2 No 2 No7 1 Sim 1 Sim 2 No 2 No 2 No 2 No8 2 No 2 No 2 No 1 Sim 1 Sim 2 No9 1 Sim 1 Sim 1 Sim 2 No 2 No 2 No10 2 No 2 No 2 No 2 No 2 No 2 No

Anlise dos Dados

Criao do Conjunto de Resposta Mltipla Analyse Multiple Response Define Sets 9 passar todas as variveis de interesse (clicando duas vezes ) para Variables in Set 9 Em Variables Are Coded As escolher: Dichotomies (Dicotmicas Resposta Sim/No) Counted Value 1 (Sim pois interessa-nos contar os temas escolhidos)

9 Name Prefere 9 Label Preferncia de Leitura 9 ADD 9 Close

Criao da tabela de resposta mltipla Analyse Multiple Response Frequencies 9 passar Preferncia de Leitura do Mult Response Sets (clicando duas vezes ) para

Tables for

9 Clicar em OK vai aparecer o output com a anlise solicitada.


Group $PREFERE Preferncia de Leitura (Value tabulated = 1)

Dichotomy label Name Count Pct of

Responses Pct of Cases

Prefere ler Romance ROMANCE 4 22.2 50.0 Prefere ler Policial POLICIAL 4 22.2 50.0 Prefere ler Comdia COMEDIA 2 11.1 25.0 Prefere ler Fico FICAO 5 27.8 62.5 Prefere ler B.D. B.D 1 5.6 12.5 Prefere ler Outros OUTROS 2 11.1 25.0 Total responses 18 (*) 100 225.0 2 missing cases; 8 valid cases

2 missing cases dos 10 inquiridos 2 no escolheram qualquer tema 8 valid cases dos 10 inquiridos 8 escolheram pelo menos um tema Considere agora a seguinte questo de um questionrio: P.5. Desta lista de jornais indique por ordem de preferncia os cinco jornais que mais

gosta de ler?

Publico Expresso DN

Record Bola Capital

D.E. Crime 24 Horas Utilizando a seguinte escala (deve ser explicada pelo entrevistador)

1 2 3 4 5 Mais gosta Gosta No gosta nem muito, nem pouco Gosta pouco No gosta nada


Inquirido Publico Expresso DN Record Bola Capital D.E. Crime 24 Horas 1 2 1 3 5 4 2 2 3 1 4 3 1 4 5 4 1 2 3 6 3 1 2 4 7 1 2 8 5 1 2 3 4 9 2 1 10 1 2 3

Criao das variveis

Cria-se uma varivel para cada Nvel da escala (designadas Opo) codificando-as

com os ttulos de todos os Jornais


Janela Variable View 9 Name Opo 1 (Corresponde ao que mais gosta) 9 Type numeric 9 Width 8 9 Decimals 0 9 Label Mais gosta 9 Values vamos codificar a varivel clicando em

Value Value Label 1 Pblico ADD 2 Expresso ADD 3 DN ADD 4 Record ADD 5 Bola ADD 6 Capital ADD 7 D.E. ADD 8 Crime ADD 9 24Horas ADD

OK 9 Columns 9 (por forma a ver-se todo o texto) 9 Align center 9 Measure nominal. Repetir os mesmos passos para os restantes nveis da escala

Introduo de dados Janela Data View

Por baixo (em coluna) de cada uma das variveis definidas colocar as respecti-

vas observaes em nmero

Se clicar na etiqueta os nmeros so convertidos em nomes. O resultado seria:

Inquirido Opo 1 Opo 2 Opo 3 Opo 4 Opo 5 1 2 Expresso 1 Publico 4 Record 7 D.E. 5 Bola 2 4 Record 1 Publico 2 Expresso 9 24Horas . . 3 3 DN . . . . . . . . 4 . . . . . . . . . . 5 3 DN 4 Record 5 Bola 2 Expresso . . 6 2 Expresso 3 DN 1 Publico 9 24Horas . . 7 1 Publico 2 Expresso . . . . . . 8 4 Record 6 Capital 7 D.E. 9 24Horas 2 Expresso9 5 Bola 2 Expresso . . . . . . 10 2 Expresso 5 Bola 8 Crime . . . .

