2011-Field (completo) Descobrindo a estati?stica com SPSS, Notas de estudo de Enfermagem

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Catalogação na publicação: Renata de Souza Borges – CRB-10/

F453d Field, Andy. Descobrindo a estatística usando o SPSS [recurso eletrônico] / Andy Field ; tradução Lorí Viali. – 2. ed. – Dados eletrônicos. – Porto Alegre : Artmed, 2009.

Editado também como livro impresso em 2009. ISBN 978-85-363-2018-

1. Estatística - Informática. I. Título.

CDU 311:

Reservados todos os direitos de publicação, em língua portuguesa, à ARTMED ®^ EDITORA S.A. Av. Jerônimo de Ornelas, 670 - Santana 90040-340 Porto Alegre RS Fone (51) 3027-7000 Fax (51) 3027-

É proibida a duplicação ou reprodução deste volume, no todo ou em parte, sob quaisquer formas ou por quaisquer meios (eletrônico, mecânico, gravação, fotocópia, distribuição na Web e outros), sem permissão expressa da Editora.

SÃO PAULO Av. Angélica, 1091 - Higienópolis 01227-100 São Paulo SP Fone (11) 3665-1100 Fax (11) 3667-

SAC 0800 703-

IMPRESSO NO BRASIL PRINTED IN BRAZIL

Obra originalmente publicada sob o título Discovering Statistics with SPSS 2nd^ Edition ISBN 0-71619-4452-

© English language edition published by Sage Publications of London, Thousand Oaks and New Delhi, © Andy Field, 2005. © Portuguese language translation by Artmed Editora 2009.

Capa: Paola Manica

Preparação de original: Maria Francisca de Oliveira Vargas

Leitura final: Lara Frichenbruder Kengeriski e Amanda Munari

Supervisão editorial: Mônica Ballejo Canto

Editoração eletrônica: Techbooks

Como a primeira edição, este livro é dedicado ao meu irmão Paul e ao meu gato Fuzzy (que é o mesmo gato da última edição, cujo apelido é “Beana”, mas que agora é novamente chamado do nome que eu originalmente dei a ele!), porque um deles é uma fonte constante de inspiração intelectual e o outro me acorda de

manhã sentando em mim e me lambendo o rosto até que eu lhe dê

comida de gato – as manhãs serão muito melhores quando meu irmão superar seu amor por comida de gato no café da manhã.

viii AGRADECIMENTOS

que eu antes desconhecia. Não sei o que isso sugere sobre seus estados mentais, mas sou eternamente agradecido por seu bom coração: que eles vivam muito e que seus conjuntos de dados sejam normais. Com o risco de me prolongar tanto como a cerimônia do Oscar, também estou muito agradecido às seguintes pessoas por escreve- rem boas críticas à primeira edição, tanto na Amazon.com ou na Amazon.co.uk: George H. Marshall (Escócia), Andrew (Itália), Dr. Simon Marshall (University of Loughbo- rough, Grã Bretanha), um leitor da Royal Holloway University of London, Dr. Keith Tolfrey (Manchester Metropolitan Universi- ty, Grã Bretanha), James MacCabe (Institute of Psichiatry, Londres, Grã Bretanha), Geoff Bird (University College, Londres, Grã Bre- tanha), abare@telcel (Grã Bretanha), Jeremy Miles (embora levemente parcial, porque me conhece), Ken Kolosh (IL, EUA), Mehmet Yusuf Yahyagil (Turquia), Sandra Casillas (CA, EUA), um leitor de Missoula (MT, EUA), Paulo Ferreira Leite (Brasil), um leitor de Fair Lawn (NJ, EUA), lts1102 de Cresco (PA, EUA), Shaun Galloway (Hungria), smcol dos EUA, um leitor de Bowling Green (KY, EUA), Denis E. Hommrich (KY, EUA), Hsi Lung Wu (Taiwan), Iwan Wahyu (Singapura) e Mark Gray. Agradeço por vocês escreverem todas essas críticas. Se vocês algum dia forem a Brighton, lhes pago uma cerveja! O pessoal da Sage é, sem dúvida, o mais beberrão que eu já conheci. Desde a primei- ra edição, tenho tido a felicidade de trabalhar com Michael Carmichael, que, apesar de suas falhas no campo de futebol (!), participou de memoráveis noitadas comigo. Em seu tempo livre, ele é também um ótimo editor e uma

