Exploração e Cruzamento de Variáveis

Apresentação em tema: "Exploração e Cruzamento de Variáveis"— Transcrição da apresentação:

1 Exploração e Cruzamento de Variáveis
com o SPSS

2 Exploração de Variáveis
Neste capítulo olharemos para a distribuição de uma variável, visualizando a sua representação gráfica. Neste capítulo veremos também como obter informação adicional sobre a distribuição das variáveis. Consulte o ficheiro de dados

3 Resumo de uma distribuição
·  Na barra de menus escolher: Analyze  Descriptive Statistics  Explore… ·  Seleccionar a variável (ou variáveis) que se pretende explorar e colocá-la na lista de variáveis dependentes.    Seleccionar a variável que define os grupos de casos e movê-la para a lista de factores.

4 Resumo de uma distribuição
Preparação do cálculo:

5 Resumo de uma distribuição
Obtém-se o seguinte resultado : Número de casos da opção muito satisfeito. Número de casos em falta para a mesma opção. Percentagem de casos em falta.

6 Resumo de uma distribuição
Verifica-se que há 325 casos na categoria muito satisfeito para os quais a idade está disponível. O número de casos em falta é 2. Isto significa que 2 casos muito satisfeitos não têm um valor válido para a variável idade. Este número representa apenas 0,6% do total de casos, pelo que o seu efeito é de somenos importância. O número de casos varia consideravelmente entre os quatro grupos: mais de 300 indivíduos dizem-se moderadamente satisfeitos; 74 estão um pouco insatisfeitos; e apenas 26 estão muito insatisfeitos. As conclusões extraídas sobre os últimos dois grupos têm que ser cuidadosas, pois são baseadas num número pequeno de casos.

7 Resumo de uma distribuição
A tabela seguinte apresenta o resultado das estatísticas sobre os grupos de casos.

8 Resumo de uma distribuição
Utilize o editor de tabelas, Pivot Table Editor, para modificar a tabela. Para esconder linhas ou colunas, fazer Ctrl+Alt+Click sobre o topo da linha ou coluna. Depois premir o botão direito do rato e escolher Hide Category. As médias das idades variam do valor mais elevado de 41,5 no grupo muito satisfeito, até ao valor mais baixo de 38,58 no grupo muito insatisfeito. O valor das medianas é sensivelmente mais baixo para todos os grupos, porque as distribuições de idade têm caudas nos valores mais elevados de idade.

9 Resumo de uma distribuição
A média equilibrada (trimmed mean) evita este problema pois exclui os valores mais elevados, assim como os mais baixos. Na 5% trimmed mean, apenas são considerados 90% dos casos, no centro da distribuição, excluindo-se os 5% do extremo superior e os 5% do extremo inferior. O desvio padrão mais elevado pertence ao grupo muito satisfeito, pois este contém o valor de idade mais elevado: 82 anos. A linha Range dá-nos a amplitude de idades do grupo. O Interquartile range dá-nos a amplitude de idades do grupo, medida entre os percentis 25 e 75, não sendo por isso afectado pelo valores extremos.

10 Resumo de uma distribuição
Para identificar os valores extremos, deve premir o botão Statistics na caixa de diálogo Explore e seleccionar a opção Outliers.

11 Resumo de uma distribuição
A tabela seguinte apresenta os valores extremos para o grupo muito satisfeito. O caso 344 é o indivíduo mais velho, com 82 anos de idade. O caso 173 é o indivíduo mais novo, com 19 anos de idade.

12 Resumo de uma distribuição
Com o Explore podem obter-se os percentis para cada grupo. Para isso deve premir o botão Statistics na caixa de diálogo Explore e seleccionar a opção Percentiles.

13 Resumo de uma distribuição
Percentis (resultados): 10% dos casos têm 27 ou menos anos, no grupo muito satisfeito. 10% dos casos têm 57,4 ou mais anos, no grupo muito satisfeito.

14 Histograma Para obter o histograma, deve premir o botão Plots na caixa de diálogo Explore e seleccionar a opção Histogram.

15 Histograma O intervalo com o ponto médio 40 é o que tem mais casos.

16 O gráfico tronco e folhas
Para obter o gráfico tronco e folhas, deve premir o botão Plots na caixa de diálogo Explore e seleccionar a opção Stem-and-leaf (tronco e folhas).

17 O gráfico tronco e folhas
Idade do respondente Stem-and-Leaf Plot para SAT_EMP= Um pouco insatisfeito Frequency Stem & Leaf 2, 13, 7, 18, 7, 13, 5, 5, 3, 1,00 Extremes (>=72) Stem width: 10 Each leaf: case(s) Cinco casos têm 29 anos de idade. Apenas um caso tem 34 anos de idade. Multiplicar o caule pela largura do caule e somar as folhas para obter os valores (60, 61 e 63). Se a largura do tronco (stem width) fosse 100, então os valores do tronco de valor 6 seriam 600, 610 e 630.

18 A caixa de bigodes Para obter a caixa de bigodes, seleccionar a opção Plots, ou Both na caixa de diálogo Explore.

19 A caixa de bigodes Valores isolados.
As extremidades estendem-se ao maior e menor valor observado até 1,5 do comprimento da caixa. A caixa estende-se do percentil 25 até ao 75. A linha é a mediana.

20 Cruzamento de Variáveis
Uma tabela de frequências é insuficiente para visualizar o grau de satisfação no emprego, por cada categoria de salário. Para isso há necessidade de recorrer ao cruzamento de variáveis. ·       Na barra de menus escolher: Analyze  Descriptive Statistics  Crosstabs… ·       Seleccionar a variável (ou variáveis) que vai ocupar as linhas da tabela e colocá-la em Row(s).        Seleccionar a variável (ou variáveis) que vai ocupar as colunas da tabela e colocá-la em Column(s).

21 Cruzamento de Variáveis
Preparação do cálculo:

22 Cruzamento de Variáveis
Mova diversas variáveis para as listas de linhas ou colunas, para obter múltiplos cruzamentos bivariados. Para visualizar três ou mais variáveis em simultâneo, coloque as variáveis adicionais em camadas sucessivas (layers).

23 Cruzamento de Variáveis
Cruzamento de sat_emp com receita4.

24 Cruzamento de Variáveis
Cruzamento de sat_emp com receita4 e sexo.

25 Percentagens de linha e coluna
Para visualizar-se as percentagens das células, deve premir o botão Cells na caixa de diálogo Crosstabs e seleccionar as opções Row, Column ou Total.

26 Percentagens de linha e coluna
Todas as colunas somam 100% de percentagem.

27 Visualização gráfica Os resultados do cruzamento de variáveis podem ser apresentados graficamente. ·       Na barra de menus escolher: Graphs  Bar… ·       Escolher Stacked e premir Define. ·       Escolher a variável receita4 para o eixo das categorias. ·     Escolher a variável sat_emp para a definição dos clusters.

28 Visualização gráfica

29 Visualização gráfica Para apresentar a percentagem de casos, as variáveis devem ser escolhidas por ordem inversa. Depois, no editor de gráficos deve fazer-se: Series  Transpose Data

30 Visualização gráfica

31 Visualização gráfica Desta forma consegue-se comparar a distribuição inspeccionando as barras para cada grupo. Observa-se que o grupo das pessoas com menor rendimento é o que possui menor percentagem de indivíduos muito satisfeitos com o seu emprego. Representam também a menor percentagem de indivíduos muito insatisfeitos. Pode ver-se que a soma das percentagens dos indivíduos muito satisfeitos e moderadamente satisfeitos é sensivelmente a mesma para os quatro grupos.