Manual de Spss pt

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ESCOLA SUPERIOR AGRÁRIA 
INSTITUTO POLITÉCNICO DE CASTELO BRANCO 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
SPSS - MANUAL DE UTILIZAÇÃO 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ARMANDO MATEUS FERREIRA 
 
Escola Superior Agrária de Castelo Branco, 1999 
SPSS Índice 
ESACB i 
 
 
ÍNDICE 
 
 
 
 
1 - INTRODUÇÃO .......................................................................................... 1 
2 - EDITOR DE DADOS.............................................................................. 3 
2.1 - CRIAR UM FICHEIRO DE DADOS .................................................. 5 
2.1.1 - DEFINIÇÃO DE VARIÁVEIS .................................................................... 5 
2.1.2 - INTRODUÇÃO DOS VALORES ................................................................ 9 
2.1.3 - GRAVAR O FICHEIRO DE DADOS........................................................ 11 
2.1.4 - ABRIR UM FICHEIRO DE DADOS EXISTENTE .................................... 12 
2.1.5 - ACESCENTAR NOVOS CASOS A UM FICHEIRO DE DADOS............... 13 
2.1.6 - ACRESCENTAR NOVAS VARIÁVEIS ...................................................... 14 
2.1.7 - DEFINIR UMA VARIÁVEL EM FUNÇÃO DE OUTRAS ......................... 15 
2.1.8 - ELIMINAR LINHAS E VARIÁVEIS .......................................................... 16 
2.2 - IMPORTAÇÃO DE FICHEIROS EXTERNOS .............................. 17 
2.2.1 - IMPORTAÇÃO DE FICHEIROS LOTUS E EXCEL 4.0 ........................... 17 
2.2.2 - IMPORTAÇÃO DE FICHEIROS DE DBASE........................................... 18 
2.2.3 - IMPORTAÇÃO DE FICHEIROS EXCEL................................................. 19 
2.2.4 - IMPORTAÇÃO DE FICHEIROS ACCESS............................................... 22 
2.2.5 - RECODIFICAÇÃO DE VALORES........................................................... 22 
2.2.6 - SELECÇÃO DE CASOS........................................................................... 25 
3 - ANÁLISE DE DADOS ......................................................................... 29 
3.1 - OBTER ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS....................................... 29 
3.1.1 - PROCEDIMENTO DESCRIPTIVES ........................................................ 29 
3.1.2 - PROCEDIMENTO EXPLORE ................................................................. 32 
3.1.3 - PROCEDIMENTO EXPLORE COM FACTORES .................................... 36 
3.1.4 - PROCEDIMENTO FREQUENCIES ........................................................ 39 
4 - GRÁFICOS................................................................................................. 44 
4.1 - GRÁFICOS STANDARDIZADOS.................................................... 44 
4.1.1 - GRÁFICO DE BARRAS ........................................................................... 45 
4.1.2 - HISTOGRAMA ........................................................................................ 50 
4.1.3 - GRÁFICO DE EXTREMOS-E-QUARTIS................................................. 52 
4.1.4 - GRÁFICO DE BARRA DE ERROS .......................................................... 54 
4.1.5 - GRÁFICOS DE PROBABILIDADES........................................................ 56 
4.1.6 - GRÁFICO DE DISPERSÃO..................................................................... 59 
4.2 - EDIÇÃO DOS GRÁFICOS STANDARDIZADOS........................ 62 
4.3 - GRÁFICOS INTERACTIVOS............................................................ 65 
4.3.1 - GRÁFICO DE BARRAS ........................................................................... 66 
4.3.2 - GRÁFICO DE DISPERSÃO..................................................................... 70 
4.4 - EDIÇÃO DE GRÁFICOS INTERACTIVOS................................... 75 
SPSS Índice 
ESACB ii 
5 - TESTES T ......................................................................................................... 79 
5.1 - TESTE T PARA A MÉDIA DE UMA AMOSTRA...................................... 82 
5.2 - TESTE T PARA DUAS AMOSTRAS INDEPENDENTES......................... 83 
5.3 - TESTE T PARA DUAS AMOSTRAS EMPARELHADAS......................... 86 
6 - ANÁLISE DE VARIÂNCIA ........................................................................... 90 
6.1 - ENSAIOS UNI-FACTORIAIS ...................................................................... 90 
6.1.1 - PROCEDIMENTO ONE-WAY ANOVA ................................................. 91 
6.1.2 - PROCEDIMENTO MEANS.................................................................... 96 
6.2 - ENSAIOS MULTI-FACTORIAIS................................................................. 99 
7 - REGRESSÃO LINEAR................................................................................. 111 
7.1 - INTRODUÇÃO............................................................................................ 111 
7.2 - REGRESSÃO LINEAR SIMPLES.............................................................. 115 
7.3 - REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA.......................................................... 121 
7.4 - AJUSTAMENTO DE MODELOS PRÉ-DEFINIDOS................................ 131 
8 - MANUSEAR OS RESULTADOS................................................................. 136 
ANEXOS ..................................................................................................................... 143 
 
 
 
SPSS 1 - Introdução 
ESACB 1 
1 - INTRODUÇÃO 
 
O pakage estatístico SPSS para Windows é um poderoso sistema de análises estatísticas e 
manuseamento de dados, num ambiente gráfico, em que a utilização mais frequente, para a 
maioria das análises a efectuar, se resume à selecção das respectivas opções em menus e 
caixas de diálogo. Contudo, o sistema dispõe de um editor de comandos, a que o utilizador 
mais avançado poderá recorrer a fim de realizar determinado tipo de análises mais 
complexas e elaboradas. 
 