pessoa maravilhosa que merece uma medalha por me aturar. Mas, para ser honesto, eu tam- bém mereço uma medalha por aguentar sua obsessão por glossários. Se você tem um dos meus livros, deve sa- ber que eu sempre escrevo ouvindo música. Devo a minha sanidade, por terem grandes músicas: Fugazi, Beck, Busta Rhymes, Abba, The Cardiacs, Mercury Ver, Ben e Jason, Plug, Roni Size, Supergrass, Massive Attack, Elvis Costello, The Smashing Pumpkins, Radiohead, Placebo, Money Mark, Love, Hefner, Nick Cave, DJ Shadow, Elliott Smith, Muse, Arvo Pärt, AC/DC e Quasi. Para essa segunda edi- ção, a minha lista de músicas é um indicativo da angústia mental na qual afundei. Os tons encantadores das seguintes músicas me envol- veram: Emperor, Cradle of Fifth, Frank Black and the Catholics, Blondie, Fugazi, Radiohead, Peter Gabriel, Genesis (a era de Peter Gabriel

• tem um pouco da fase de rock progressivo por volta do Capítulo 5), Metallica, The White Stripes, Sevara Nazarkhan, Nusrat Fateh Ali Khan, Killing Joke, The Beyond, Jane’s Addic- tion, Nevermore, The French and Hefner, Iron Maiden, The Mars Volta, Morrisey, Slipknot, Granddaddy, Mark Lanegan, PJ Harvey. Escrever um livro exige horas solitárias (geralmente tarde da noite) de digitação. Sem a ajuda de meus amigos que me tiravam da minha sala pouco iluminada de tempos em tempos, seria mais abobado do que eu já sou. Em especial, sou grato a Graham e Benie, Martin, Doug, Paul, Darren, Helen Liddle e Mark por me lembrarem que existe vida além da estatística, e à Leonora, por achar que psi- cólogos que gostam de estatística dão bons maridos.

Policial, prenda este homem, ele fala em números Ele zune como uma geladeira, ele é como um rádio fora do ar. (Radiohead, 1997)

INTRODUÇÃO

Os estudantes de ciências sociais sempre desprezaram a Estatística. Uma das razões é que muitos não entendem matemática, o que torna a compreensão de equações estatísticas complexas muito difícil. A maior vantagem em ter estudado estatística no início dos anos de 1990 (como eu estudei) comparado com os anos de 1960 foi o desenvolvimento de softwares para fazer todo o trabalho. A vanta- gem em aprender estatística hoje, comparado a dez anos atrás, é que esses pacotes agora são mais fáceis de usar graças ao Windows- MR (^) /MacOS MR (^). O SPSS é, em minha opinião,

o melhor dos pacotes comerciais disponíveis, utilizado em muitas universidades. Então, o que me levou a escrever um livro sobre esta- tística e SPSS? Já existem muitos bons livros que descre- vem a teoria estatística. Howell (2002), Ste- vens (1992) e Wright (2002) escreveram livros

