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ANÁLISE ESTATÍSTICA NO
    GESME - Parte II
 SPSS – Tutorial para
      Iniciantes



  Profa. Rilva Lopes de Sousa-Muñoz
           rilva@ccm.ufpb.br
Statistical Package for
 Social Sciences (SPSS):
Ferramenta informática que
  permite realizar cálculos
  estatísticos complexos e
    visualizar, em poucos
  segundos, os resultados.
Statistical Package for
Social Sciences (SPSS):
 • É preciso saber que teste
    estatístico utilizar para
 responder às questões de
           pesquisa
• É preciso saber interpretar
corretamente os resultados do
cálculo estatístico efetuado
Dificuldades Iniciais
 1º: Inicialmente tudo parece
  complexo: como inserir dados,
 fazer análises, produzir tabelas e
             gráficos...
2º: Janelas com muitas opções
     3º: Interpretação dos
  resultados: É preciso entender
       linguagem estatística
                                      4
Dificuldades Iniciais

4º: Opções de análise: O
     que não viola os
pressupostos estatísticos?
5º: Como apresentar os
      resultados?
                             5
PRÉ-
   PRÉ-REQUISITOS
 Conhecimentos mínimos
  em ambiente Windows
 Conhecimentos básicos
em estatística descritiva e
    inferencial (Módulo
 MCO2/CCM/UFPB ou similar)
                              6
Objetivos desta apresentação
   sobre SPSS no GESME
 Passo-a-passo para execução dos
      comandos do software
  Linguagem estatística: O básico
     para leitura dos resultados
 Exercícios práticos com o SPSS
Cada subgrupo de pesquisa do GESME
   deverá realizar a análise do seu
          próprio trabalho
                                      7
Iniciando o SPSS
                   Quando o SPSS é
                      iniciado, é
                   apresentada no
                       ecrã uma
                       imagem
                    semelhante à
                    figura ao lado
                      A imagem
                   contém a janela
                      SPSS for
                      Windows
Iniciando o SPSS
              Iniciar o manual (Run
              the tutorial)
              Construir uma nova
              base de dados (Type
              in data)
              Abrir uma base já
              existente (Open an
              existing data source)
              Abrir um outro tipo de
              arquivo (Open another
              type of file)
Interfaces do SPSS
 As janelas de uso mais frequente são:
 1) Janelas de edição (SPSS Data Editor),
    compostas por duas sub-janelas:

                          Janela 1: Data
                        View: Mostra o
                       conteúdo de uma
                         base de dados
                           permitindo
                       inserir ou alterar
                             dados.
Antes da
                                introdução dos
                                    dados, é
                               necessário criar e
                                   definir as
                                   variáveis



    Para criar uma nova
 variável basta clicar duas
 vezes seguidas sobre uma
 das etiquetas 'var', que se
   encontra no topo das
colunas vazias da janela de
  edição, ou clicar na sub
   janela Variable View
Variable
 View: Além
de permitir a
 criação das
variáveis que
 compõem a
   base de
dados, pode-
se modificar
   as suas
  definições
    caso já
   existam.
Criação do banco de dados de
 uma pesquisa: Inserir dados
                  As linhas da grelha
                       de edição
                 representam casos
                     (pacientes)
                       distintos

                     As colunas
                  representam as
                     variáveis

                    Os nomes das
                 variáveis aparecem
                  no início de cada
                       coluna
Criação do banco de dados de uma
pesquisa


          Columns:
          variables



           Rows:
           cases


  Under
  Data
  View




                                   14
Criação do banco de dados de uma
               pesquisa

                                            1. Clicar em
                                               Variable View
 2. Type                          4.
                              Description
                                            2.Type variable:
 variable
  name                        of variable      nome da
                  3. Type:
                 numeric or                    variável/coluna
                   string
                                               (ex. Idade)
                                            3.Type: Numeric,
                                               string, etc.
      1. Click                              4.Label: descrição
       this
      Window
                                               das variáveis.
Enter variables
                                                             15
1º Passo: Nome da Variável
   Em Name,
escrever o nome
  da variável.
O nome de cada
variável tem que
  ser único, ou
 seja, não pode
 existir mais do
    que uma
 variável com o
 mesmo nome.
2º Passo: Tipo de dados
Para se definir o tipo de
     dados na célula
    correspondente à
   variável na coluna
Type, clicar no botão de
 expansão da célula, e
  surgirá então a caixa
   de diálogo Variable
          Type.
Do lado esquerdo pode-
  se escolher o tipo de
    dados relativos à
    variável a definir
 selecionando o círculo
     correspondente.
Tipo de mensuração da variável:
Relembrando apresentação anterior
            (parte I)
• O tipo de variável escolhida
 condiciona as oportunidades
   de análises descritiva e
   inferencial posteriores:
Sexo: nominal – Frequências; qui-quadrado
  Grau de instrução: ordinal – Mediana;
    amplitude; Teste de Mann-Whitney
   Idade: Intervalar – Médias e desvio-
              padrão;Teste t
                                        18
3º Passo: LABEL - Etiqueta da
          variável




    A etiqueta para o nome da
    variável, atribuída na coluna Label,
    permite caracteres para identificar
    com mais detalhe o que a variável
    representa.
    A Figura mostra o exemplo da atribuição da
    etiqueta para a variável sexo.
4º Passo: Etiquetas aos valores
         da variável




