Gráficos de linhas

A pedido do Gustavo, apresento aqui os passos para criar um gráfico de linhas.
Neste caso pretendemos saber os valores totais de vendas de cada mês de todos os vendedores duma empresa.
No menu escolher Graphs-Legacy Dialogs-Line.
grafico_vendas1
Na janela escolher Simple e Summaries of seprate variables. Carregar em Define. Como os vários meses do ano correspondem a variáveis distintas, interessa-nos escolher desta forma.
grafico_vendas2
Abre-se uma nova janela. Arrastar as variáveis dos meses do ano para a caixa Line Represents e carregar no botão Change Statistic que se encontra por baixo da caixa. Na nova janela escolhe-se Sum of Values uma vez que pretendemos saber a soma das vendas de cada mês. Carregar em Continue e OK.
grafico_vendas3
No Output podemos visualizar o seguinte gráfico.
grafico_vendas4



Problemas no teste do Qui-quadrado

As instruções para pedir o teste do Qui-quadrado encontram-se num artigo anterior.
Neste artigo pretende-se mostrar um erro comum ao pedir o Qui-quadrado e a forma como se pode resolver. O output abaixo é o resultado duma análise de associação do Sexo (masculino/feminino) com o Estado civil (4 categorias). No último quadro, a mensagem da alínea a) diz-nos que existem 3 células com valor esperado menor que 5. Comprovando-se que se trata da categoria “viúvo” no segundo quadro do output.
Qui-quadrado-problemasEste problema pode invalidar o resultado do teste. Para uma solução fácil, pode optar-se por realizar a análise para todas as categorias do estado civil, com excepção da categoria “viúvo”. Para tal escolhem-se as categorias mais expressivas ou com maior número de casos.
No menu, escolhe-se Data-Select Cases e abre-se a janela (imagem abaixo) onde se selecciona If Condition is Satisfied. Na nova janela selecciona-se a variável Estado civil e, utilizando o teclado virtual, escolhemos todos os casos em que a categoria é igual ou inferior a 3. Lembramos que o Estado civil tem 4 categorias assinaladas com os seguintes números: 1=solteiro; 2= casado/união de facto; 3=divorciado/separado; e 4=viúvo.
Qui-quadrado-problemas1Carrega-se em Continue e depois Ok na primeira janela aberta. Operou-se um filtro que deixará de lado todos os casos de pessoas viúvas.
Volta a realizar-se o teste do Qui-Quadrado.

Teste do Qui-quadrado

Recorre-se a este teste sempre que precisamos analisar a associação entre uma variável nominal e outra variável nominal ou ordinal.
Neste caso pretendemos analisar se a situação escolar (estudante e trabalhador-estudante) está associada à classe etária.  Qualquer uma das variáveis tem apenas duas categorias de resposta. A situação escolar é uma variável nominal e a variável classe etária é ordinal: dos 18 e 22 anos e dos 23 aos 60 anos.
No menu escolhe-se Analyze-Descriptive Statisctis-Crosstabs. Abre-se a janela Crosstabs da figura abaixo. Escolhe-se a variável situação escolar para a caixa Columns e a variável Classe etária para a caixa Rows. Para escolher o teste, carregar em Statistics e abre-se a janela à direita onde se escolhe o teste. Carregar em Continue na janela de Crosstabs:Statistics.
Qui-quadrado1
Para se saber como estão associadas as variáveis é importante pedir que as tabelas contenham não só os valores observados mas os esperados. Assim, ainda na janela Crosstabs, carrega-se em Cells e escolhe-se os valores observados e os esperados, conforma figura abaixo.
Qui-quadrado3Carregar Continue e depois Ok na janela de Crosstabs.
Obtém-se o output abaixo.
Qui-quadrado3O terceiro quadro apresenta o valor do teste e a significância associada. Este permite concluir que existe uma associação significativa da situação escolar com a idade, já que  p≤0,05. Quando analisamos  o quadro da Crosstabulation, podemos notar que existem mais casos, do que o esperado, de trabalhadores-estudantes nas pessoas acima dos 23 anos.