maravilhosos e claros, mas utilizam exemplos de computador somente como um adendo à teoria. Da mesma maneira, existem muitos bons livros sobre SPSS (Kinnear e Gray, 2000; Foster, 2001), mas eles se concentram em “fa- zer os testes”. Usar SPSS sem conhecimento algum de estatística pode ser perigoso (é so- mente uma ferramenta, não um recurso divino de sabedoria). Portanto, quero usar o SPSS como uma ferramenta para ensinar conceitos estatísticos. Agindo dessa maneira, espero que o leitor tenha um entendimento melhor, tanto da teoria quanto da prática. Primeiro, quero responder o tipo de per- gunta que eu fazia quando estudava estatística e usava o SPSS na faculdade (por exemplo, “Será que consigo entender como funciona esse teste estatístico sem saber muito de ma- temática?”, “O que este botão faz?”, “Mas que diabos significa esta saída?”). O SPSS tem um complexo conjunto de opções para cada teste, muitos dos quais são ensinados de modo su- perficial por livros e professores. Espero ser capaz de explicar o que essas opções realmente fazem e por que você deve usá-las. Quero ir além de fornecer receitas. Muitos livros dizem ao leitor o que fazer (“aperte esta tecla”, “faça isso”, “faça aquilo”, etc.), e isso cria uma im- pressão de que a estatística e o SPSS são infle-

PREFÁCIO

PREFÁCIO xi

• Exemplos : Cada capítulo agora tem mui- tos exemplos no final para você trabalhar, incluindo as respostas.
• Mais dados : Por causa dos exemplos, você tem mais conjuntos de dados!
• Relatando suas análises: Existem seções sobre como relatar as análises na maioria dos capítulos. Essas seções foram basea- das no manual de estilo de publicação da APA (American Psychological Associa- tion, 2001).
• Glossário: Termos-chave estão agora identificados no texto e existe um glossá- rio de todos eles.
• Tamanho de efeito: A maioria dos tópi- cos agora tem uma discussão sobre como calcular o tamanho de efeito.
• Resumos: Há muita informação no texto e meu estilo é divagador (prefiro “conversa- dor”), assim, existem agora quadros com resumo dos pontos-chave (veja a próxima seção sobre como usar este livro).
• Quadros: Inúmeros quadros que ressal- tam temas interessantes.
• Sintaxe: Existe agora discussão sobre o uso da sintaxe do SPSS ao longo do livro.
• SPSS 13: Embora essas fossem as me- nores mudanças, porque o SPSS 13 não é muito diferente da versão 9, atualizei tudo com a última versão do SPSS. As mudanças específicas de cada capítulo são:
• Capítulo 1 (Conceitos básicos): Foi ex- pandido para incluir mais fundamentos em teoria da estatística (por exemplo, intervalos de confiança, testes de signifi- cância, poder, tamanho de efeito).
• Capítulo 2 (SPSS): Estava condensado dentro do Capítulo 1, mas foi atualizado para lidar com o SPSS 13 e agora inclui discussão da assustadora janela de sintaxe.
• Capítulo 3 (Explorando dados): Tem alguma semelhança com o antigo Capítu- lo 2 da primeira edição. Ele agora aborda apresentação de dados, transformação de dados, verificação de modelos de dados e muito mais.
• Capítulo 4 (Correlação): Estava no Ca- pítulo 3 e, na verdade, não mudou muito.
• Capítulo 5 (Regressão): Estava no Ca- pítulo 4 e agora tem um material mais avançado, como uma seção em previsores categóricos, bem como uma discussão de autovalores. Também expandi as se- ções originais de forma mais técnica (por exemplo, uma discussão mais aprofunda- da do tamanho de efeito).
• Capítulo 6 (Regressão Logística): O antigo Capítulo 5 foi aumentado leve- mente de várias formas (a parte teórica principalmente), mas também reorganizei alguns conteúdos de modo que a teoria e as dicas do SPSS estão mais claramente separadas.
• Capítulo 7 (Testes t): Não foi alterado em relação ao antigo Capítulo 6 exceto al- gumas informações das quais não gostava que foram reescritas.
• Capítulo 8 (MLG 1): É basicamente o mesmo antigo Capítulo 7, exceto que agora cobre as versões de Welch e Brown- Forsythe da F quando a homogeneidade da variância não pode ser assumida.
• Capítulo 9 (MLG 2): Aborda a análise de covariância (ANCOVA), que antes dividia um capítulo com a ANOVA Fatorial, mas agora ganhou um capítulo próprio. Colo- quei algum material extra sobre contrastes planejados e corrigi alguns erros embara- çosos da primeira edição.
• Capítulo 10 (MLG 3): Cobre ANOVA Fatorial (que dividia um capítulo com a ANCOVA). Existem seções inteiramente novas sobre a teoria da ANOVA indepen- dente de dois fatores, como realizar con- trastes (com sintaxe), como realizar aná- lise de efeitos simples, interpretação de diagramas de interações e como podemos conceitualizar a ANOVA de dois fatores como um MLG (Modelo Linear Genera- lizado).
• Capítulo 11 (MLG 4): Era o Capítulo 9 sobre a ANOVA de medidas repetidas. Adicionei uma seção sobre a teoria da ANOVA de medidas repetidas e sobre a

