O SPSS é um programa de organização de dados e análise estatística de simples utilização. Através da simples selecção de opções em menus e caixas de diálogo, permite a realização de análises estatísticas desde as mais simples até às mais complexas e elaboradas. Vamos ver como?

 

Estrutura básica de um ficheiro de dados do SPSS

O ficheiro de dados aparece automaticamente ao abrirmos os SPSS e permite a criação e edição dos nossos dados que podem ser vistos de duas formas:
Data view: Nesta vista conseguimos ver os valores dos nossos dados.
Variable view: Nesta vista vemos as características das variáveis por nós criadas.

Data view

As linhas correspondem aos casos, indivíduos ou observações.
As colunas correspondem às variáveis (var), cada coluna correspondendo a uma variável específica.
As células contêm valores. Cada célula só pode conter um único valor e não é permitida a introdução de fórmulas.

Variable view

Neste caso as linhas correspondem às variáveis e as colunas a características das variáveis (nome, tipo, medida, etc.).
É neste modo de visualização que definimos o nome das nossas variáveis assim como outras características.

Criação de um ficheiro de dados novo

Abrir o programa SPSS, seleccionar a vista Variable view e definir as variáveis. Voltar à vista Data view e introduzir directamente os valores correspondentes a cada caso.

Abrir um ficheiro de dados já existente

Seguir os seguintes comandos do menu: File, Open, Data.

Na caixa que aparecer (Open data) seleccionar o ficheiro a abrir e clicar em Open.

Inserir casos e variáveis

Para acrescentar um novo caso basta digitar o valor pretendido para a variável a acrescentar e automaticamente é acrescentado um caso a todas as variáveis. Se se esqueceu de inserir algum caso entre outros dois já inseridos seleccione o local onde quer adicionar o caso (linha), clique no comando Edit do menu, seguido de Insert case. Pode igualmente fazer click com o botão direito do rato sobre o indicador da linha e seleccionar Insert case.

Para acrescentar uma nova variável ao ficheiro, basta colocar o cursor numa célula da primeira coluna não usada, inserir os valores correspondentes e ir à Variable view definir o nome e as características da variável. Se pretende inserir uma variável entre outras já criadas, e não no fim, coloque o cursor na variável à direita da qual se pretende inserir a nova, seleccione os comandos Edit seguido de Insert variable. Pode igualmente fazer click com o botão direito do rato e seleccionar Insert variable.

A barra de ferramentas também pode ser muito útil nestas situações. É só clicar no ícone correspondente à inserção de casos ou variáveis:

Eliminar casos e variáveis

Para eliminar valores de casos inseridos (linhas) ou variáveis (colunas), fazer click sobre o número da linha à esquerda do ecrã, ou sobre o nome da variável. A linha ou coluna, consoante o caso, ficam seleccionadas (sombreadas). Para a eliminar, seleccionar o comando Edit do menu seguida de Clear (ou carregar na tecla DEL do computador). Outra possibilidade é fazer click com o botão direito do rato sobre a identificação da linha ou coluna a eliminar, e seleccionar Clear (Apagar).

Gravar o ficheiro de dados

Não esquecer de gravar o nosso ficheiro após criado e sempre que fizermos alterações. Para gravar seguir os comandos do menu File e Save. Na caixa que aparece seleccionar o local onde quer gravar, dar um nome ao ficheiro e clicar em Save (guardar).

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2 Respostas Subscrever respostas

  1. roberto comini frota 30 de Março de 2012 em 2:00 #

    Boa noite! Achei a tutoria relevante, porem, poderiam complementar com mais informaçoes sobre, principalmente, as analises.

    Abraço,

    Roberto Comini Frota

    • tutor-estatistica 13 de Abril de 2012 em 14:07 #

      Olá Roberto,

      Não dá para escrever grande coisa por aqui e a Estatística é um mundo muito grande. Em todo o caso cá vai:

      Podemos dividir os testes utilizados em dois grupos: Paramétricos ou Não paramétricos.

      Paramétricos, são os que usam os parâmetros como média e variância para determinarem uma estatística de teste (valor que se compara com uma distribuição e que permite aceitar/rejeitar H0, e que tb permite determinar o p-valor, nível que também determina aceitação/rejeição de H0). Podemos apontar como exemplos básicos: T-Teste para uma amostra (Analyze – Compare means -one sample T-test) em que uma amostra é comparada com um qualquer valor de referência. T-teste para amostras independentes em que comparamos dois grupos (analyze – compare means – independent samples T-test), T-Teste para amostras emparelhadas, em que o mesmo grupo é sujeito a duas condições (ex. medições de freq. cardíaca antes e depois de uma prova de esforço) – Analyze-Compare means-paired sample t-Test. Ainda dentro deste grupo (de comparação de médias) temos a ANOVA que pode permite comparar mais do que dois grupos independentes (Analyze – Compare means – ANOVA).

      ATENÇÃO: Para que estes testes possam ser utilizados têm de estar cumpridos alguns pressupostos: logo à cabeça as variáveis têm de se aproximar a uma dist teórica, habitualmente a normal (aferido com o teste Shapiro Wilks, p-valor terá de ser >.05), ou ainda o pressuposto de homogeneidade de variâncias para a ANOVA (Teste de Bartlett ou de Levene). Há quem considere que a partir de 30 elementos qualquer amostra é considerada normal como KAZMIER (1982)..isso depende tambémb da sensibilidade do investigador. A variável teste terá também forçosamente de ser quantitativa.

      Não Paramétricos

      Não existe necessidade de se aproximarem a distribuições teóricas e não utilizam parâmetros. São mais robustos, mas também menos potentes.

      As alternativas não paramétricas para os testes acima são:

      T-Teste para duas amostras independentes – Mann-Whitney
      T-Teste para duas amostras emparelhadas- Wilcoxon/ Teste do sinal (quando a variável é dicotómica, ex: tensão arterial subiu/desceu depois da administração da droga)
      ANOVA – Kruskall Wallis

      As conclusões são habitualmente tiradas em função do p-valor também, pois considera-se que as estatísticas de teste em cada um dos casos se podem aproximar à distribuição normal e assim extrai-se o valor p.

      Para além destes testes que são os mais simples existem muitos outros, mas já fogem um pouco desta designação clássica como: Regressão linear, Regressão logística, MANOVA, Análises Factoriais, Análises de Sobrevivência (muito usadas em medicina), ou outras, mas torna-se impossível falar delas todas dadas as suas especificidades.

      Espero ter ajudado um pouco

      tutor-estatística

      http://www.wix.com/tutorestatistica/sv

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