Estatísticas e Relatórios grátis

Foi hoje lançado um site que calcula estatísticas e faz relatórios automáticos grátis.
O endereço é: https://stat.cool/
Este site foi desenvolvido pela equipa do Dicas SPSS, e nesta fase inicial oferece as seguintes estatísticas e relatórios grátis:
  • Frequências
  • Teste t
Estão também já disponíveis as estatísticas seguintes, com um pagamento simbólico de 20€ por ano, podendo o utilizador executar todas as estatísticas que pretender e obter os respetivos relatórios com toda a análise efetuada e explicada.
  • Teste de independência do Qui-quadrado
  • ANOVA
  • Correlação
  • Regressão linear
  • Análise fatorial
Para breve serão também disponibilizadas as seguintes estatísticas e respetivas análises e relatórios automáticos.
  • Mann-Whitney
  • Kruskal-Wallis
  • Teste de normalidade de Kolmogorov-Smirnov
  • Logit
  • Modelo de Equações Estruturais
Adiram já!
Endereço: https://stat.cool/

Perguntas de resposta aberta-alteração das categorias de resposta

Na sequência do artigo acerca de  perguntas de resposta aberta,  torna-se necessário alterar as categorias de resposta já que muitas são iguais. Por exemplo, queremos juntar numa só categoria de resposta as profissões jornalista e o jornalista de rádio, conforme output abaixo. Também notamos no output que a categoria 1 está em branco, não correspondendo a nenhum tipo de profissão.
categorias-resposta aberta
Em Variable View, abrindo o Values da nova variável recodificada, observamos que o valor 2 corresponde à profissão arquitecta, estando carregadas as várias categorias de resposta e os seus valores.
categorias-resposta aberta-1
Pode interessar-nos criar diferentes categorias de resposta que juntem mais do que uma profissão. No exemplo actual, interessam-nos as seguintes categorias profissionais:
  1. Quadros superiores e dirigentes
  2. Especialistas de profissões intelectuais e científicas
  3. Técnicos e profissionais de nível intermédio
  4. Pessoal administrativo e similares
  5. Pessoal dos serviços e vendedores
  6. Agricultores e trabalhadores da agricultura e pescas
  7. Operários, artíficies e similares
  8. Operários de instalações e máquinas
  9. Trabalhadores não qualificados
Como proceder? Transformar, recodificando na mesma variável. Em Transform/Recode into same variables, escolher a variável anteriormente criada e carregando em Old and New Values, abre-se uma nova janela. A cada valor já existente iremos atribuir um novo valor. Conforme se observa na janela da direita da imagem em baixo, no quadrado Old–New estão já carregados vários valores, sendo que o último será o valor 22 a que será atribuído o valor 2. Se observarmos na primeira imagem deste artigo, o valor 22 corresponde à resposta Veterinária. Neste caso, o valor 22 passará a er codificado com o valor 2, que corresponde a Especialistas de profissões intelectuais e científicas (conforme as categorias profissionais que nos interessam).  No final carregar em Continue e OK.
categorias-resposta aberta-2
Seguidamente é necessário atribuir novos nomes (Labels) aos valores da variável. Note que a variável continua com os valores e nomes anteriores a esta última recodificação. Para proceder a esta alteração, em Variable View, abrir o Values Labels e alterar os valores e os nomes, conforme imagem em baixo.
Para cada valor, escolher, alterar o Label e carregar em Change. Os restantes valores a que não se atribuir qualquer label, escolher um a um e carregar em Remove. No final carregar em OK.
categorias-resposta aberta-3Se pedirmos uma nova análise de frequências temos os seguintes dados actualizados.
categorias-resposta aberta-4




Perguntas de resposta múltipla-tabelas e gráficos

Em perguntas que permitem que o entrevistado assinale mais do que uma resposta, o tratamento dos dados obriga a algum planeamento.
Primeiro terá de se fragmentar a pergunta  em n variáveis. Sendo que n corresponde ao número de categorias de resposta. Como exemplo temos a pergunta “12- características de arquitectura” com as respostas a) cor; b) espaço; c) armários; d) luz.  Terão de ser criadas 4 variáveis que correspondem às categorias de resposta. Em cada uma delas, o nível de resposta será apenas 0=não e 1=sim.
Para criar a tabela de frequências para esta pergunta, procede-se do seguinte modo.
Em Analyze, Multiple Response Set, carregar em Define Variable Sets.
resposta multipla_1
Na janela, definir o conjunto de variáveis esolhendo as variáveis que fazem parte do conjunto e determinando apenas as respostas assinaladas com 1-Sim. Para tal, em Variables Are Coded As, escolher Dichotomies,  Counted Value, e assinalar 1 em Counted Value.
resposta multipla_2
Carregar em Add .
Para pedir as frequências do conjunto de variáveis, escolher novamente Em Analyze, Multiple Response Set e carregar em Frequencies e OK.
resposta multipla_3
Obtem-se a tabela de frequências no ficheiro de output.
Para pedir um gráfico desta tabela, será necessário activar a tabela, carregando com o botão esquerdo do rato em cima da mesma. Selecionar os dados que pretendemos ver em gráfico e, carregando no botão direito do rato, selecionar Create Graph e carregar Bar (ou outro).
resposta multipla_4
Obtém-se o gráfico no ficheiro de output.
resposta multipla_5