      Aqui        Aqui digitar
      digitar o   o rótulo
      valor
Criação do banco de dados de uma
              pesquisa



Baseado na
    sua
codificação




                                     21
Codificar: Variável SEXO
Exemplo: Código para “feminino”   2
          SEXO       Cod_SEX

      1. MASCULINO      1

      2. FEMININO       2




                                      22
Variável PROCED (Procedência:
              Município)

  “Capital”       1
      PROCED          Códigos

    1. CAPITAL             1

    2. INTERIOR            2    1




                                    23
5º Passo: Valores omissos da
      variável (Missing Values)
               (Missing Values)
 Podemos ter dois
  tipos de valores
 omissos em uma
pesquisa: devido ao
     fato de um
 indivíduo não ter
dado uma resposta,
    ou quando a
variável em questão
não se aplica a esse
     indivíduo.
5º Passo: Valores omissos da
           variável (Missing)
                     Missing)
         Por exemplo,
 desconhecendo o sexo de
 um indivíduo, cria-se uma
     nova etiqueta 'Sexo
 desconhecido' com o valor
'9' ou ‘99’ em Value Labels,
   de acordo com o passo
  anterior. Para indicar ao
   SPSS que esse valor é            Como neste exemplo só
      omisso, na célula            existe um valor omisso,
 correspondente à variável      seleciona-se Discrete Missing
na coluna Missing, clicar no      Values da caixa de diálogo
    botão de expansão da         Missing Values e digita-se o
                                  valor '9‘. Clique em Ok para
célula, surgirá então a caixa
                                finalizar a atribuição do valor '9'
 de diálogo Missing Values
                                           como omisso.
6º Passo: Formato da coluna da
           variável




            Para alterar o tamanho da
            coluna de uma variável, deverá
            clicar na célula correspondente à
            variável na coluna
6º Passo: Formato da coluna da
variável




    Para alterar o alinhamento de uma
      variável, deverá clicar na célula
       correspondente à variável na
    coluna Align da sub janela Variable
    View. Aparecerá nessa célula uma
       seta que quando seleccionada
        torna possível a escolha do
      alinhamento da variável para à
       esquerda 'Left', para à direita
     'Right' ou para o centro 'Center’.
7º Passo: Definir o tipo de
        variável




  Existem três tipos de variáveis
  admitidas pelo SPSS: as variáveis
  do tipo nominal e ordinal são
  ambas tratadas como categóricas
  nos procedimentos de feitura de
  tabelas e gráficos.
Como analisar os dados?
      Estatística descritiva
      Estatística inferencial

Cada janela do SPSS tem a sua barra de
  menus com as suas próprias opções,
  disponíveis no topo de cada janela do
                  SPSS.
    Os menus Analyze e Graphs estão
     disponíveis em todas as janelas,
tornando então mais fácil produzir novos
 resultados sem ter de trocar de janela.
Estatística descritiva
 Distribuição de frequências
   Percentual e percentis
         (quartis)
   Medidas de tendência
   central: Média, mediana
Medidas de dispersão: desvio-
  padrão, amplitude, valores
      máximo e mínimo           30
Estatística Descritiva
Analyze   Descriptive statistics
          Frequency




                                   31
Caixa de diálogo de variáveis

  As variáveis são
 selecionadas de
   uma lista à
    esquerda
     Clicar nas
   variáveis de
interesse e movê-
las para a caixa à
      direita

     3 May 1999
                            34
35
Janela de resultados
       Output
Distribuição de frequências
                     Race of Respondent

                                        Valid   Cumulative
               Frequency Percent       Percent   Percent
   Valid White     1264     83,3           83,3      83,3
        Black         204     13,4         13,4      96,8
        Other          49      3,2          3,2     100,0
        Total        1517    100,0        100,0


                Region of the United States

                                          Valid Cumulative
                 Frequency Percent       Percent Percent
  Valid North East     679      44,8         44,8      44,8
       South East      415      27,4         27,4      72,1
       West            423      27,9         27,9     100,0
       Total          1517     100,0       100,0
                                                              36
Medidas de tendência central




   3 May 1999
                           37
Frequências
                        Apgar 1 minute score

                                                Valid       Cumulative
                       Frequency   Percent     Percent       Percent
Valid         0                8        1.2           1.9          1.9
              1                4         .6            .9          2.8
              2                2         .3            .5          3.3
              3                3         .5            .7          4.0
              4               11        1.7           2.6          6.6
              5                9        1.4           2.1          8.7
              6               13        2.0           3.1        11.8
              7               38        5.7           9.0        20.8
              8              170       25.6         40.1         60.8
              9              145       21.8         34.2         95.0
              10              21        3.2           5.0       100.0
              Total          424       63.9       100.0
Missing       System         240       36.1
Total                        664      100.0




 3 May 1999
                                                                         38
Output: Medidas de tendência
          central
                                Mediana: o ponto que
                                divide a distribuição de
           Statistics
                                freqüência ao meio em
                                dois pólos de igual
  Age of Respondent             tamanho (idade = 41)
  N        Valid        1514
           Missing         3    Média: o centro de
  Mean                  45,63
                                gravidade da
                                distribuição, calculado
  Median                41,00
                                pela soma dos valores
  Mode                    35
                                das observações
                                dividido pelo número
                                de observações (idade
                                = 45,6)