xii PREFÁCIO

condução de análises de efeitos simples na ANOVA de medidas repetidas com dois fatores.

• Capítulo 12 (MLG 5): Aborda a ANO- VA mista (estava junto com ANOVA de medidas repetidas no antigo Capítulo 9). Existe um exemplo completamente novo e, com o novo capítulo, expandi um pou- co as seções de interpretação.
• Capítulo 13 (Estatística não-paramé- trica): É um capítulo completamente novo (embora pegue emprestadas algu- mas coisas do Capítulo 2). Acrescentei seções de teoria para os testes de Mann- Whitney e Wilcoxon; também acrescen- tei seções completamente novas que co- brem a ANOVA de Friedman, o teste de Jonckheere e o teste de Kruskal-Wallis.
• Capítulo 14: (MANOVA): Não mudou muito do Capítulo 10.
• Capítulo 15 (Análise de fatores): Reor- ganizei o material para que o que estava escondido na seção de interpretação ficas- se agora claramente colocado na seção de teoria. É uma seção completamente nova sobre análise de confiabilidade.
• Capítulo 16 (Dados categóricos): É ba- sicamente um capítulo novo (embora o exemplo do qui-quadrado seja antigo). Incluí uma seção de teoria para o teste qui-quadrado, razão de verossimilhança e correção de Yates, discussão sobre razão

de chances ( odds ratios ) e análise Logli- near. Nenhuma dessas seções estava na antiga edição!

ADEUS

Escrevi no início da primeira edição que “este livro é o resultado de dois anos (com uma ou duas semanas para escrever a minha tese de doutorado) tentando atingir esses ob- jetivos. Ele não é perfeito, e eu gostaria de ter um retorno (bom ou ruim) das pessoas que realmente contam: vocês, os leitores”. Esse sentimento ainda se aplica, exceto que agora é o resultado de dois anos e meio de trabalho. Ao longo desses últimos quatro anos, fiquei muito ligado a este livro: ele começou com um trabalho de amor e ainda é. Com o inesperado sucesso da primeira edição, e, tendo feito mui- tas atualizações para a segunda edição (trezen- tas páginas comparadas com as cinquenta pá- ginas que a editora queria que eu escrevesse!), estou muito preocupado que eu tenha mudado tudo! Portanto, embora eu não saiba se o livro terá uma terceira edição, mesmo assim, gosta- ria de ter o retorno das pessoas que realmente contam: vocês, os leitores.

Andy

E-mail : discoveringstatistics@sussex.ac.uk Web : http/www.sussex.ac.uk./Users/andyf/

xiv COMO U SAR E STE L IVRO

Unido. Todos deveriam ser capazes de enten- der essas seções. ➁ Este é o próximo nível e eu o equiparei ao segundo ano da faculdade no Reino Unido. São tópicos que eu leciono no meu segundo ano e qualquer um com pouco de conheci- mento de estatística deveria ser capaz de en- tender. Entretanto, algumas dessas seções são desafiadoras mesmo para alunos do segundo ano. São seções intermediárias. ➂ Este é o “nível 3” e representa tópicos difíceis. Espero que alunos do último ano do Reino Unido e recém-formados sejam capazes de lidar com essas seções. ➃ Este é o nível mais alto e representa tópicos muito difíceis. Espero que esses tó- picos sejam muito desafiadores para estudan- tes da graduação e recém-formados, mas os recém-formados, com um razoável conheci- mento em métodos de pesquisa, não deverão ter muitas dificuldades.