Como abrir um ficheiro de Excel no SPSS

O SPSS pode abrir ficheiros de dados provenienetes de outras aplicações. Por exemplo do Excel, ficheiros de texto ou bases de dados MsAccess ou outras.
No menu, pedir para abrir um ficheiro e no tipo de arquivo, selecionar Excel.
fig-2-6
Premir o botão “Abrir” e na janela seguinte, premir OK, ou então, no “Intervalo”, indicar o conjunto de células que pretende importar.
fig-2-7
No caso da primeira linha do ficheiro Excel conter os nomes da variáveis, marcar essa opção na caixa de diálogo. Depois premir OK.
fig-2-9
E os dados do ficheiro Excel são importados para o SPSS.
fig-2-10

Análise da normalidade – como executar

Por vezes torna-se necessário analisar se uma variável tem ou não distribuição normal.
Seleccionam-se os comandos de acordo com a imagem a seguir.
normalidade
De seguida é aberta uma janela, onde se escolhe a variável cuja distribuição pretendemos analisar, conforme imagem abaixo.
normalidade_2
Em Statistics, selecionar Descriptives. Continue
normalidade_4Escolhendo a opção Plots, em  Boxplots- escolhe-se Factor levels together; em Descriptive escolhe-se Stem-and-leaf e Histogram. Escolhe-se, ainda, Normality plots with tests e Continue.
normalidade_3Carregar em Ok para obter o output da análise.
No output irá encontrar o valor do teste e a significância. Se esta for superior a 0,05 então as variáveis em estudo seguem uma distribuição normal.

Guardar

Sintaxe de comandos – III

Neste artigo vamos ver como recodificar variáveis usando a sintaxe do SPSS.
Pode usar um ficheiro de dados que já contenha variáveis ou, então, criar as variáveis e seu conteúdo usando a sintaxe explicada no artigo anterior.
A janela do Data Editor do artigo anterior já continha as variáveis Nome e Sexo. Acrescente a variável Idade e preencha a idade para cada um dos respondentes. Deve obter um ficheiro como o seguinte:
sintaxe4
Abra uma janela de sintaxe com os comandos seguintes: File – New – Syntax.
Na janela de sintaxe, coloque o texto que consta da caixa seguinte. Depois, nos menus, escolha: Run – All.
No caso de já ter outros comandos prévios na janela de sintaxe, selecione apenas os comandos que pretende executar e, nos menus, escolha: Run – Selection.
RECODE Idade (Lowest thru 17=1) (18 thru Highest=2) INTO cat_idade.
VARIABLE LABELS  cat_idade 'Idade em categorias'.
EXECUTE.
VALUE LABELS cat_idade '1' "Menor" '2' "Maior" .
FORMATS cat_idade (F1.0) .
O primeiro comando (RECODE) recodifica a variável Idade numa nova variável cat_idade. O segundo comando (VARIABLE LABELS) cria a descrição para a variável cat_idade. O penúltimo comando (VALUE LABELS) cria as descrições para os valores da variável cat_idade: ao valor 1 atribui a descrição ‘Menor’, ao valor 2 atribui a descrição ‘Maior’. O último comando (FORMATS) formata o tipo de dados da variável cat_idade para numérico com 1 dígito e sem casas decimais.
No separador Data View deve visualizar-se o seguinte:
sintaxe5
No separador Variable View, o conteúdo é o seguinte:
sintaxe6

Sintaxe de comandos – II

Neste artigo vamos ver como formatar variáveis usando a sintaxe do SPSS.
Vamos utilizar o ficheiro de dados usado no artigo anterior.
Numa janela Data Editor que já contenha variáveis (Nome e Sexo) e dados, abra uma janela de sintaxe com os comandos seguintes: File – New – Syntax.
Na janela de sintaxe, coloque o texto que consta da caixa seguinte. Depois, nos menus, escolha: Run – All.
No caso de já ter outros comandos prévios na janela de sintaxe, selecione apenas os comandos que pretende executar e, nos menus, escolha: Run – Selection.
Os comandos abaixo pressupõem a existência prévia das variáveis Nome e Sexo.
VARIABLE LABELS Nome "Nome do respondente" .
VARIABLE LABELS Sexo "Sexo do respondente" .

MISSING VALUES Sexo  (0) .

VALUE LABELS Sexo '1' "Masculino" '2' "Feminino" '0' "NR" .
Os dois primeiros comandos (VARIABLE LABELS) criam uma descrição para as variáveis. O terceiro comando (MISSING VALUES) cria um “valor em falta” para a variável Sexo. O quarto comando (VALUE LABELS) cria descrições para os valores da variável Sexo: ao valor 1 atribui a descrição ‘Masculino’, ao valor 2 atribui a descrição ‘Feminino’, e ao valor 0 atribui a descrição ‘NR’ (não respondeu).
No separador Variable View, o conteúdo é o seguinte:
sintaxe3