O documento fornece dicas sobre boas práticas na digitação de questionários, incluindo layout, construção de guia, salvamento de arquivos e controle de qualidade. A prática de digitação e a consolidação do banco de dados também são abordadas.
Estatística e ciências do comportamento e da saúde Henrique Gomide
definição de ciência
e suas características, filosofia da medida, justificativas do porquê estudar o
tema a partir da apresentação dos problemas da literatura científica,
apresentação básica ao SPSS, construção de máscara de dados,
fundamentos da medida.
O documento discute os processos de coleta e processamento de dados em pesquisas de marketing. Aborda tópicos como definição de coleta de dados, planejamento das operações de coleta, cronograma e orçamento das atividades, recursos humanos, treinamento de entrevistadores, erros cometidos, remuneração, controle dos resultados, formas eletrônicas de coleta, validade e confiabilidade.
1) O documento discute como elaborar um questionário para pesquisa, incluindo a estrutura lógica, elementos e tipos de perguntas.
2) É importante estabelecer confiança com os respondentes, reduzir o custo de resposta e recompensar a participação para obter respostas honestas.
3) As perguntas devem ser claras, breves e compreensíveis para os respondentes, com vocabulário adequado.
El documento compara 10 soluciones de seguridad para internet, discutiendo brevemente las fortalezas y debilidades de cada una. Norton Internet Security y Kaspersky Internet Security se destacan por su capacidad de detección de malware, mientras que AVG Internet Security es confiable pero tiene una interfaz complicada. Algunas soluciones como PC Tool Internet Security y BitDefender Internet Security aún dejan rastros o carecen de funciones importantes.
Análise descritiva e introdução à análise inferencial Henrique Gomide
O documento apresenta uma introdução à análise estatística descritiva e inferencial no software SPSS, abordando:
1) Análise descritiva como histograma, diagrama de caixas e bigodes, outliers;
2) Introdução à análise estatística inferencial, incluindo distribuição normal, intervalos de confiança e teste de hipóteses;
3) Prática de análise descritiva no SPSS.
O documento discute:
1) O que é um sistema de informação e como é desenvolvido;
2) As etapas da análise essencial, incluindo entendimento dos requisitos do usuário, limites do sistema e objetivos;
3) As fases do ciclo de vida do desenvolvimento de sistemas, incluindo análise, projeto e implementação.
Estatística paramétrica vs estatística não paramétrica:
- Paramétrica requer distribuição normal dos dados; não paramétrica não requer
- Testes paramétricos mais robustos que não paramétricos
- Pode-se transformar dados em distribuição normal
Estatística paramétrica:
- Utiliza média como medida central
- Exemplos: correlação de Pearson, teste t, ANOVA
Estatística não paramétrica:
- Utiliza mediana como medida central
- Exemplos
Tutorial - Criando Banco com MySQL WorkbenchDaniel Brandão
Este documento fornece instruções passo-a-passo para criar um banco de dados no MySQL Workbench. Ele explica como criar uma nova conexão, abrir a conexão, criar um novo esquema (banco de dados), e então criar tabelas e campos nesse banco de dados. O tutorial tem o objetivo de auxiliar iniciantes no processo de configuração básica de um banco de dados no MySQL Workbench.
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definição de ciência
e suas características, filosofia da medida, justificativas do porquê estudar o
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fundamentos da medida.
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1) O documento discute como elaborar um questionário para pesquisa, incluindo a estrutura lógica, elementos e tipos de perguntas.
2) É importante estabelecer confiança com os respondentes, reduzir o custo de resposta e recompensar a participação para obter respostas honestas.
3) As perguntas devem ser claras, breves e compreensíveis para os respondentes, com vocabulário adequado.
El documento compara 10 soluciones de seguridad para internet, discutiendo brevemente las fortalezas y debilidades de cada una. Norton Internet Security y Kaspersky Internet Security se destacan por su capacidad de detección de malware, mientras que AVG Internet Security es confiable pero tiene una interfaz complicada. Algunas soluciones como PC Tool Internet Security y BitDefender Internet Security aún dejan rastros o carecen de funciones importantes.
Análise descritiva e introdução à análise inferencial Henrique Gomide
O documento apresenta uma introdução à análise estatística descritiva e inferencial no software SPSS, abordando:
1) Análise descritiva como histograma, diagrama de caixas e bigodes, outliers;
2) Introdução à análise estatística inferencial, incluindo distribuição normal, intervalos de confiança e teste de hipóteses;
3) Prática de análise descritiva no SPSS.
O documento discute:
1) O que é um sistema de informação e como é desenvolvido;
2) As etapas da análise essencial, incluindo entendimento dos requisitos do usuário, limites do sistema e objetivos;
3) As fases do ciclo de vida do desenvolvimento de sistemas, incluindo análise, projeto e implementação.
Estatística paramétrica vs estatística não paramétrica:
- Paramétrica requer distribuição normal dos dados; não paramétrica não requer
- Testes paramétricos mais robustos que não paramétricos
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Estatística paramétrica:
- Utiliza média como medida central
- Exemplos: correlação de Pearson, teste t, ANOVA
Estatística não paramétrica:
- Utiliza mediana como medida central
- Exemplos
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Sistemas de Informação da Administração Pública - 3Luis Vidigal
O documento discute sistemas de informação da administração pública e como automatizar e tornar inteligentes os processos governamentais. Ele introduz o conceito de gerenciamento de processos de negócios e como mapear e melhorar os fluxos de trabalho para torná-los mais eficientes. Também discute a importância da arquitetura de sistemas e como integrar processos, pessoas e informações.
