Teste SPSS
Maria Francisca Silva Carvalho Bernardino
Nº 88977
S-PL-A2
Versão x
Relatório:
Exercício 1:
Estima-se com 95% de confiança, que a verdadeira média do peso dos indivíduos na
população se situa entre os 70,079 kg e os 71,615 kg.
Exercício 2
Estima-se com 95% de confiança que na população, a verdadeira proporção de
fumadores se situe entre os 17,8% e os 18,2%.
Exercício 3:
É possível observar que, na população, existem 250 fumadores e 998 não fumadores. A
média do peso dos fumadores é ligeiramente inferior a 70kg (69,655kg) e o peso
médio dos não fumadores é ligeiramente superior a 71kg (71,145kg). Com
[t(1246)=1,525, p=0,128] não rejeito H0. Concluo assim, que não há uma diferença
significativa entre o peso médio dos fumadores e dos não fumadores.
Exercício 4:
Estado Civil * Fuma habitualmente?
Fuma habitualmente?
Não
Sim
Estado Civil Casado/União-de-Facto N
% Estado Civil
Separado/Divorciado
N
% Estado Civil
Viuvo/a
N
% Estado Civil
Solteiro/a
N
% Estado Civil
Total
N
% Estado Civil
103
15,7%
36
29,8%
7
4,6%
104
31,5%
250
19,9%
Total
551
654
84,3% 100,0%
85
121
70,2% 100,0%
146
153
95,4% 100,0%
226
330
68,5% 100,0%
1008
1258
80,1% 100,0%
Na tabela acima ao observar ambos os polos (fumadores e não fumadores) vemos que
as duas percentagens mais elevadas dos não fumadores são dos viúvos (95,4%) e dos
casados (84,3%). Em contraposição, os solteiros são os que mais fumam (31,5%)
seguidos dos divorciados (29,8%). De um modo geral a maioria são não fumadores
(80,1%).
Com um valor de teste (χ2 (3)=6,976; p=0.000) rejeitámos H0 e não rejeitamos Ha,
concluindo assim que existe uma relação entre o Estado civil e fumar habitualmente.
Com um V=0,227 existe um grau de associação relativamente fraco.
Anexo:
Exercício 1:
EXAMINE VARIABLES=p20
/PLOT BOXPLOT STEMLEAF
/COMPARE GROUPS
/STATISTICS DESCRIPTIVES
/CINTERVAL 95
/MISSING LISTWISE
/NOTOTAL.
Exercício 2:
Fuma habitualmente?
Frequency
Valid
Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Sim
253
20,0
20,0
20,0
Não
1012
80,0
80,0
100,0
Total
1265
100,0
100,0
RECODE p21 (1=1) (ELSE=2) INTO p21_recod.
VARIABLE LABELS p21_recod 'fumadores habituais'.
EXECUTE.
FREQUENCIES VARIABLES=p21
/ORDER=ANALYSIS.
EXAMINE VARIABLES=p21_recod
/PLOT BOXPLOT STEMLEAF
/COMPARE GROUPS
/STATISTICS DESCRIPTIVES
/CINTERVAL 95
/MISSING LISTWISE
/NOTOTAL.
Exercício 3:
O teste t para a igualdade de médias para duas amostras independentes é o mais
adequado visto que temos uma variável quantitativa (peso) e uma qualitativa que
define os grupos (fumador ou não fumador). Este teste procura testar a igualdade da
média do peso nos fumadores e nos não fumadores, procurando assim tendências.
Dado que ambas as amostras são grandes (n>30) é possível invocar o Teorema do
Limite Central, que nos permite assumir que ambas as amostras seguem uma
distribuição aproximadamente normal.
Ho: Na população, o peso médio dos fumadores e dos não fumadores é igual (não há
uma diferença significativa).
Ha: Na população, o peso médio dos fumadores e dos não fumadores não é igual (há
uma diferença significativa).
Independent Samples Test
Levene's
Test for
Equality of
Variances
t-test for Equality of Means
95% Confidence
Sig.
F
Peso Equal
(kg)
,389
variances
Sig.
,533
Interval of the
(2-
Mean
Std. Error
tailed)
Difference
Difference
1246
,128
-1,4903
,9774
-3,4079
,4273
- 367,553
,142
-1,4903
1,0129
-3,4820
,5014
t
df
-
Difference
Lower
Upper
1,525
assumed
Equal
variances
1,471
not
assumed
Teste de Levene:
H0: Na população, as variâncias da variável peso são iguais para os fumadores e para
os não fumadores.
Ha: Na população, as variâncias da variável peso não são iguais para os fumadores e
para os não fumadores.
Com um valor de teste F=0.389, e uma probabilidade associada ao valor do teste de
0,533 (p value=0,533), não se rejeita a hipótese das variâncias da nota esperada serem
iguais nos fumadores e não fumadores, pois o erro que cometeríamos ao rejeitar é
muito elevado, ou seja de 0,533 (superior a 0,05). Assim, o teste t deve ser lido na 1ª
linha (Equal variances assumed).
Com [t(1246)=1,525, p=0,128] não rejeito H0 verificando que não existe uma diferença
significativa nos dois grupos.
Exercício 4:
Este teste é o mais adequado visto que, tem como objetivo perceber se duas variáveis
qualitativas (neste caso, Estado civil e fumar habitualmente) estão relacionadas ou se
são independentes.
H0: A variável Estado Civil e a variável fumar habitualmente são independentes (ou
seja, não há relação).
Ha: A variável Estado Civil e a variável fumar habitualmente não são independentes
(ou seja, há relação).
Chi-Square Tests
Asymptotic
Exact Sig.
Exact Sig.
Point
Significance (2-sided)
(2-sided)
(1-sided)
Probability
Value
df
64,976a
3
,000
,000
Likelihood Ratio
69,484
3
,000
,000
Fisher's Exact Test
68,615
Pearson Chi-Square
Linear-by-Linear
17,948b
,000
1
,000
,000
,000
,000
Association
N of Valid Cases
1258
a. 0 cells (0,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 24,05.
b. The standardized statistic is -4,237.
O SPSS não conseguiu calcular o valor do teste exato, contudo calculou o valor do
teste assintótico que é válido porque na nota a.) está escrito: “0 cells (0,0%) have
expected count less than 5. The minimum expected count is 24,05”.
Com valor de teste de 64,976 e um p-value=0.000 rejeitamos a H0 e não rejeitamos a
Ha, o que significa que as variáveis Estado Civil e fumar habitualmente não são
independentes, isto é, há uma relação entre elas.
V de Cramer:
H0: Não existe associação entre as duas variáveis (V=0).
Ha: Existe associação entre as duas variáveis (V≠0).
Symmetric Measures
Value
Nominal by Nominal
N of Valid Cases
Approximate
Exact
Significance
Significance
Phi
,227
,000
,000
Cramer's V
,227
,000
,000
1258
Com V=0,227, e p= 0,000 rejeita-se H0 e não se rejeita Ha, e com um grau de
intensidade de 0,201 podemos dizer que devido a esta intensidade é extrapolável para
o universo.