Guia de Análise Estatística em SPSS: Tabelas, Qui-quadrado e Clusters

Tabela de contingência

Analyze → Descriptive Statistics → Crosstabs → Cells: Observed, Column, Expected e Adjusted Standardized Residuals.

Gráfico: Chart Builder → Clustered Bar; X-Axis: VI (variável independente); VD (variável dependente) como cor/agrupamento.

Qui-quadrado

Analyze → Descriptive Statistics → Crosstabs → Statistics → Chi-square.

• Nenhuma célula deve apresentar frequência esperada inferior a 1.
• Frequências esperadas inferiores a 5 não podem ultrapassar 20% das células.
• Para ser significativo, o valor de p deve ser inferior a 0,05.

Outras medidas de associação

Coeficiente de contingência, Phi e V de Cramer: avaliar se a associação é forte ou fraca e se é significativa (p < 0,05).

Medidas de associação (RPE)

Para variáveis nominais:

• Lambda: Analyze → Descriptive Statistics → Crosstabs → Statistics.

Para variáveis ordinais:

• Analyze → Descriptive Statistics → Crosstabs (quase todas as medidas, exceto as indicadas abaixo).
• Tau-b de Kendall e Rho de Spearman: Analyze → Correlate → Bivariate (selecionar duas variáveis).

Para variáveis numéricas:

• R de Pearson: Analyze → Correlate → Bivariate (selecionar duas variáveis).

Coeficiente de correlação parcial: Analyze → Correlate → Partial (selecionar as variáveis associadas e a variável de controlo).

Diagrama de dispersão

Chart Builder → Scatter/Dot → Simple Scatter.

Equação de regressão

Analyze → Regression → Linear.

Qualidade do ajustamento: R² (coeficiente de determinação).

Clusters

Analyze → Classify → Hierarchical Cluster.

• Analisar as variáveis.
• Identificar Label Cases by.
• Statistics: Cluster Membership (escolher o número de clusters).
• Plots: Dendograma.
• Method: Transform Values → Z-scores (unidade de desvio padrão).
• Save: cria variáveis na base de dados com a pertença de cada indivíduo a um cluster. Podem surgir várias soluções; só depois se restringe à mais indicada.

Como determinar o número de clusters?

Analyze → Compare Means → Means.

• Dependent List: variáveis originais que serviram de critério para distinguir os indivíduos pelos diferentes clusters.
• Independent List: variáveis criadas na base de dados pela opção Save. Analisar separadamente para cada uma delas.
• Comparar as médias.
• Verificar se é necessário um maior ou menor número de clusters.
• Eliminar da base de dados todas as variáveis criadas.
• Refazer o pedido de Hierarchical Cluster (desta vez pedindo Single Solution nos menus Cluster Membership e Save).
• Refazer a tabela de médias, utilizando a nova variável independente resultante desta operação.