                                                           39
Medidas de dispersão
                                                                Desvio padrão:
                                                                medida de
                           Statistics

                                    Average       Average
                                                                heterogeneidade
                                   female life
                                   expectancy
                                                  male life
                                                 expectancy     na mesma escala
N                Valid                    109            109


Mean
                 Missing                    0
                                         70,16        64,92
                                                           0    da medida
Median
Mode
                                         74,00
                                           75a
                                                      67,00
                                                           73
                                                                (heterogeneidade
Std. Deviation
Variance
                                         10,57
                                        111,76
                                                       9,27
                                                      85,98
                                                                média ≈ 11 anos
Range
Minimum
                                           39
                                           43
                                                           35
                                                           41
                                                                para mulheres e ≈
Maximum                                    82
    a. Multiple modes exist. The smallest value is shown
                                                           76
                                                                9 anos para
                                                                homens)

                                                                                    40
Amount spent
            80




            60




            40




            20
Frequency




                                Std. Dev = 115.42
                                Mean = 404.5
            0                   N = 779.00
                 10
                 15
                 20
                 25
                 30
                 35
                 40
                 45
                 50
                 55
                 60
                 65
                 70
                 75
                   0.
                   0.
                   0.
                   0.
                   0.
                   0.
                   0.
                   0.
                   0.
                   0.
                   0.
                   0.
                   0.
                   0.
                      0
                      0
                      0
                      0
                      0
                      0
                      0
                      0
                      0
                      0
                      0
                      0
                      0
                      0
                 Amount spent
Relação entre variáveis
         categóricas
O cruzamento é uma forma de estudar
a relação entre duas ou mais variáveis.

 O resultado é uma tabela cruzada que
     mostra os casos que têm uma
combinação particular de valores entre
        duas ou mais variáveis

 Comandos: Statistics...Sumarize....
     Crosstabs...[variáveis]
                                       42
Correlação entre variáveis
 categóricas, ordinais e
       intervalares
  Correlacionar duas variáveis
 O resultado é uma tabela e um
gráfico mostrando a magnitude e
 direção da associação entre as
            variáveis
   Comandos: Statistics.......
    Correlate ...[variáveis]
                                  43
Clicar Analyze- Correlate- Bivariate




   Mover as duas variáveis de interesse para a caixa à
direita e clicar em OK




                                                         44
Output: janela de
   resultados




                    45
Correlações Parciais
                  Lista de variáveis
                  a serem
                  analisadas




                   Variáveis de
                   controle
Output
- - -   P A R T I A L     C O R R E L A T I O N     C O E F F I C I E N T S   - - -


Controlling for..        SIZE       STYLE
                                                    Medindo a correlação
            AMTSPENT       USECOUP           ORG
AMTSPENT      1.0000            .2677    -.0116
                                                    de duas variáveis, mas
             (      0)     (     775)   (    775)
                                                    eliminando o efeito de
             P= .          P= .000      P= .746     outras variáveis

USECOUP          .2677      1.0000          .0500
             (   775)      (      0)    (    775)
             P= .000       P= .         P= .164


ORG           -.0116            .0500    1.0000
             (   775)      (     775)   (      0)
             P= .746       P= .164      P= .


(Coefficient / (D.F.) / 2-tailed Significance)
" . " is printed if a coefficient cannot be computed
Caixa de diálogo do
    menu Analyze -
 comando Frequencies.



                           Escolha da variável a
                                 analisar.




 Passagem da variável
 escolhida para a caixa
  da direita através da
seta indicada na figura.
Para finalizar
carregar em OK
Uma janela
     de
 resultados
   (SPSS
 Viewer ou
  Output)
 mostra os
 resultados
automatica-
  mente
Gráficos no SPSS
             Menu Graphs > escolher o tipo de
                      gráfico > inserir variáveis > OK
        80


                                        5

                                        4
        60


                                        3

                                                         1
        40




        20
Count




                                        2
        0
                  1     2   3   4   5


             OUTCOME
Menu Graphs
A janela de edição
  de gráficos (SPSS
Chart Editor) mostra
  o gráfico a editar.
   Entre as funções
   mais frequentes,
   pode-se alterar o
  tipo de letra e seu
 tamanho, as cores,
 trocar eixos, inserir
     títulos, etc.
     Para abrir esta
  janela basta fazer
duplo clique sobre o
  gráfico a editar na
janela de resultados
   (SPSS Viewer ou
       Output).
Editar gráficos no SPSS
Figura 1 – Área sob a curva dos sinais clínicos que apresentaram valores entre 50% e
70% em relação à determinação do diagnóstico de doença hepática crônica em pacientes
internados nas enfermarias do Hospital Universitário Lauro Wanderley, João Pessoa,
Paraíba, Brasil, entre junho de 2010 e março de 2012.
Figura 2 – Correlação linear entre as pontuações medianas do
questionário de cronotipo e do IQSP (Índice de Qualidade de Sono de
Pittsburgh) em amostra de estudantes do curso de Medicina da
Universidade Federal da Paraíba, Brasil.
Figura 1 - Tempo de permanência hospitalar em expostos e não-expostos
à baixa qualidade aguda e crônica do sono noturno em amostra de
pacientes hospitalizados no setor de Clínica Médica do Hospital
Universitário Lauro Wanderley, João Pessoa, Paraíba, Brasil, entre 2010 e
2011.
Scatterplot:
 Scatterplot: diagrama de
        dispersão


Graphs
Scatter….