POR QUE VOCÊ VÊ ROSTOS ESTÚPIDOS

EM TODOS OS LUGARES?

Alex Esperto: Alex é um personagem muito importante porque ele aparece quando as coisas ficam difíceis. Ele é um pouco malandro, assim, quan- do a sua cara aparecer, você saberá que algo complicado irá ser explicado. Quando o con- teúdo difícil termina, ele reaparece para infor- mar que é seguro continuar. Mas isso não quer dizer que o resto do material do livro é fácil; ele apenas informa as partes do livro que você pode pular se tem coisas melhores a fazer com sua vida do que ler 800 páginas! Então, quan- do o Alex Esperto aparecer, você pode pular a seção inteira e ainda assim entender o que está acontecendo. O Alex também aparece no final de cada capítulo apresentando algumas tarefas para testar se você é tão esperto quanto ele. A propósito, qualquer semelhança entre Alex e o meu editor é pura coincidência!

Samanta Ferrinho: Samanta odeia esta- tística. Na verdade, ela acha que tudo isso é uma perda de tempo. Ela simplesmente quer

passar no exame e esquecer que teve de aprender distri- buição normal. Assim, quando aparece, ela fornece um resu- mo dos pontos-chave que você precisa saber. A Samanta lhe dará a informação essencial para que você não fique procurando em centenas de páginas o que deseja saber. Brian Cansado: Brian aparece fazendo perguntas e completamente confuso. Por- tanto, ele não é muito diferente do autor. À medida que o livro avança, ele se torna cada vez mais desanima- do. Tire suas próprias conclusões! Gato Curioso: Ele também aparece para fazer perguntas (porque ele é curioso). Na verdade, ele só está aqui é porque eu queria um gato no livro… e, de pre- ferência, um que se parecesse com o meu. É claro que os especialistas em educação acham que ele precisa de um papel específico, assim, seu papel é parecer boniti- nho e contar péssimas piadas sobre gatos.

PARA QUE SERVEM OS QUADROS?

Há quadros ao longo de todo o livro. Os quadros podem ser ignorados, se você quiser, porque são lembretes incluídos no texto. Eles explicam assuntos complicados ou ilustram pontos interessantes sobre estatística, com os quais você pode impressionar seus amigos.

O QUE ESTÁ NO SITE *?

O site contém muitas coisas interessantes:

• Arquivo de dados: Em geral, você irá usá-lo nos exemplos, porque ele contém todos os arquivos de dados dos exemplos

• N. de R. O conteúdo disponibilizado no site www.art- med.com.br está em inglês. Consulte também: www. sagepub.co.uk/field, que contém materiais adicionais para o estudante (conteúdo em inglês).

C OMO U SAR E STE L IVRO xv

do livro (os dados para cada capítulo es- tão contidos numa pasta separada).

• Respostas para o Alex Esperto: Por- que não quero matar mais árvores do que o necessário, há centenas de materiais adicionais no site. Os documentos mais importantes são as resposta às tarefas no final de cada capítulo. Para cada tarefa, o documento contém a saída do SPSS e uma breve explicação, assim, você pode checar suas respostas.
• Material adicional: Para alguns tópicos, escrevi longos documentos. São, princi- palmente, tópicos avançados ou tópicos para os quais uma explicação detalhada no corpo do livro seria uma distração. Em

caso de alguém querer saber mais, há des- crições no site. Por exemplo, há arquivos sobre contrastes usando a sintaxe, a razão F de Welch, teste de Jonckheere e assim por diante. A maioria pode ignorar esses arquivos, mas eles estão no livro caso al- guém esteja interessado.