Sistemas de Informação da Administração PúblicaLuis Vidigal
O documento discute sistemas de informação da administração pública e como automatizar e tornar inteligentes os processos governamentais. Ele introduz o conceito de gerenciamento de processos de negócios e como mapear e melhorar os fluxos de trabalho para torná-los mais eficientes. Também descreve um método chamado "Learn" para analisar e redesenhar processos de maneira integrada.
Conceitos e recursos de arquitetura empresarial abordando os dominios de negócios e as arquiteturas de infra-estrutura, de aplicações, de informações e de negócios.
O documento descreve a evolução histórica da gestão organizacional e da governança de TI, apresentando os principais modelos e frameworks para a gestão de serviços, projetos e processos de TI. Ele também mostra fluxos automatizados para governança de TI, cobrindo áreas como mudanças, liberações, incidentes e problemas.
Rosemeire de Moraes é uma analista de processos, negócios e gestão de projetos com mais de 20 anos de experiência na área de tecnologia da informação. Ela tem experiência em análise de sistemas, processos, gestão de projetos e pré-vendas, tendo trabalhado para empresas como CPM Braxis, Todo! Soluções e Grupo Santander.
O documento apresenta a ITPM, uma empresa de soluções de negócios e gestão de projetos, e oferece: 1) um portfólio completo de soluções para apoiar clientes; 2) serviços de consultoria para melhorar processos, reduzir custos e medir desempenho; 3) parcerias com grandes players de tecnologia para trazer as melhores soluções.
Governança de Dados-Uma abordagem via Canvas MGD_v02Carlos Barbieri
Este documento apresenta uma abordagem de governança de dados utilizando o método Canvas. A abordagem aplica os conceitos de 5W2H para desenvolver projetos de governança de dados de forma interativa, envolvendo gestores de dados e outros stakeholders. O documento também discute os benefícios da abordagem Canvas e referências como o DMBOK.
1) O documento discute a abordagem Canvas MGD para desenvolver projetos de governança de dados.
2) A abordagem envolve a participação de stakeholders em soluções interativas centradas em governança e gestão de dados, baseadas em melhores práticas.
3) O Canvas MGD e o de P's da Governança são utilizados para visualizar e discutir os componentes da estrutura de governança de dados.
O documento discute a avaliação do uso de Scrum em um ambiente CMMi nível 5. Resume as principais diferenças entre as métricas e medições de Scrum em comparação com outros projetos, e como a abordagem de medição muda com Scrum. Também aborda os desafios enfrentados na adoção de Scrum, incluindo questões culturais internas e externas.
A Way/Amadeus é uma consultoria especializada na integração de sistemas de TI e metodologias de gestão para fornecer informações estratégicas às empresas. Ela oferece soluções em gestão colaborativa, gestão de projetos, gestão de riscos e compliance entre outras áreas.
O documento discute gestão de processos de negócios (BPM) e apresenta uma agenda para um seminário internacional sobre o tema. O documento inclui discussões sobre alinhamento estratégico de BPM, governança em BPM, métodos em BPM e como medir a maturidade em BPM de uma organização.
O documento fornece um resumo sobre:
(1) A apresentação do palestrante Walter Mossi, com sua formação acadêmica e experiência profissional;
(2) A agenda do tema BPM - Modelagem de Processos de Negócios, abordando conceitos como o que é BPM, por que aplicar, onde aplicar e como fazer;
(3) Conceitos-chave sobre BPM como um conceito que une gestão de negócios e tecnologia da informação para otimizar resultados através da melhoria dos processos de negócio.
MPS.BR - Melhoria de Processo de Software BrasileiroMERKADO DELIVERY
MPS.BR - Melhoria de Processo de Software Brasileiro
O programa mobilizador para Melhoria de Processo do Software Brasileiro (MPS.BR) está em desenvolvimento desde dezembro de 2003.
É coordenado pela Associação para Promoção da Excelência do Software Brasileiro (SOFTEX), com apoio do Ministério da Ciência e Tecnologia (MCT), da Financiadora de Estudos e Projetos (FINEP) e do Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID).
Pensa que a SAP é demasiado grande, demasiado complexa e demasiado dispendiosa para a sua empresa? Pense melhor. Concebemos o programa Fast-Start para levar a sua empresa onde você quer que ela chegue – rapidamente.
Não precisa de começar do zero para perceber como pode avaliar, adquirir e implementar a sua solução. Fizemos esse trabalho difícil por si.
Para tornar a solução ainda mais acessível em termos financeiros, a ARE3 Consulting, através das SAP Best Practices, fornece agora pacotes empresariais pré configurados e aceleradores próprios para optimizar todos os seus projectos, seja através do software CRM ou mesmo ERP.
* Reduza o tempo necessário para recuperar o investimento – Obtenha uma solução ERP pronta a utilizar que pode ser ampliada com funcionalidade integrada de CRM e Business Intelligence.
* Conheça os seus custos antes de começar – Calcule automaticamente o custo total da sua solução, incluindo software, hardware e serviços.
