ANÁLISE ESTATÍSTICA NO GESME - Parte II 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

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.

49. Para finalizar
carregar em OK

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

52. Menu Graphs

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).

55. Editar gráficos no SPSS

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

67. Qui-
Qui-Quadrado - Significância

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

81. ANOVA
Caixa de diálogo

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