• Material do apêndice: Algum material do apêndice (como os cálculos matemá- ticos) também foi colocado nos arquivos do site para economizar papel.
• Programas: Há uma cópia do programa G*Power no site.

Boa leitura!

SÍMBOLOS U TILIZADOS xvii

N , n , ni O tamanho da amostra. N normal- mente representa o tamanho de uma amostra qualquer enquanto n repre- senta o tamanho de uma particular amostra. P Probabilidade (o valor de uma proba- bilidade, o valor- p ou a significância de um teste são normalmente repre- sentados por p ) r O coeficiente de correlação de Pearson r b , r pb Coeficiente de correlação bisserial e coeficiente de correlação ponto-bis- serial, respectivamente rs Coeficiente de correlação por postos de Spearman R O coeficiente de correlação múltiplo R^2 O coeficiente de determinação (isto é, a proporção da variância dentro de al- guns dados explicados pelo modelo) s O desvio padrão de uma amostra s^2 A variância de uma amostra SS A soma dos quadrados ou a soma dos erros ao quadrado se for dado o nome completo SS (^) A A soma dos quadrados para a variá- vel A SS (^) M A soma dos quadrados do modelo (isto é, a variabilidade explicada pelo modelo ajustado aos dados) SS (^) R A soma dos quadrados dos resíduos (isto é, a variabilidade que o modelo não pode explicar, o erro no modelo) SS (^) T A soma total dos quadrados (isto é, a total variabilidade dos dados) t A estatística teste de Student T A estatística para o teste de postos com sinais de Wilcoxon U A estatística para o teste de Mann- Whitney W (^) S A estatística para o teste da soma dos postos de Wilcoxon ou A média de uma amostra z Um ponto de dados expresso em uni- dades de desvio padrão

Revisão matemática

1. Dois negativos fazem um positivo : em- bora na vida dois erros não façam um

acerto, na matemática eles fazem! Quando multiplicamos um número negativo por outro negativo, o resultado é um número positivo. Por exemplo, − 2 ×− 4 = 8.

2. Um número negativo multiplicado por um positivo produz um negativo : se você multiplica um número positivo por um negativo, o resultado é outro número negativo. Por exemplo, 2 ×− 4 = −8 ou − 2 × 6 = − 12
3. PODMAS : é um acrônimo para a ordem em que as operações matemáticas são exe- cutadas. Ele significa Parênteses, Ordem, Divisão, Multiplicação, Adição e Subtra- ção, e essa é a ordem em que você deve executar operações em uma expressão. Muitas dessas operações são autoexplica- tivas (por exemplo, sempre calcule coisas dentro dos parênteses primeiro), exceto por ordens que de fato se referem a termos com potências como quadrados. Quatro ao quadrado, ou 4 2 , é lido como quatro ele- vado na ordem dois, por isso esses termos são denominados “ordem” em PODMAS (também, se os denominarmos de potên- cia, vamos ter PPODMAS, o que será difí- cil de pronunciar). Vamos dar uma olhada em um exemplo de PODMAS: qual seria o resultado de 1 + 3 × 52? A resposta é 76 (não 100, como alguns de vocês podem ter pensado). Não existem parênteses, assim, o primeiro a fazer é lidar com o termo or- dem: 5^2 = 25, assim a expressão se torna 1 + 3 × 25. Não existe divisão, portanto, podemos passar para a multiplicação: 3 × 25, que resulta 75. PODMAS nos diz que agora é hora de lidarmos com a adição: 1
   • 75, que fornece o resultado 76. Se eu tivesse escrito a expressão original como (1 + 3) × 52 , a resposta seria 100 porque nesse caso devemos lidar primeiro com os parênteses: (1 + 3) = 4, assim a expressão torna-se 4 × 52. Agora devemos lidar com o termo ordem e a expressão torna-se: 4 × 25 = 100!
4. http://www.easymaths.com é um bom lo- cal para uma revisão de conceitos mate- máticos básicos.