* Elimine a complexidade do processo de compra – Seleccione opções para software pré-instalado e hardware optimizado.
* Baixe o seu custo total de propriedade – Beneficie de software pré-configurado e fácil de implementar.
* Adapte e escale à medida do seu crescimento – Obtenha aplicações e tecnologia de última geração da SAP, capazes de crescer ao seu ritmo.
ARE3 Consulting - Thinking beyond it
Qualidade e Excelência na preparação e execução de projectos SAP
www.are3.com
O documento apresenta informações sobre os serviços de uma empresa de consultoria em gestão de contact centers, incluindo: (1) casos de sucesso em diferentes áreas como gestão de tráfego, treinamentos e implantação de WFM; (2) módulos de treinamento oferecidos; (3) metodologia inovadora de aplicação de treinamentos in-company; (4) infraestrutura necessária para os treinamentos; (5) consultorias oferecidas em diagnóstico situacional, projetos de implantação e acompanhamento; (6)
O documento apresenta um projeto para melhorar os processos de software no Brasil, chamado mps Br, que tem como objetivo definir e implementar um Modelo de Referência para Melhoria de Processo de Software (MR mps) em empresas brasileiras. O projeto visa atingir empresas de pequeno e médio porte a um custo acessível.
O documento discute um projeto para melhorar os processos de software no Brasil através da criação e disseminação de um Modelo de Referência para Melhoria do Processo de Software (MR mps). O projeto visa definir o MR mps e implementá-lo em empresas brasileiras para melhorar a qualidade dos processos e produtos de software a um custo acessível, especialmente para pequenas e médias empresas. O documento também discute a situação atual da maturidade dos processos de software no Brasil em comparação com outros países.
O documento resume uma apresentação sobre o Projeto Saber na empresa Magneti Marelli Cofap. O projeto teve como objetivos mapear os processos e conhecimentos estratégicos da área de P&D, identificar gaps em sistemas de informação, e desenvolver ações para gestão do conhecimento como narrativas sobre processos, treinamentos e implantação de ferramentas como o Teamcenter. A apresentação destaca a importância dos processos de Ensaios Dinâmicos e Ride Test para o desenvolvimento de amortecedores.
Sap Inside Track Sao Paulo 2010 - SAP Business ObjectsMarcelo Ramos
O documento apresenta uma visão geral do mercado de Business Intelligence e do portfólio de soluções da SAP BusinessObjects, incluindo um modelo de maturidade proposto e aceleradores. O palestrante discute as principais dores dos clientes e como o portfólio da SAP BusinessObjects pode ajudar a resolvê-las, apresentando soluções de reporting, análise, dashboards e gestão de desempenho empresarial.
Apresentação no congresso Gestão por ProcessosLeo Madeira
[1] O documento trata da 3a edição da conferência Gestão por Processos e da retomada da iniciativa SPF (Siemens Process Framework) para as divisões do setor industrial no Brasil. [2] Apresenta a agenda do evento, que inclui a situação da Siemens no Brasil, a retomada da iniciativa SPF e projetos em andamento para garantir a sustentabilidade dos processos. [3] Também descreve a metodologia que será utilizada para mapear os processos estratégicos, analisar oportunidades de melhoria e defin
Slides da aula sobre Metologia de pesquisa e redação científicaHenrique Gomide
1) O documento apresenta diretrizes para escrever um TCC de forma clara e científica, abordando tópicos como estrutura de artigos, redação de frases, parágrafos e seções.
2) É destacada a importância da objetividade e da capacidade de o leitor entender e reproduzir a pesquisa.
3) São fornecidas dicas para cada seção do trabalho, como introdução, métodos, resultados e discussão.
O documento discute a neurobiologia do abuso de drogas. Apresenta conceitos básicos sobre drogas, suas classificações e efeitos no cérebro. Explora como as drogas agem nos neurônios, sinapses e neurotransmissores, alterando a liberação e recaptação de substâncias como dopamina, serotonina e GABA. Explica como esses mecanismos neurológicos estão relacionados à dependência química e seus critérios segundo a CID-10.
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O documento fornece um resumo sobre:
(1) A apresentação do palestrante Walter Mossi, com sua formação acadêmica e experiência profissional;
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O documento apresenta uma visão geral do mercado de Business Intelligence e do portfólio de soluções da SAP BusinessObjects, incluindo um modelo de maturidade proposto e aceleradores. O palestrante discute as principais dores dos clientes e como o portfólio da SAP BusinessObjects pode ajudar a resolvê-las, apresentando soluções de reporting, análise, dashboards e gestão de desempenho empresarial.
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Internet e Psicologia Baseada em Evidências: É hora de investirmos em interve...Henrique Gomide
O documento apresenta uma introdução sobre o tema "Internet e psicologia: é hora de investirmos em intervenções comportamentais no Brasil?". O autor define brevemente conceitos como ciência, psicologia clínica e métodos de pesquisa aplicados à psicologia, como estudos com animais, de casos, de coorte e ensaios clínicos randomizados.
Uma introdução à pesquisa em psicologia comunitária, abordando conceitos como: pesquisa quantitativa e qualitativa, ciências naturais e humanas, definição de conceitos importantes. O documento discute a escolha do método, coleta e análise de dados, pesquisa ação e pesquisa participante.