Anlise dos Dados

Criao do Conjunto de Resposta Mltipla Analyse Multiple Response Define Sets 9 passar todas as variveis de interesse (clicando duas vezes ) para Variables in Set


9 Em Variables Are Coded As escolher: Categories (Categorias - jornais) Range: 1 through 9

9 Name Jornal 9 Label Jornal mais lido 9 ADD 9 Close

Criao da tabela de resposta mltipla

Analyse Multiple Response Frequencies 9 passar Jornal mais lido do Mult Response Sets (clicando duas vezes ) para

Tables for

9 Clicar em OK vai aparecer o output com a anlise solicitada. Group $JORNAL Jornal mais lido

Category label Code Count Pct of

Responses Pct of Cases

Pblico 1 4 13.3 44.4 Expresso 2 8 26.7 88.9 DN 3 3 10.0 33.3 Record 4 4 13.3 44.4 Bola 5 4 13.3 44.4 Capital 6 1 3.3 11.1 D.E. 7 2 6.7 22.2 Crime 8 1 3.3 11.1 24Horas 9 3 10.0 33.3 Total responses 30 100 333.3 1 missing cases; 9 valid cases


Regresso Linear Simples

Dever ser apenas utilizada quando estamos perante variveis quantitativas.

Suponha ainda que no referido questionrio foi colocada a seguinte questo

P.6. quantos anos trabalha? _____ (colocar 0 se o inquirido no trabalha)


Inquirido Trabalho1 0 2 0 3 2 4 3 5 10 6 7 7 9 8 5 9 8 10 40

Pretende-se verificar se o nmero de anos de trabalho funo da idade.

Criao das variveis

Varivel Idade j criada na questo 2 basta alterar : 9 Name - idade_x (de forma a identificar que se trata da varivel independente)

Varivel Nmero de anos de trabalho 9 Name trab_y (de forma a identificar que se trata da varivel dependente) 9 Type numeric 9 Width 8 9 Decimals 0 9 Label N. de anos de Trabalho 9 Values no se coloca nada pois trata-se que uma varivel quantitativa. 9 Missing no se coloca nada pois no existem no respostas 9 Columns 8 9 Align center 9 Measure scale.


Anlise dos Dados

Janela Data View Analyse Regression Linear 9 passar, com a ajuda da seta, a varivel N. de anos de trabalho para Dependent 9 passar, com a ajuda da seta, a varivel Idade do inquirido para Independent(s) 9 Clicar em Statistics e escolher: Model fit R Squared Change Em Regression Coefficients escolher: Estimates

Continue 9 Clicar em OK vai aparecer o output com a anlise solicitada (o output contem

mais informao, mas a de interesse a aqui apresentada)

Model Summary

.969a .939 .932 3.051 .939 123.781 1 8 .000

Model

1

R RSquareAdjustedR Square

Std. Errorof the

Estimate R SquareChange

FChange df1 df2

Sig. FChange

Change Statistics

Predictors: (Constant), Idade do inquiridoa.

Coefficientsa

-19.684 2.702 -7.284 .0001.007 .090 .969 11.126 .000

(Constant)Idade do inquirido

Model1

B Std. Error

UnstandardizedCoefficients

Beta

StandardizedCoefficients

t Sig.

Dependent Variable: N de anos de Trabalhoa.

Representao Grfica

Janela Data View Analyse Regression Curve Estimation 9 passar, com a ajuda da seta, a varivel N. de anos de trabalho para Dependent 9 passar, com a ajuda da seta, a varivel Idade do inquirido para Independent 9 Seleccionar Include Constant in Equation 9 Seleccionar Plot Models


9 Em Models escolher: Linear

9 Clicar em OK vai aparecer o output com a anlise solicitada (o output contem mais informao, mas a de interesse a aqui apresentada)

Independent: IDADE_X

Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf b0 b1

TRAB_Y LIN .939 8 123.78 .000 -19.684 1.0066

Idade do inquirido

605040302010

N.

de

anos

de

trab

alho

50

40

30

20

10

0

-10

Observed

Linear


Exerccios Variados

Utilizando as observaes do quadro seguinte:

Inquirido Sexo Altura Cor Preferida Peso Satisfao pelo Produto A 1 Masculino 1.717 Azul 92.2 No sabe/No Responde 2 Masculino 1.574 Azul 69.3 Muito Satisfeito 3 Masculino 1.618 Azul 73.0 Satisfeito 4 Feminino 1.402 Rosa 41.1 Satisfeito 5 Feminino 1.427 Rosa 53.9 Nada Satisfeito 6 Masculino 1.558 Rosa 67.7 Pouco Satisfeito 7 Feminino 1.462 Azul 42.3 Muito Satisfeito 8 1.504 Azul 52.4 No sabe/No Responde 9 Masculino 1.754 Rosa 102.1 Muito Satisfeito 10 Masculino 1.626 Rosa 65.0 Satisfeito 11 Feminino 1.529 Rosa 62.1 Satisfeito 12 Feminino 1.521 Rosa 60.4 Satisfeito 13 Masculino 1.711 Azul 85.6 Muito Satisfeito 14 Masculino 1.623 Azul 72.4 Pouco Satisfeito 15 Feminino 1.552 Azul 58.2 Pouco Satisfeito 16 Masculino 1.627 Rosa 76.3 Nada Satisfeito 17 Masculino 1.516 Azul 63.0 Nada Satisfeito 18 Masculino 1.718 Azul 68.1 Nem muito, nem pouco satisfeito19 Feminino 1.475 Rosa 55.2 Nem muito, nem pouco satisfeito20 Feminino 1.505 Rosa 63.9 Nem muito, nem pouco satisfeito21 Feminino 1.408 Azul 40.6 Satisfeito 22 Masculino 1.522 Azul 68.4 Satisfeito 23 Masculino 1.527 Rosa 67.2 Pouco Satisfeito 24 Masculino 1.622 Rosa 71.1 Pouco Satisfeito 25 Feminino 1.481 Azul 51.3 Pouco Satisfeito 26 Masculino 1.704 Rosa 98.2 Pouco Satisfeito 27 Feminino 1.449 Rosa 51.4 Satisfeito 28 Feminino 1.595 57.6 Satisfeito 29 Feminino 1.557 Azul 55.7 Satisfeito 30 Feminino 1.535 Rosa 49.4 Nem muito, nem pouco satisfeito31 Feminino 1.535 Rosa 47.7 Nem muito, nem pouco satisfeito32 Masculino 1.520 Rosa 65.8 No sabe/No Responde 33 1.577 Rosa 68.4 No sabe/No Responde 34 Masculino 1.554 Azul 70.3 No sabe/No Responde 35 Masculino 1.533 Azul 65.8 No sabe/No Responde 36 Masculino 1.562 Azul 67.6 Satisfeito 37 Feminino 1.458 Azul 49.3 Muito Satisfeito 38 Masculino 1.649 Azul 63.5 Nem muito, nem pouco satisfeito39 Masculino 1.629 Azul 64.8 Nem muito, nem pouco satisfeito40 Masculino 1.533 63.2 Nem muito, nem pouco satisfeito41 Feminino 1.592 Rosa 47.8 Nem muito, nem pouco satisfeito42 Feminino 1.494 Rosa 41.2 Muito Satisfeito


Responda s seguintes questes:

Questo 1. Crie as variveis Sexo, Altura, Peso, Cor Preferida, Nvel de Satisfa-

o com o Produto A.

Tenha em ateno que na varivel satisfao devero ser codificados

como Missing o valor associado ao No Sabe/No Responde assim

na Janela Variable View no Value dever codificar o No Sabe/No

Responde com o valor 99 e no Missing definir no Discrete Missing

Values o valor 99 por forma a o SPSS assumir estes valores como

no respostas

Questo 2. Apresente uma tabela de frequncias para as variveis Sexo e Cor e

os respectivos grficos em Pie.

Questo 3. Determine as medidas descritivas e os grficos, que considere ade-

quadas, para as variveis altura e peso.

Questo 4. Analise o nvel de satisfao com o produto A.

Questo 5. Cruze as variveis Sexo com Cor Preferida, Sexo com Nvel de Satis-

fao e Altura com Peso

Questo 6. Utilize a tcnica de regresso linear para verificar se o peso funo

da altura

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