1. ANÁLISE ESTATÍSTICA NO GESME - Parte II SPSS – Tutorial para Iniciantes Profa. Rilva Lopes de Sousa-Muñoz
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
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. 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
33. 35
34. 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. 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
38. 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
40. 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
41. 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
42. Clicar Analyze- Correlate- Bivariate Mover as duas variáveis de interesse para a caixa à
direita e clicar em OK 44
43. Output: janela de resultados 45
44. Correlações Parciais Lista de variáveis a serem analisadas Variáveis de controle
45. 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
46. 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.
47. Para finalizar
carregar em OK
48. Uma janela de resultados (SPSS Viewer ou Output) mostra os resultados
automatica- mente
49. 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
50. Menu Graphs
51. 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).
52. Editar gráficos no SPSS
53. 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.
54. 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.
55. 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.
56. Scatterplot: Scatterplot: diagrama de dispersão Graphs
Scatter…. 3 May 1999 59
57. Scatterplot Escolher o tipo de diagrama Clicar Define 3 May 1999 60
58. Scatterplot Selecionar e
mover as
variáveis para
os eixos X e Y
para as caixas
apropriadas
Clicar OK 3 May 1999 61
59. 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
61. 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
62. 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)
63. Qui- Qui-quadrado – Crosstabs diferenças
Apresenta
distribuição
das
categorias da
variável
dependente
em todas as
classes da
variável
independente Brasil Chile
64. Qui-
Qui-Quadrado - Significância
65. 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
66. 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
67. 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
68. 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
69. Mann- Mann-Whitney U Test No menu, clicar
em Statistics
Escolher
Nonparametric
Tests
Clicar em
2 Independent
Samples 3 May 1999 72
70. Mann- Mann-Whitney U Test Selecionar e
mover
◦ Test Variable(s)
◦ Grouping Variable
Clicar
Define Groups 3 May 1999 73
71. Mann- Mann-Whitney U Test Inserir os
valores dos
grupos
Clicar Continue
Clicar OK 3 May 1999 74
72. 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
73. 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
74. Teste de Wilcoxon
No menu, clicar
Statistics
Nonparametric
Tests
Clicar 2 Related Samples 3 May 1999 77
75. Mover as
variáveis
selecionadas
(pares) para a
caixa à direita
Escolha o teste
estatístico Clicar em
OK... 3 May 1999 78
76. 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
77. ANOVA Analyze / Compare means / One-way ANOVA ANOVA in SPSS
78. ANOVA
Caixa de diálogo
79. 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)
80. 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
81. 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