DE ESTUDANTES:

O livro está muito bem escrito. Está tão claro que é como se eu visse a estatística, que eu estudei por tanto tempo, através de um par de óculos limpos. Megan Gray, Universidade de Sussex

Sua combinação da parte técnica com o conceito é simplesmente maravilhosa. E o seu senso de humor, também! Abigail Levy

Você tem a habilidade de explicar coisas complexas de uma maneira simples e compre- ensível. Ruth Mann

Eu não seria capaz de terminar meus es- tudos tão facilmente se não fosse o seu livro. Marleen Smits, Universidade de Maastricht

Seu livro me tornou um aluno muito mais feliz. Lisa Oliver, Universidade da Columbia Britânica

Eu nunca vi conceitos tão bem explicados ou ilustrados tão claramente. Joel Philip

Eu defendi minha dissertação em psico- logia em março e seu livro SALVOU MINHA VIDA! Noelle Leonard

Eu acho que você vai para história como a primeira pessoa a colocar humor em um li- vro de estatística! Carol McSweeney, Universidade Brookes

Você é a mais pura expressão de um bom professor! Embora eu não o conheça ou tenha assistido às suas aulas, sua empatia e seu de- sejo genuíno de ajudar os estudantes se refle- tem no livro. Johannah Sirkka

DE ACADÊMICOS

Ano passado descobri suas páginas na rede (e, desse modo, seu livro) e ele transfor- mou completamente minhas aulas de estatís-

COMENTÁRIOS SOBRE

A PRIMEIRA EDIÇÃO

AGRADECIMENTOS vii PREFÁCIO ix COMO USAR ESTE LIVRO xiii SÍMBOLOS UTILIZADOS xvi COMENTÁRIOS SOBRE A PRIMEIRA EDIÇÃO xviii

1 TUDO O QUE VOCÊ SEMPRE QUIS SABER SOBRE ESTATÍSTICA (BEM, QUASE TUDO) 31 1.1 O que você vai aprender neste capítulo? ➀ 31 1.2 Construindo modelos estatísticos ➀ 31 1.3 Populações e amostras ➀ 33 1.4 Modelos estatísticos simples ➀ 33 1.4.1 A média, a soma dos quadrados, a variância e o desvio padrão ➀ 33 1.5 Distribuições de frequências ➀ 37 1.5.1 Propriedades das distribuições de freqüências ➀ 37 1.5.2 O desvio padrão e a forma da distribuição ➀ 38 1.5.3 O que é a distribuição normal padrão? ➀ 39 1.6 A minha amostra é representativa da população? ➀ 42 1.6.1 O erro padrão ➀ 42 1.6.2 Intervalos de confiança ➁ 44 1.7 Modelos lineares ➀ 47

1.8 Como descobrir se o seu modelo representa o mundo real? ➀ 49 1.8.1 Estatísticas teste ➀ 53 1.8.2 Testes uni e bilaterais ➀ 54 1.8.3 Erros do tipo I e do tipo II ➀ 56 1.8.4 Tamanhos de efeito ➁ 56 1.8.5 Poder estatístico ➁ 57 1.9 Últimos conselhos 58 1.10 O que descobrimos sobre estatística? ➀ 59 1.11 Termos-chave que descobrimos 59 1.12 Questões de revisão do Alex Esperto 59 1.13 Leituras complementares 60

2 O AMBIENTE DO SPSS 61 2.1 O que você vai aprender neste capítulo? ➀ 61 2.2 Versões do SPSS ➀ 61 2.3 Iniciando ➀ 62 2.4 O editor de dados ➀ 62 2.4.1 Entrando com os dados no editor ➀ 68 2.4.2 Criando uma variável ➀ 69 2.4.3 O visualizador de variáveis ( Variable View ) ➀ 70 2.4.4 Criando variáveis codificadas ➀ 72 2.4.5 Tipos de variáveis ➀ 74 2.4.6 Valores que faltam ( missing ) ➀ 75