Desenvolvimento e avaliação de uma intervenção para cessação do consumo de ta...Henrique Gomide
co
tabagismo assistidas
por computador
Efic ́cia e efetividade
a
Caracter ́
ısticas de
uma boa interven ̧ ̃o
ca
Interven ̧ ̃es no Brasil
co
Contexto brasileiro
Objetivos
M ́todo
e
Procedimentos e
instrumentos
Grupo focal
Desenvolvimento da
interven ̧ ̃o
ca
Testes de usabilidade
Avalia ̧ ̃o por
ca
especialistas
An ́lise dos dados
a
́
Aspectos Eticos
Resultados
O documento descreve um estudo longitudinal que acompanhou médicos britânicos por 50 anos para analisar os riscos de mortalidade relacionados ao tabagismo. O estudo mostrou que o risco de morte aumentou com o tempo de exposição ao cigarro, mas reduziu após parar de fumar, mesmo em idades avançadas. Os achados forneceram as primeiras evidências dos danos do tabagismo ao longo da vida.
Este documento discute o desenvolvimento de intervenções online para redução do consumo de álcool e tabaco no Brasil. Ele descreve o crescimento do acesso à internet no país e o potencial do e-health para expandir o acesso aos cuidados de saúde e tratar problemas como o álcool e o tabagismo. O objetivo é desenvolver, avaliar e divulgar intervenções comportamentais computadorizadas simples e adaptadas para a realidade brasileira.
O documento discute intervenções comportamentais via internet, seu funcionamento e aplicabilidade no Brasil. Apresenta evidências de que algumas intervenções online são eficazes para problemas de saúde e podem ser úteis no Brasil devido ao alto número de usuários de internet, embora com efeitos menores que terapias tradicionais. A UFJF planeja desenvolver e testar intervenções online para tabagismo e redução do álcool no país.
O documento discute intervenções comportamentais via internet, seu funcionamento e aplicabilidade no Brasil. Brevemente, intervenções online podem ser efetivas para problemas de saúde, embora com efeitos menores que terapias tradicionais. Desenvolvê-las no Brasil vale a pena devido ao alto número de usuários de internet e buscas por saúde online. A UFJF avaliará intervenções existentes e desenvolverá novas para tabagismo e álcool.
O documento fornece instruções em 3 etapas para exportar resultados de pesquisa do PubMed para o Endnote: 1) fazer uma busca no PubMed e enviar os resultados para um arquivo, 2) salvar o arquivo e 3) importar o arquivo no Endnote usando o filtro PubMed.
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UFCD_6580_Cuidados na saúde a populações mais vulneráveis_índice.pdfManuais Formação
Manual da UFCD_6580_Cuidados na saúde a populações mais vulneráveis_pronto para envio, via email e formato editável.
Email: formacaomanuaisplus@gmail.com
Álcoois: compostos que contêm um grupo hidroxila (-OH) ligado a um átomo de carbono saturado.
Aldeídos: possuem o grupo carbonila (C=O) no final de uma cadeia carbônica.
Cetonas: também contêm o grupo carbonila, mas no meio da cadeia carbônica.
Ácidos carboxílicos: caracterizados pelo grupo carboxila (-COOH).
Éteres: compostos com um átomo de oxigênio ligando duas cadeias carbônicas.
Ésteres: derivados dos ácidos carboxílicos, onde o hidrogênio do grupo carboxila é substituído por um radical alquila ou arila.
Aminas: contêm o grupo amino (-NH2) ligado a um ou mais átomos de carbono.
Esses são apenas alguns exemplos. Existem muitos outros grupos funcionais que definem as propriedades químicas e físicas dos compostos orgânicas.
Construção de banco de dados e fundamentos das análises descritivas
1. IBM SPSS
Curso Introdut´rio - Parte II
o
Henrique Pinto Gomide
ca ca ´
Centro de Pesquisa, Inteven¸˜o e Avalia¸˜o em Alcool e outras Drogas
Programa de P´s Gradua¸˜o em Psicologia
o ca
Universidade Federal de Juiz de Fora
@hpgomide IBM SPSS
2. Sum´rio
a
Programa¸˜o - Parte II
ca
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a
Dicas Gerais
Exemplo
Dicas de layout
Exemplo discutido
Guia para digita¸˜o
ca
Dicas para constru¸˜o do guia
ca
Dicas para digita¸˜o dos question´rios - 1
ca a
Dicas para digita¸˜o dos question´rios - 2
ca a
Dicas para digita¸˜o dos question´rios - 3
ca a
Salvando o trabalho
Considera¸˜es finais
co
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a
Controle de qualidade na @hpgomidec˜o IBM SPSS
digita¸a de bancos de dados
3. Programa¸˜o - Parte II
ca
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Programa¸˜o - Parte II
ca
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a
Pr´tica Digita¸˜o dos question´rios
a ca a
Pr´tica Consolidando o banco de dados
a
Controle de qualidade na digita¸˜o dos bancos de dados
ca
Pr´tica Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Intervalo
Introdu¸˜o ` estat´
ca a ıstica descritiva nas ciˆncias da sa´de
e u
Medidas de tendˆncia central e dispers˜o
e a
Intervalo
Pr´tica An´lise descritiva b´sica no SPSS
a a a
@hpgomide IBM SPSS
4. Dicas Gerais
Programa¸˜o - Parte II
ca
Exemplo
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a
Dicas de layout
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a
Exemplo discutido
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a
Guia para digita¸˜o
ca
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca
Salvando o trabalho
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Considera¸˜es finais
co
Dicas Gerais
A digita¸˜o de question´rios ´ um procedimento que requer
ca a e
muita aten¸˜o e treinamento adequado para validar os dados
ca
coletados.