  3 May 1999
                            59
Scatterplot


                 Escolher o tipo
                 de diagrama
                 Clicar Define




    3 May 1999
                               60
Scatterplot

Selecionar e
mover as
variáveis para
os eixos X e Y
para as caixas
apropriadas
Clicar OK

     3 May 1999
                  61
Scatterplot - Output
                          5000




                          4000


Uma linha
de regressão              3000



pode ser                  2000

adicionada
                          1000
                   BTWT




                            0
                             10        20   30   40   50   60    70


                                 BMI



      3 May 1999
                                                                62
5000




       4000




       3000




       2000




       1000
BTWT




          0
              10     20   30   40   50   60   70


               BMI
Estatística Inferencial
Exemplos de alguns dos testes estatísticos mais
                    usados
                 • Teste t
   • Testes de Mann-Whitney e
             Wilcoxon
    • Teste de qui-quadrado
• Análise de variância (ANOVA)
        • Outras análises
   Risco relativo e odds ratio
        Análise de sobrevida
         Regressão Múltipla
                                                  64
Teste Qui-quadrado
           Qui-
ANALYZE → DESCRIPTIVE STATISTICS
→ CROSSTABS
Para ROWS, selecionar VI
Para COLUMNS, selecionar VD
STATISTICS → Clicar em CHI-SQUARE
Regra: as células devem ter valores
>5 (caso contrário: Teste Exato de
Fischer)
Qui-
     Qui-quadrado – Crosstabs
            diferenças
Apresenta
distribuição
das
categorias da
variável
dependente
em todas as
classes da
variável
independente


  Brasil

 Chile
Qui-
Qui-Quadrado - Significância
Teste t
  • Menu Analyze > Compare
  means > escolher
  Independent-Samples T Test




   • Colocar a VI na caixa Test
   Variable (s) e a VD na
   Grouping Variable
Teste t

   • Como o teste t só
   compara dois
   grupos, é preciso
   indicá-los.
   • Botão Define -
   Colocar os códigos
   dos grupos a
   comparar, ou seja, 1
   e2
Teste t: Output
       • Como o teste t assume
       que os desvios-padrão
       (ou a variância) dos dois
       grupos são iguais, no
       Output do SPSS aparece
       um teste (teste de
       Levene) para verificar
       esta assunção.
       • Neste caso aceita-se a
       hipótese nula de que os
       desvios-padrão são
       iguais: homogeneidade
Teste de Mann-Whitney
          Mann-

     Clicar em: ANALYZE →
   NONPARAMETRIC TESTS → 2
     INDEPENDENT SAMPLES
   TEST VARIABLE: Selecionar a
  variável dependente (resposta)
    Para GROUPING VARIABLE,
selecionar a variável independente
 Clicar em MANN-WHITNEY e OK
Mann-
    Mann-Whitney U Test

No menu, clicar
em Statistics
Escolher
Nonparametric
Tests
Clicar em
2 Independent
Samples

    3 May 1999
                          72
Mann-
   Mann-Whitney U Test

Selecionar e
mover
◦ Test Variable(s)
◦ Grouping
  Variable
Clicar
Define Groups


   3 May 1999
                         73
Mann-
   Mann-Whitney U Test


Inserir os
valores dos
grupos
Clicar Continue
Clicar OK



   3 May 1999
                         74
Mann-
           Mann-Whitney U Test - Output
                                                       Descriptive Statistics

                                                                           Std.
                                                  N          Mean        Deviation    Minimum     Maximum
                       Apgar 1 minute score            34      7.29           2.44           0          9
                       Smokes cigarettes?              47       .60             .50          0          1


                                    Ranks                                                          Test Statisticsb

                                                                      Sum of                                          Apgar 1
                       Smokes cigarettes?     N         Mean Rank     Ranks                                           minute
Apgar 1 minute score   no                         14        19.89       278.50                                         score
                       yes                        20        15.82       316.50        Mann-Whitney U                   106.500
                       Total                      34                                  Wilcoxon W                       316.500
                                                                                      Z                                  -1.238
                                                                                      Asymp. Sig. (2-tailed)               .216
                                                                                      Exact Sig. [2*(1-tailed                     a
                                                                                                                          .245
                                                                                      Sig.)]
                                                                                        a. Not corrected for ties.
                                                                                        b. Grouping Variable: Smokes cigarettes?




                       3 May 1999
                                                                                                                           75
Teste de Wilcoxon
    Clicar em: ANALYZE →
   NONPARAMETRIC TESTS → 2
       DEPENDENT SAMPLES
   TEST VARIABLE: Selecionar a
        variável dependente
    Para GROUPING VARIABLE,
selecionar a variável independente
Clicar em WILCOXON e depois em
                 OK
Teste de Wilcoxon
No menu, clicar
Statistics
Nonparametric
Tests
Clicar
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   3 May 1999
                             77
Mover as
variáveis
selecionadas
(pares) para a
caixa à direita
Escolha o teste
estatístico
 Clicar em
OK...