SUMÁRIO

22 SUMÁRIO

2.4.7 Mudando o formato da coluna ➀ 76 2.4.8 Teste rápido ➀ 77 2.5 O visualizador de saídas ( Output Viewer ) ➀ 77 2.6 A janela de sintaxe ➂ 80 2.7 Salvando arquivos ➀ 81 2.8 Recuperando um arquivo ➀ 82 2.9 O que descobrimos sobre estatística? ➀ 83 2.10 Termos-chave que descobrimos 83 2.11 Tarefa do Alex Esperto 83 2.12 Leituras complementares 84

3 EXPLORANDO DADOS 85 3.1 O que você vai aprender neste capítulo? ➀ 85 3.2 Dados paramétricos ➀ 85 3.2.1 Hipóteses “retirar’’ ➀ 85 3.3 Apresentando dados graficamente ➀ 87 3.3.1 Passo 1: Apontando os erros óbvios utilizando histogramas ➀ 87 3.3.2 Passo 2: Estatísticas descritivas e o diagrama de caixa e bigodes ➀ 92 3.3.3 Passo 3: Corrigindo problemas nos dados ➁ 99 3.3.4 Passo 4: Transformando dados utilizando o SPSS ➁ 101 3.4 Explorando grupos de dados ➀ 107 3.4.1 Executando a análise para todos os dados ➀ 107 3.4.2 Saída do SPSS para todos os dados ➀ 108 3.4.3 Executando a análise para grupos diferentes ➀ 110 3.4.4 Saídas para grupos diferentes ➀ 110 3.5 Testando se uma distribuição é normal ➀ 112 3.5.1 Executando o teste de Kolmogorov- Smirnov no SPSS ➀ 113 3.5.2 Saída do procedimento Explorar (Explore) ➀ 113 3.6 Testando a homogeneidade da variância ➀ 116 3.7 Representando médias graficamente ➀ 119 3.8 O que descobrimos sobre estatística? ➀ 123 3.9 Termos-chave que descobrimos 124

3.10 Tarefas do Alex Esperto 124 3.11 Leituras complementares 124

4 CORRELAÇÃO 125 4.1 O que você vai aprender neste capítulo? ➀ 125 4.2 Como medimos relacionamentos? ➀ 125 4.2.1 Um desvio para o mundo da covariância ➀ 125 4.2.2 Padronização e o coeficiente de correlação ➀ 128 4.3 Entrada de dados para realizar uma análise de correlação no SPSS ➀ 129 4.4 Representando relacionamentos graficamente: o diagrama de dispersão ➀ 129 4.4.1 Diagrama de dispersão simples ➀ 130 4.4.2 Diagrama de dispersão tridimensional ➀ 133 4.4.3 Diagrama de dispersão sobreposto ➀ 134 4.4.4 Diagrama de dispersão matricial ➀ 136 4.5 Correlação bivariada ➀ 137 4.5.1 Coeficiente de correlação de Pearson ➀ 140 4.5.2 Um alerta sobre interpretação: Causalidade ➀ 142 4.5.3 Utilizando o R^2 para interpretação ➀ 143 4.5.4 Coeficiente de correlação de Spearman ➀ 144 4.5.5 Tau de Kendall (não-paramétrico) ➀ 145 4.5.6 Correlações bisserial e bisserial por ponto ➁ 146 4.6 Correlação parcial ➁ 148 4.6.1 A teoria por trás da correlação parte e parcial ➁ 148 4.6.2 Correlação parcial utilizando o SPSS ➁ 149 4.6.3 Correlações semiparciais (ou por parte) ➁ 153 4.7 Como relatar coeficientes de correlação ➀ 153 4.8 O que descobrimos sobre estatística? ➀ 154 4.9 Termos-chave que descobrimos 155