Uma boa digita¸˜o come¸a no desenvolvimento de um bom
ca c
layout de question´rio.
a
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6. Dicas Gerais
Programa¸˜o - Parte II
ca
Exemplo
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a
Dicas de layout
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a
Exemplo discutido
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a
Guia para digita¸˜o
ca
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca
Salvando o trabalho
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Considera¸˜es finais
co
Dicas de layout
1. Defina no question´rio se¸˜es por n´meros ou letras para
a co u
facilitar a cria¸˜o e identifica¸˜o de variav´is no banco de
ca ca e
dados
2. Enumere as quest˜es dentro das se¸˜es
o co
3. Enumere os valores de cada vari´vel para facilitar o processo
a
de digita¸˜o
ca
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8. Dicas Gerais
Programa¸˜o - Parte II
ca
Exemplo
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a
Dicas de layout
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a
Exemplo discutido
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a
Guia para digita¸˜o
ca
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca
Salvando o trabalho
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Considera¸˜es finais
co
Guia para digita¸˜o
ca
Antes de iniciar o processo de digita¸˜o, ´ importante
ca e
desenvolver um guia para digita¸˜o dos question´rios
ca a
O guia tem como objetivo padronizar o processo de digita¸˜o,
ca
sendo importante para que o processo de digita¸˜o seja isento
ca
de erros
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9. Dicas Gerais
Programa¸˜o - Parte II
ca
Exemplo
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a
Dicas de layout
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a
Exemplo discutido
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a
Guia para digita¸˜o
ca
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca
Salvando o trabalho
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Considera¸˜es finais
co
Dicas para constru¸˜o do guia
ca
Descreva claramente todas as variav´is do banco de dados
e
constru´
ıdo
Descreva claramente os valores que as variav´is podem
e
assumir
Descreva quais os padr˜es escolhidos para os dados missing e
o
para quest˜es abertas (string)
o
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10. Dicas Gerais
Programa¸˜o - Parte II
ca
Exemplo
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a
Dicas de layout
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a
Exemplo discutido
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a
Guia para digita¸˜o
ca
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca
Salvando o trabalho
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Considera¸˜es finais
co
Dicas para digita¸˜o dos question´rios -1
ca a
´
E necess´rio treinamento de todos os digitadores
a
Todos devem possuir o guia durante a digita¸˜o
ca
Nunca use o famoso comando Control C + Control V durante
a digita¸˜o
ca
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11. Dicas Gerais
Programa¸˜o - Parte II
ca
Exemplo
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a
Dicas de layout
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a
Exemplo discutido
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a
Guia para digita¸˜o
ca
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca
Salvando o trabalho
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Considera¸˜es finais
co
Dicas para digita¸˜o dos question´rios -2
ca a
Digite utilizando o teclado num´rico e a tecla tab
e
Descanse periodicamente durante a digita¸˜o
ca
Reduza o n´mero de est´
u ımulos do ambiente, prefira locais sem
interferˆncia de pessoas e polui¸˜o
e ca
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12. Dicas Gerais
Programa¸˜o - Parte II
ca
Exemplo
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a
Dicas de layout
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a
Exemplo discutido
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a
Guia para digita¸˜o
ca
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca
Salvando o trabalho
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Considera¸˜es finais
co
Dicas para digita¸˜o dos question´rios - 3
ca a
Salve sempre seu trabalho durante a digita¸˜o dos
ca
question´rios!
a
Nunca salve o trabalho sobre um arquivo anterior. Caso exista
um erro durante uma se¸˜o de digita¸˜o, ´ poss´ voltar a
ca ca e ıvel
uma vers˜o anterior e evitar todo o processo de digita¸˜o.
a ca
Fa¸a bem feito para n˜o ter que fazer o mesmo trabalho
c a
v´rias vezes! Caso a qualidade da digita¸˜o n˜o seja
a ca a
adequada, ´ comum a redigita¸˜o de todo o banco de dados.