    3 May 1999
                  78
Output
                                     Ranks

                                                                                Sum of
                                                   N         Mean Rank          Ranks
Apgar 5 minute score -     Negative Ranks               0a         .00               .00
Apgar 1 minute score       Positive Ranks              27b       14.00            378.00
                           Ties                         7c
                           Total                       34
  a. Apgar 5 minute score < Apgar 1 minute score
  b. Apgar 5 minute score > Apgar 1 minute score                       Test Statisticsb
  c. Apgar 1 minute score = Apgar 5 minute score
                                                                                      Apgar 5
                                                                                      minute
                                                                                      score -
                                                                                      Apgar 1
                                                                                      minute
                                                                                       score
                                                             Z                           -4.631a
                                                             Asymp. Sig. (2-tailed)        .000
                                                               a. Based on negative ranks.
                                                               b. Wilcoxon Signed Ranks Test


            3 May 1999
                                                                                                   79
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Para ROWS, selecionar a variável
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Será necessário codificar os dados de desfecho (presente: 1;
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        sobre o SPSS
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SPSS Base for Windows - User Guide
                Sites
           www.spss.com
 http://www.ats.ucla.edu/stat/spss/
              YouTube
http://www.youtube.com/watch?v=eTHvlEz
                 S7qQ
                                         83
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University of Toronto- A Brief Tutorial (screenshots, instructions
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SPSS – Tutorial para Iniciantes

  • 1. ANÁLISE ESTATÍSTICA NO GESME - Parte II SPSS – Tutorial para Iniciantes Profa. Rilva Lopes de Sousa-Muñoz rilva@ccm.ufpb.br
  • 2. Statistical Package for Social Sciences (SPSS): Ferramenta informática que permite realizar cálculos estatísticos complexos e visualizar, em poucos segundos, os resultados.
  • 3. Statistical Package for Social Sciences (SPSS): • É preciso saber que teste estatístico utilizar para responder às questões de pesquisa • É preciso saber interpretar corretamente os resultados do cálculo estatístico efetuado
  • 4. Dificuldades Iniciais 1º: Inicialmente tudo parece complexo: como inserir dados, fazer análises, produzir tabelas e gráficos... 2º: Janelas com muitas opções 3º: Interpretação dos resultados: É preciso entender linguagem estatística 4
  • 5. Dificuldades Iniciais 4º: Opções de análise: O que não viola os pressupostos estatísticos? 5º: Como apresentar os resultados? 5
  • 6. PRÉ- PRÉ-REQUISITOS Conhecimentos mínimos em ambiente Windows Conhecimentos básicos em estatística descritiva e inferencial (Módulo MCO2/CCM/UFPB ou similar) 6
  • 7. Objetivos desta apresentação sobre SPSS no GESME Passo-a-passo para execução dos comandos do software Linguagem estatística: O básico para leitura dos resultados Exercícios práticos com o SPSS Cada subgrupo de pesquisa do GESME deverá realizar a análise do seu próprio trabalho 7
  • 8. Iniciando o SPSS Quando o SPSS é iniciado, é apresentada no ecrã uma imagem semelhante à figura ao lado A imagem contém a janela SPSS for Windows
  • 9. Iniciando o SPSS Iniciar o manual (Run the tutorial) Construir uma nova base de dados (Type in data) Abrir uma base já existente (Open an existing data source) Abrir um outro tipo de arquivo (Open another type of file)
  • 10. Interfaces do SPSS As janelas de uso mais frequente são: 1) Janelas de edição (SPSS Data Editor), compostas por duas sub-janelas: Janela 1: Data View: Mostra o conteúdo de uma base de dados permitindo inserir ou alterar dados.
  • 11. Antes da introdução dos dados, é necessário criar e definir as variáveis Para criar uma nova variável basta clicar duas vezes seguidas sobre uma das etiquetas 'var', que se encontra no topo das colunas vazias da janela de edição, ou clicar na sub janela Variable View
  • 12. Variable View: Além de permitir a criação das variáveis que compõem a base de dados, pode- se modificar as suas definições caso já existam.
  • 13. Criação do banco de dados de uma pesquisa: Inserir dados As linhas da grelha de edição representam casos (pacientes) distintos As colunas representam as variáveis Os nomes das variáveis aparecem no início de cada coluna
  • 14. Criação do banco de dados de uma pesquisa Columns: variables Rows: cases Under Data View 14
  • 15. Criação do banco de dados de uma pesquisa 1. Clicar em Variable View 2. Type 4. Description 2.Type variable: variable name of variable nome da 3. Type: numeric or variável/coluna string (ex. Idade) 3.Type: Numeric, string, etc. 1. Click 4.Label: descrição this Window das variáveis. Enter variables 15
  • 16. 1º Passo: Nome da Variável Em Name, escrever o nome da variável. O nome de cada variável tem que ser único, ou seja, não pode existir mais do que uma variável com o mesmo nome.
  • 17. 2º Passo: Tipo de dados Para se definir o tipo de dados na célula correspondente à variável na coluna Type, clicar no botão de expansão da célula, e surgirá então a caixa de diálogo Variable Type. Do lado esquerdo pode- se escolher o tipo de dados relativos à variável a definir selecionando o círculo correspondente.
  • 18. Tipo de mensuração da variável: Relembrando apresentação anterior (parte I) • O tipo de variável escolhida condiciona as oportunidades de análises descritiva e inferencial posteriores: Sexo: nominal – Frequências; qui-quadrado Grau de instrução: ordinal – Mediana; amplitude; Teste de Mann-Whitney Idade: Intervalar – Médias e desvio- padrão;Teste t 18
  • 19. 3º Passo: LABEL - Etiqueta da variável A etiqueta para o nome da variável, atribuída na coluna Label, permite caracteres para identificar com mais detalhe o que a variável representa. A Figura mostra o exemplo da atribuição da etiqueta para a variável sexo.
  • 20. 4º Passo: Etiquetas aos valores da variável Aqui Aqui digitar digitar o o rótulo valor
  • 21. Criação do banco de dados de uma pesquisa Baseado na sua codificação 21
  • 22. Codificar: Variável SEXO Exemplo: Código para “feminino” 2 SEXO Cod_SEX 1. MASCULINO 1 2. FEMININO 2 22
  • 23. Variável PROCED (Procedência: Município) “Capital” 1 PROCED Códigos 1. CAPITAL 1 2. INTERIOR 2 1 23
  • 24. 5º Passo: Valores omissos da variável (Missing Values) (Missing Values) Podemos ter dois tipos de valores omissos em uma pesquisa: devido ao fato de um indivíduo não ter dado uma resposta, ou quando a variável em questão não se aplica a esse indivíduo.
  • 25. 5º Passo: Valores omissos da variável (Missing) Missing) Por exemplo, desconhecendo o sexo de um indivíduo, cria-se uma nova etiqueta 'Sexo desconhecido' com o valor '9' ou ‘99’ em Value Labels, de acordo com o passo anterior. Para indicar ao SPSS que esse valor é Como neste exemplo só omisso, na célula existe um valor omisso, correspondente à variável seleciona-se Discrete Missing na coluna Missing, clicar no Values da caixa de diálogo botão de expansão da Missing Values e digita-se o valor '9‘. Clique em Ok para célula, surgirá então a caixa finalizar a atribuição do valor '9' de diálogo Missing Values como omisso.
  • 26. 6º Passo: Formato da coluna da variável Para alterar o tamanho da coluna de uma variável, deverá clicar na célula correspondente à variável na coluna