e ca
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13. Dicas Gerais
Programa¸˜o - Parte II
ca
Exemplo
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a
Dicas de layout
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a
Exemplo discutido
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a
Guia para digita¸˜o
ca
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca
Salvando o trabalho
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Considera¸˜es finais
co
Salvando o trabalho
Exemplo para padronizar os arquivos salvos do banco
Question´rio Curso
a
Salve os arquivos no seguinte modelo
cursospss.pre.v1.0.digitador.sav
cursospss - ´ o nome do banco de dados
e
pre - significa a etapa de pr´-avalia¸˜o
e ca
v1.0 - vers˜o do banco. Cada vez que o banco for salvo,
a
deve-se acrescentar um d´cimo. De v1.0 para v.1.1. Caso uma
e
nova vari´vel seja inclu´ ´ necess´rio aumentar uma unidade
a ıda, e a
reiniciando a casa decimal. De v1.1 para v2.0
digitador - nome do digitador
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14. Dicas Gerais
Programa¸˜o - Parte II
ca
Exemplo
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a
Dicas de layout
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a
Exemplo discutido
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a
Guia para digita¸˜o
ca
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca
Salvando o trabalho
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Considera¸˜es finais
co
Considera¸oes finais
c˜
A digita¸˜o correta dos dados n˜o ´ importante s´ para o
ca a e o
desenvolvimento do projeto de pesquisa, mas tamb´m ´ um
e e
dever ´tico frente ` manuten¸˜o das respostas corretas
e a ca
manifestadas por cada participante
Lema do digitador: N´ d´vida, comece novamente
a u
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15. Programa¸˜o - Parte II
ca
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a
Roteiro
1. Criar o guia de digita¸˜o da m´scara
ca a
2. Digitar os question´rios
a
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16. Programa¸˜o - Parte II
ca
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a
1. Adicionando casos no SPSS
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17. Programa¸˜o - Parte II
ca
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a Recomenda¸˜es b´sicas
co a
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a An´lise de consistˆncia do banco e erros grosseiros
a e
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a Avalia¸˜o por amostragem
ca
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca Dupla digita¸˜o
ca
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca
Descrever dois m´todos de controle de qualidade da digita¸˜o
e ca
An´lise de consistˆncia do banco e erros grosseiros
a e
Avalia¸˜o breve
ca
Dupla digita¸˜o
ca
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18. Programa¸˜o - Parte II
ca
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a Recomenda¸˜es b´sicas
co a
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a An´lise de consistˆncia do banco e erros grosseiros
a e
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a Avalia¸˜o por amostragem
ca
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca Dupla digita¸˜o
ca
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Recomenda¸oes b´sicas
c˜ a
Se poss´
ıvel, ´ recomend´vel que o respons´vel por avaliar a
e a a
qualidade do banco n˜o seja um dos digitadores
a
Treinamento e a existˆncia de um guia de digita¸˜o s˜o bons
e ca a
ind´
ıcios de qualidade
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19. Programa¸˜o - Parte II
ca
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a Recomenda¸˜es b´sicas
co a
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a An´lise de consistˆncia do banco e erros grosseiros
a e
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a Avalia¸˜o por amostragem
ca
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca Dupla digita¸˜o
ca
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
An´lise de consistˆncia do banco e erros grosseiros
a e
Observe no banco a existˆncia de valores at´
e ıpicos de var´
ıaveis.
Exemplo: A ocorrˆncia do valor 3 na vari´vel Gˆnero com os
e a e
seguintes valores: Masc-1, Fem-2
Para realizar esta an´lise v´ em Analyze - Descriptive
a a
Statistics - Frequencies. Escolha as vari´veis de interesse
a
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20. Programa¸˜o - Parte II
ca
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a Recomenda¸˜es b´sicas
co a
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a An´lise de consistˆncia do banco e erros grosseiros
a e
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a Avalia¸˜o por amostragem
ca
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca Dupla digita¸˜o
ca
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
An´lise de consistˆncia do banco e erros grosseiros
a e
Para vari´veis intervalares ou de raz˜o, observe a distribui¸˜o
a a ca
dos dados e procure por valores at´ ıpicos ou outliers.
Para realizar esta an´lise, v´ em Graphs - legacy dialogs -
a a
Histograms ou boxplots
Vocˆ poder´ tamb´m utilizar Analyze - Descriptive Statistics -
e a e
Explore
Tente identificar valores extremos e valide os dados olhando
no question´rio impresso.
a
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21. Programa¸˜o - Parte II
ca
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a Recomenda¸˜es b´sicas
co a
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a An´lise de consistˆncia do banco e erros grosseiros
a e
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a Avalia¸˜o por amostragem
ca
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca Dupla digita¸˜o
ca
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Avalia¸˜o breve
ca
Procedimento para avaliar a qualidade da digita¸˜o atrav´s da
ca e
compara¸˜o dos casos digitados e os question´rios
ca a
´
E menos custosa, mas n˜o identifica erros sistem´ticos e n˜o
a a a
´ padr˜o para publica¸˜o de trabalhos acadˆmicos
e a ca e
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22. Programa¸˜o - Parte II
ca
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a Recomenda¸˜es b´sicas
co a
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a An´lise de consistˆncia do banco e erros grosseiros
a e
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a Avalia¸˜o por amostragem
ca
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca Dupla digita¸˜o
ca
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Avalia¸˜o breve
ca
Como conduzir
Selecione uma parcela do banco de dados atrav´s de Data -
e
Select Cases - Random sample
Compare os resultados e busque por inconsistˆncias. Conte
e
cada erro encontrado e divida pelo n´mero de casos e
u
vari´veis observados. Este n´mero deve ser menor que 1%
a u
Caso encontre uma sequˆncia de erros no mesmo question´rio
e a
ou de um digitador, ´ recomend´vel analisar todos os
e a
question´rios digitados deste digitador
a
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23. Programa¸˜o - Parte II
ca
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a Recomenda¸˜es b´sicas
co a
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a An´lise de consistˆncia do banco e erros grosseiros
a e
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a Avalia¸˜o por amostragem
ca
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca Dupla digita¸˜o
ca
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Avalia¸˜o breve
ca
Caso o n´mero de erro for maior que 1%, ou ao crit´rio
u e
estipulado. Uma nova digita¸˜o pode ser necess´ria.