  • 27. 6º Passo: Formato da coluna da variável Para alterar o alinhamento de uma variável, deverá clicar na célula correspondente à variável na coluna Align da sub janela Variable View. Aparecerá nessa célula uma seta que quando seleccionada torna possível a escolha do alinhamento da variável para à esquerda 'Left', para à direita 'Right' ou para o centro 'Center’.
  • 28. 7º Passo: Definir o tipo de variável Existem três tipos de variáveis admitidas pelo SPSS: as variáveis do tipo nominal e ordinal são ambas tratadas como categóricas nos procedimentos de feitura de tabelas e gráficos.
  • 29. Como analisar os dados? Estatística descritiva Estatística inferencial Cada janela do SPSS tem a sua barra de menus com as suas próprias opções, disponíveis no topo de cada janela do SPSS. Os menus Analyze e Graphs estão disponíveis em todas as janelas, tornando então mais fácil produzir novos resultados sem ter de trocar de janela.
  • 30. Estatística descritiva Distribuição de frequências Percentual e percentis (quartis) Medidas de tendência central: Média, mediana Medidas de dispersão: desvio- padrão, amplitude, valores máximo e mínimo 30
  • 31. Estatística Descritiva Analyze Descriptive statistics Frequency 31
  • 32.
  • 33.
  • 34. Caixa de diálogo de variáveis As variáveis são selecionadas de uma lista à esquerda Clicar nas variáveis de interesse e movê- las para a caixa à direita 3 May 1999 34
  • 35. 35
  • 36. Janela de resultados Output Distribuição de frequências Race of Respondent Valid Cumulative Frequency Percent Percent Percent Valid White 1264 83,3 83,3 83,3 Black 204 13,4 13,4 96,8 Other 49 3,2 3,2 100,0 Total 1517 100,0 100,0 Region of the United States Valid Cumulative Frequency Percent Percent Percent Valid North East 679 44,8 44,8 44,8 South East 415 27,4 27,4 72,1 West 423 27,9 27,9 100,0 Total 1517 100,0 100,0 36
  • 37. Medidas de tendência central 3 May 1999 37
  • 38. Frequências Apgar 1 minute score Valid Cumulative Frequency Percent Percent Percent Valid 0 8 1.2 1.9 1.9 1 4 .6 .9 2.8 2 2 .3 .5 3.3 3 3 .5 .7 4.0 4 11 1.7 2.6 6.6 5 9 1.4 2.1 8.7 6 13 2.0 3.1 11.8 7 38 5.7 9.0 20.8 8 170 25.6 40.1 60.8 9 145 21.8 34.2 95.0 10 21 3.2 5.0 100.0 Total 424 63.9 100.0 Missing System 240 36.1 Total 664 100.0 3 May 1999 38
  • 39. Output: Medidas de tendência central Mediana: o ponto que divide a distribuição de Statistics freqüência ao meio em dois pólos de igual Age of Respondent tamanho (idade = 41) N Valid 1514 Missing 3 Média: o centro de Mean 45,63 gravidade da distribuição, calculado Median 41,00 pela soma dos valores Mode 35 das observações dividido pelo número de observações (idade = 45,6) 39
  • 40. Medidas de dispersão Desvio padrão: medida de Statistics Average Average heterogeneidade female life expectancy male life expectancy na mesma escala N Valid 109 109 Mean Missing 0 70,16 64,92 0 da medida Median Mode 74,00 75a 67,00 73 (heterogeneidade Std. Deviation Variance 10,57 111,76 9,27 85,98 média ≈ 11 anos Range Minimum 39 43 35 41 para mulheres e ≈ Maximum 82 a. Multiple modes exist. The smallest value is shown 76 9 anos para homens) 40
  • 41. Amount spent 80 60 40 20 Frequency Std. Dev = 115.42 Mean = 404.5 0 N = 779.00 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Amount spent
  • 42. Relação entre variáveis categóricas O cruzamento é uma forma de estudar a relação entre duas ou mais variáveis. O resultado é uma tabela cruzada que mostra os casos que têm uma combinação particular de valores entre duas ou mais variáveis Comandos: Statistics...Sumarize.... Crosstabs...[variáveis] 42
  • 43. Correlação entre variáveis categóricas, ordinais e intervalares Correlacionar duas variáveis O resultado é uma tabela e um gráfico mostrando a magnitude e direção da associação entre as variáveis Comandos: Statistics....... Correlate ...[variáveis] 43
  • 44. Clicar Analyze- Correlate- Bivariate Mover as duas variáveis de interesse para a caixa à direita e clicar em OK 44
  • 45. Output: janela de resultados 45
  • 46. Correlações Parciais Lista de variáveis a serem analisadas Variáveis de controle
  • 47. Output - - - P A R T I A L C O R R E L A T I O N C O E F F I C I E N T S - - - Controlling for.. SIZE STYLE Medindo a correlação AMTSPENT USECOUP ORG AMTSPENT 1.0000 .2677 -.0116 de duas variáveis, mas ( 0) ( 775) ( 775) eliminando o efeito de P= . P= .000 P= .746 outras variáveis USECOUP .2677 1.0000 .0500 ( 775) ( 0) ( 775) P= .000 P= . P= .164 ORG -.0116 .0500 1.0000 ( 775) ( 775) ( 0) P= .746 P= .164 P= . (Coefficient / (D.F.) / 2-tailed Significance) " . " is printed if a coefficient cannot be computed
  • 48. Caixa de diálogo do menu Analyze - comando Frequencies. Escolha da variável a analisar. Passagem da variável escolhida para a caixa da direita através da seta indicada na figura.
  • 50. Uma janela de resultados (SPSS Viewer ou Output) mostra os resultados automatica- mente
  • 51. Gráficos no SPSS Menu Graphs > escolher o tipo de gráfico > inserir variáveis > OK 80 5 4 60 3 1 40 20 Count 2 0 1 2 3 4 5 OUTCOME
  • 53. A janela de edição de gráficos (SPSS Chart Editor) mostra o gráfico a editar. Entre as funções mais frequentes, pode-se alterar o tipo de letra e seu tamanho, as cores, trocar eixos, inserir títulos, etc. Para abrir esta janela basta fazer duplo clique sobre o gráfico a editar na janela de resultados (SPSS Viewer ou Output).
  • 54.
  • 56. Figura 1 – Área sob a curva dos sinais clínicos que apresentaram valores entre 50% e 70% em relação à determinação do diagnóstico de doença hepática crônica em pacientes internados nas enfermarias do Hospital Universitário Lauro Wanderley, João Pessoa, Paraíba, Brasil, entre junho de 2010 e março de 2012.
  • 57. Figura 2 – Correlação linear entre as pontuações medianas do questionário de cronotipo e do IQSP (Índice de Qualidade de Sono de Pittsburgh) em amostra de estudantes do curso de Medicina da Universidade Federal da Paraíba, Brasil.
  • 58. Figura 1 - Tempo de permanência hospitalar em expostos e não-expostos à baixa qualidade aguda e crônica do sono noturno em amostra de pacientes hospitalizados no setor de Clínica Médica do Hospital Universitário Lauro Wanderley, João Pessoa, Paraíba, Brasil, entre 2010 e 2011.
  • 59. Scatterplot: Scatterplot: diagrama de dispersão Graphs Scatter…. 3 May 1999 59
  • 60. Scatterplot Escolher o tipo de diagrama Clicar Define 3 May 1999 60
  • 61. Scatterplot Selecionar e mover as variáveis para os eixos X e Y para as caixas apropriadas Clicar OK 3 May 1999 61
  • 62. Scatterplot - Output 5000 4000 Uma linha de regressão 3000 pode ser 2000 adicionada 1000 BTWT 0 10 20 30 40 50 60 70 BMI 3 May 1999 62
  • 63. 5000 4000 3000 2000 1000 BTWT 0 10 20 30 40 50 60 70 BMI
  • 64. Estatística Inferencial Exemplos de alguns dos testes estatísticos mais usados • Teste t • Testes de Mann-Whitney e Wilcoxon • Teste de qui-quadrado • Análise de variância (ANOVA) • Outras análises Risco relativo e odds ratio Análise de sobrevida Regressão Múltipla 64
  • 65. Teste Qui-quadrado Qui- ANALYZE → DESCRIPTIVE STATISTICS → CROSSTABS Para ROWS, selecionar VI Para COLUMNS, selecionar VD STATISTICS → Clicar em CHI-SQUARE Regra: as células devem ter valores >5 (caso contrário: Teste Exato de Fischer)
  • 66. Qui- Qui-quadrado – Crosstabs diferenças Apresenta distribuição das categorias da variável dependente em todas as classes da variável independente Brasil Chile
  • 68. Teste t • Menu Analyze > Compare means > escolher Independent-Samples T Test • Colocar a VI na caixa Test Variable (s) e a VD na Grouping Variable
  • 69. Teste t • Como o teste t só compara dois grupos, é preciso indicá-los. • Botão Define - Colocar os códigos dos grupos a comparar, ou seja, 1 e2
  • 70. Teste t: Output • Como o teste t assume que os desvios-padrão (ou a variância) dos dois grupos são iguais, no Output do SPSS aparece um teste (teste de Levene) para verificar esta assunção. • Neste caso aceita-se a hipótese nula de que os desvios-padrão são iguais: homogeneidade
  • 71. Teste de Mann-Whitney Mann- Clicar em: ANALYZE → NONPARAMETRIC TESTS → 2 INDEPENDENT SAMPLES TEST VARIABLE: Selecionar a variável dependente (resposta) Para GROUPING VARIABLE, selecionar a variável independente Clicar em MANN-WHITNEY e OK
  • 72. Mann- Mann-Whitney U Test No menu, clicar em Statistics Escolher Nonparametric Tests Clicar em 2 Independent Samples 3 May 1999 72
  • 73. Mann- Mann-Whitney U Test Selecionar e mover ◦ Test Variable(s) ◦ Grouping Variable Clicar Define Groups 3 May 1999 73
  • 74. Mann- Mann-Whitney U Test Inserir os valores dos grupos Clicar Continue Clicar OK 3 May 1999 74
  • 75. Mann- Mann-Whitney U Test - Output Descriptive Statistics Std. N Mean Deviation Minimum Maximum Apgar 1 minute score 34 7.29 2.44 0 9 Smokes cigarettes? 47 .60 .50 0 1 Ranks Test Statisticsb Sum of Apgar 1 Smokes cigarettes? N Mean Rank Ranks minute Apgar 1 minute score no 14 19.89 278.50 score yes 20 15.82 316.50 Mann-Whitney U 106.500 Total 34 Wilcoxon W 316.500 Z -1.238 Asymp. Sig. (2-tailed) .216 Exact Sig. [2*(1-tailed a .245 Sig.)] a. Not corrected for ties. b. Grouping Variable: Smokes cigarettes? 3 May 1999 75
  • 76. Teste de Wilcoxon Clicar em: ANALYZE → NONPARAMETRIC TESTS → 2 DEPENDENT SAMPLES TEST VARIABLE: Selecionar a variável dependente Para GROUPING VARIABLE, selecionar a variável independente Clicar em WILCOXON e depois em OK
  • 77. Teste de Wilcoxon No menu, clicar Statistics Nonparametric Tests Clicar 2 Related Samples 3 May 1999 77
  • 78. Mover as variáveis selecionadas (pares) para a caixa à direita Escolha o teste estatístico Clicar em OK... 3 May 1999 78
  • 79. Output Ranks Sum of N Mean Rank Ranks Apgar 5 minute score - Negative Ranks 0a .00 .00 Apgar 1 minute score Positive Ranks 27b 14.00 378.00 Ties 7c Total 34 a. Apgar 5 minute score < Apgar 1 minute score b. Apgar 5 minute score > Apgar 1 minute score Test Statisticsb c. Apgar 1 minute score = Apgar 5 minute score Apgar 5 minute score - Apgar 1 minute score Z -4.631a Asymp. Sig. (2-tailed) .000 a. Based on negative ranks. b. Wilcoxon Signed Ranks Test 3 May 1999 79
  • 80. ANOVA Analyze / Compare means / One-way ANOVA ANOVA in SPSS
  • 82. Risco relativo e Odds Ratio ANALYZE → DESCRIPTIVE STATISTICS → CROSSTABS Para ROWS, selecionar a variável independente (VI) Para COLUMNS, selecionar a variável dependente (VD) Em STATISTICS, clicar em RISK Abaixo: CELLS, clicar em OBSERVED e ROW PERCENTAGES Será necessário codificar os dados de desfecho (presente: 1; ausente: 2) e exposição (presente: 1; ausente: 2)
  • 83. Sugestões de leitura e vídeo sobre o SPSS Manuais SPSS Base for Windows - User Guide Sites www.spss.com http://www.ats.ucla.edu/stat/spss/ YouTube http://www.youtube.com/watch?v=eTHvlEz S7qQ 83
  • 84. Sugestões de leitura sobre o SPSS Texas A & M- a huge selection of helpful movies http://www.stat.tamu.edu/spss.php UCLA- SPSS 12.0 Starter Kit (useful movies, FAQs, etc) http://www.ats.ucla.edu/stat/spss/sk/default.htm Indiana University- Getting Started (useful instructions with screenshots) http://www.indiana.edu/~statmath/stat/spss/win/ University of Toronto- A Brief Tutorial (screenshots, instructions and basic stats) http://www.psych.utoronto.ca/courses/c1/spss/page1.htm Central Michigan- Tutorials and Clips (movies, screenshots, instructions- slow loading but good) http://calcnet.mth.cmich.edu/org/spss/toc.htm SPSS Statistics Coach and Tutorial (under Help) as well as the ZU library Online Statistics Textbook http://www.statsoft.com/textbook/stathome.html 84