ca a
Tente identificar os erros e realizar novo treinamento com os
digitadores informando os erros cometidos
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24. Programa¸˜o - Parte II
ca
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a Recomenda¸˜es b´sicas
co a
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a An´lise de consistˆncia do banco e erros grosseiros
a e
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a Avalia¸˜o por amostragem
ca
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca Dupla digita¸˜o
ca
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Dupla digita¸˜o
ca
Padr˜o ouro para qualidade dos dados
a
Requer que os dados sejam digitados duas vezes por pessoas
diferentes
N˜o dispensa an´lise gr´fica, pois mesmo que os dados sejam
a a a
digitados corretamente, outros erros podem influenciar, como
por exemplo, chute ou respostas enviesadas.
@hpgomide IBM SPSS
25. Programa¸˜o - Parte II
ca
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a Recomenda¸˜es b´sicas
co a
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a An´lise de consistˆncia do banco e erros grosseiros
a e
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a Avalia¸˜o por amostragem
ca
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca Dupla digita¸˜o
ca
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Dupla digita¸˜o
ca
´
E necess´ria uma vers˜o adicional do spss para realizar a
a a
an´lise da dupla digita¸˜o ou utilizar algoritmos
a ca
disponibilizados na internet
Outros programas podem fazer como o Epinfo1
1
http://wwwn.cdc.gov/epiinfo/
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26. Programa¸˜o - Parte II
ca
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
1. An´lise de consistˆncia
a e
2. Avalia¸˜o por amostragem
ca
@hpgomide IBM SPSS
27. Programa¸˜o - Parte II
ca
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Intervalo
@hpgomide IBM SPSS
28. Programa¸˜o - Parte II
ca
Boas pr´ticas na digita¸˜o de question´rios
a ca a
Pr´tica - Digita¸˜o dos question´rios
a ca a
Pr´tica - Consolidando o banco de dados
a
Controle de qualidade na digita¸˜o de bancos de dados
ca
Pr´tica - Avaliando a qualidade da digita¸˜o
a ca
Sum´rio
a
Medidas de tendˆncia central e dispers˜o
e a
M´dia
e
Mediana
Moda
Exerc´ıcio
Exerc´ - Resposta
ıcio
A raiz quadrada das m´dias ao quadrado...
e
Por que usar a raiz quadrada das m´dias ao quadrado?
e
Desvio Padr˜o
a
Exerc´ Resolvido
ıcio
Intervalo
Pr´tica
a
An´lise Descritiva b´sica no SPSS
a a
D´vidas, sugest˜es, reclama¸˜es
u o co
@hpgomide IBM SPSS
29. M´dia
e
Mediana
Medidas de tendˆncia central e dispers˜o
e a Moda
Pr´tica
a Exerc´ıcio
D´vidas, sugest˜es, reclama¸oes
u o c˜ Exerc´ - Resposta
ıcio
Desvio Padr˜o
a
Intervalo
Medidas de tendˆncia central e dispers˜o
e a
Existem diversas medidas de tendˆncia central (m´dias,
e e
mediana e moda)
A medida que melhor representar seu conjunto de dados deve
ser escolhida
@hpgomide IBM SPSS
30. M´dia
e
Mediana
Medidas de tendˆncia central e dispers˜o
e a Moda
Pr´tica
a Exerc´ıcio
D´vidas, sugest˜es, reclama¸oes
u o c˜ Exerc´ - Resposta
ıcio
Desvio Padr˜o
a
Intervalo
M´dia
e
Existem v´rios tipos de m´dia, a mais utilizada em estat´
a e ıstica
´ a m´dia aritim´tica
e e e
Pode ser definida, como a soma dos valores de um conjunto
de dados divida pelo n´mero de elementos do conjunto
u
@hpgomide IBM SPSS
31. M´dia
e
Mediana
Medidas de tendˆncia central e dispers˜o
e a Moda
Pr´tica
a Exerc´ıcio
D´vidas, sugest˜es, reclama¸oes
u o c˜ Exerc´ - Resposta
ıcio
Desvio Padr˜o
a
Intervalo
Mediana
A mediana pode ser definida como o valor que divide um
conjunto de dados em uma metade inferior e outra superior
Qual a mediana dos seguintes conjuntos de dados?
98,101,105,106,185
98,101,105,106,110, 185
@hpgomide IBM SPSS
32. M´dia
e
Mediana
Medidas de tendˆncia central e dispers˜o
e a Moda
Pr´tica
a Exerc´ıcio
D´vidas, sugest˜es, reclama¸oes
u o c˜ Exerc´ - Resposta
ıcio
Desvio Padr˜o
a
Intervalo
Moda
A moda ´ o valor que mais se repete numa distribui¸˜o de
e ca
dados
Qual a moda dos seguintes conjuntos de dados?
98, 100, 100, 100, 101
98, 98, 100, 100, 101
@hpgomide IBM SPSS
33. M´dia
e
Mediana
Medidas de tendˆncia central e dispers˜o
e a Moda
Pr´tica
a Exerc´ıcio
D´vidas, sugest˜es, reclama¸oes
u o c˜ Exerc´ - Resposta
ıcio
Desvio Padr˜o
a
Intervalo
Exerc´
ıcio
Qual a medida de tendˆncia central que melhor representa o
e
ganho de quem participa do PETpsi?
@hpgomide IBM SPSS
34. M´dia
e
Mediana
Medidas de tendˆncia central e dispers˜o
e a Moda
Pr´tica
a Exerc´ıcio
D´vidas, sugest˜es, reclama¸oes
u o c˜ Exerc´ - Resposta
ıcio
Desvio Padr˜o
a
Intervalo
Exerc´ - Resposta
ıcio
Ganhos: 0, 0, 0, 0, 360, 360, 360, 360, 360, 360, 360, 360,
360, 360, 360, 360, 10000
M´dia: R$842,35, Mediana: R$360,00 Moda: R$360,00
e
@hpgomide IBM SPSS
35. M´dia
e
Mediana
Medidas de tendˆncia central e dispers˜o
e a Moda
Pr´tica
a Exerc´ıcio
D´vidas, sugest˜es, reclama¸oes
u o c˜ Exerc´ - Resposta
ıcio
Desvio Padr˜o
a
Intervalo
A raiz quadrada das m´dias ao quadrado...
e
Qual melhor estimativa de dispers˜o?
a
Dados: 0, 5, -8, 7, -3
M´dia: 0,2
e
M´dia ignorando os sinais: 4,6
e
Raiz quadrada das m´dias ao quadrado: 5,4
e
@hpgomide IBM SPSS
36. M´dia
e
Mediana
Medidas de tendˆncia central e dispers˜o
e a Moda
Pr´tica
a Exerc´ıcio
D´vidas, sugest˜es, reclama¸oes
u o c˜ Exerc´ - Resposta
ıcio
Desvio Padr˜o
a
Intervalo
Por que usar o desvio padr˜o?
a
Estat´
ısticos preferem usar esta nota¸˜o pois ela se encaixa
ca
melhor a alg´bra utilizada
e
@hpgomide IBM SPSS
37. M´dia
e
Mediana
Medidas de tendˆncia central e dispers˜o
e a Moda
Pr´tica
a Exerc´ıcio
D´vidas, sugest˜es, reclama¸oes
u o c˜ Exerc´ - Resposta
ıcio
Desvio Padr˜o
a
Intervalo
Desvio Padr˜o
a
desvio da m´dia = dado - m´dia
e e
DP = raiz quadrada da m´dia ao quadrado do desvio da
e
m´dia
e
@hpgomide IBM SPSS
38. M´dia
e
Mediana
Medidas de tendˆncia central e dispers˜o
e a Moda
Pr´tica
a Exerc´ıcio
D´vidas, sugest˜es, reclama¸oes
u o c˜ Exerc´ - Resposta
ıcio
Desvio Padr˜o
a
Intervalo
Exerc´ Resolvido
ıcio
Encontre o desvio padr˜o dos seguintes dados 20,10,15,15
a
1. Calcule a m´dia: 15
e
2. Encontre o desvio da m´dia:
e
(20 − 15), (10 − 15), (15 − 15), (15 − 15)
3. Encontre do desvio da m´dia ao quadrado: (25 + 25 + 0 + 0)/4
e
4. Calcule a raiz quadrada: 3.5
@hpgomide IBM SPSS
39. M´dia
e
Mediana
Medidas de tendˆncia central e dispers˜o
e a Moda
Pr´tica
a Exerc´ıcio
D´vidas, sugest˜es, reclama¸oes
u o c˜ Exerc´ - Resposta
ıcio
Desvio Padr˜o
a
Intervalo
Desvio Padr˜o
a
O desvio padr˜o diz qu˜o longe os casos de uma vari´vel est˜o
a a a a
distantes de sua m´dia. Geralmente, a maior parte dos dados
e
se situam pr´ximos da m´dia dentro de um desvio padr˜o.
o e a
@hpgomide IBM SPSS
40. M´dia
e
Mediana
Medidas de tendˆncia central e dispers˜o
e a Moda
Pr´tica
a Exerc´ıcio
D´vidas, sugest˜es, reclama¸oes
u o c˜ Exerc´ - Resposta
ıcio
Desvio Padr˜o
a
Intervalo
Intervalo
@hpgomide IBM SPSS
41. Medidas de tendˆncia central e dispers˜o
e a
Pr´tica
a An´lise Descritiva b´sica no SPSS
a a
D´vidas, sugest˜es, reclama¸oes
u o c˜
Pr´tica - An´lise Descritiva b´sica no SPSS
a a a
1. Qual a porcentagem de particpantes do sexo masculino?
2. Qual a porcentagem de participantes do curso de servi¸o
c
social?
3. Qual a melhor medida de tendˆncia central para a vari´vel
e a
idade?
4. Qual a melhor medida de tend˜ncia central para o escore total
e
do AUDIT?
5. Qual a porcentagem de participantes que fazem uso abusivo
de ´lcol?
a
@hpgomide IBM SPSS
42. Medidas de tendˆncia central e dispers˜o
e a
Pr´tica
a
D´vidas, sugest˜es, reclama¸oes
u o c˜
D´vidas, sugest˜es, reclama¸˜es
u o co
Ajude-me a melhorar o curso!
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