De um modo muito sucinto, o sistema SPSS dispõe de: 
 
Data Editor: Editor de Dados: uma versátil folha de cálculo, que permite definir, 
introduzir, modificar, corrigir e visualizar a informação. O Data Editor abre 
automaticamente quando se entra no SPSS. 
 
 
 
Viewer: Janela de Resultados: Todos os resultados estatísticos, tabelas, gráficos, são 
visualizados numa janela designada por Viewer. Uma janela Viewer abre 
automaticamente na primeira vez que o utilizador executar uma tarefa que 
gera output. 
Na figura seguinte apresenta-se o aspecto da janela de resultados referentes 
ao cálculo das estatísticas elementares um conjunto de dados (variável com 
o nome fosfo). O Viewer é composto por duas janelas: à esquerda está um 
organigrama do output; à direita estão os resultados propriamente ditos. 
Neste exemplo, os resultados incluem as instruções necessárias à execução 
SPSS 1 - Introdução 
ESACB 2 
da tarefa: é o que se designa por Log1, e que é composto pelas seguintes 
linhas de instruções: 
 
DESCRIPTIVES 
 VARIABLES=fosfo 
 /STATISTICS=MEAN SUM STDDEV VARIANCE RANGE MIN MAX SEMEAN KURTOSIS SKEWNESS . 
 
Estas instruções foram geradas, no caso, pela selecção de opções nos menus 
do programa; contudo, podem ser digitadas, como se de uma linguagem de 
programação se tratasse2. 
 
 
 
Pivot Tables: Tabelas Dinâmicas: O programa dispõe de uma potente rotina de geração de 
tabelas dinâmicas (ou pivot tables), que permitem que o utilizador explore 
os dados, com o re-arranjo de colunas e linhas. 
 
Gráficos: O SPSS permite realizar todos os tipos de gráficos usuais em estatística, a 
fim de realçar as análises efectuadas. 
 
Acesso a Bases de Dados: O SPSS permite o acesso às bases de dados mais usuais, em 
formato SQL e ODBC, tais como ficheiros de dados criados em dBase, 
Access, Excel, Lotus, etc. A importação de ficheiros de texto, Access, 
Excel, é feita através de umassistente de importação (wizard). 
 
 
1 O Log pode não estar visível; só aparece na janela Viewer se se tiver configurado o programa para 
mostrar este item. 
2 O utilizador pode escrever as suas próprias rotinas de análise; para tal, deve abrir o SPSS Syntax 
Editor, janela de edição de comandos do SPSS. 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 3 
 
2 - EDITOR DE DADOS 
 
O Data Editor do SPSS é um programa do tipo de folha de cálculo que permite facilmente 
criar ou editar ficheiros de dados. O Data Editor abre automaticamente quando se entra no 
SPSS. 
 
O aspecto inicial do editor é o seguinte: 
 
 
 
Muitas das características do data editor do SPSS são similares ás de qualquer folha de 
cálculo em ambiente Windows, tal como o Excel. 
 
As colunas correspondem às variáveis. Inicialmente, todas as colunas, ou variáveis, tem o 
mesmo nome genérico, var, tal como é mostrado na imagem. O utilizador irá dar os nomes 
às variáveis que definir. 
 
As linhas correspondem aos casos, ou indivíduos. 
 
Cada célula contém um valor ou observação de um indivíduo, em relação a uma 
determinada característica ou variável. As células podem apenas conter valores (numéricos 
ou alfanuméricos); não é possível, tal como se faz nas folhas de cálculo, definir fórmulas 
em células. O SPSS permite definir fórmulas, mas que afectam integralmente toda uma 
variável ou coluna. 
 
O ficheiro de dados é rigorosamente rectangular, sendo o seu tamanho definido pelo 
número de casos e de variáveis. O utilizador pode introduzir valores em células fora das 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 4 
fronteiras actuais da folha de cálculo; contudo, o SPSS automaticamente acrescenta linhas 
e/colunas de modo a que essa nova observação fique incluída dentro da estrutura 
rectangular. A fim de ilustrar este aspecto, considere a seguinte imagem referente a um 
folha de dados do SPSS, em que existem duas variáveis (com os nomes x e y), com 6 casos 
ou observações. Repare na posição da célula activa. 
 
 
 
Se se introduzir um valor (por exemplo, 25) para esta célula, fora dos limites do ficheiro 
rectangular, o SPSS cria duas novas variáveis numéricas atribuindo-lhes automaticamente 
os nomes var00002 e var00003, e introduz valores em branco para as células, de modo a 
ficar um ficheiro rectangular, com 4 variáveis e 7 casos (repare que estas células têm o 
ponto decimal): 
 
 
 
 
Estas células, aparentemente vazias, são assumidas pelo SPSS como “missing values”, isto 
é, observações em falta para algumas variáveis. Contudo, e para já, estas células não 
afectam os cálculos estatísticos, caso se se trate de variáveis numéricas. Por exemplo, 
calculando a média da variável x obter-se-á o valor de 15, como é lógico, para os valores 
apresentados. 
 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 5 
2.1 - CRIAR UM FICHEIRO DE DADOS 
 
Vamos usar os seguintes dados a fim de ilustrar como se cria um ficheiro com o Data Editor 
do SPSS. Trata-se dos resultados de um ensaio, em que se registaram as produções (kg/ha) 
de arroz, em função da variedade (V1: IR8; V2: IR5; V3: C4-63) e de 5 níveis de adubação 
azotada (N0: 0 kg/ha; N1: 60 kg/ha; N2: 90 kg/ha; N3: 120 kg/ha; N4: 150 kg/ha). Para 
cada tratamento fizeram-se 4 repetições. 
 
Na imagem seguinte, capturada do Excel, estes dados estão perceptíveis para o leitor, e 
estão estruturados para algumas possíveis análises a executar na folha de cálculo; contudo, 
ao serem introduzidos para um ficheiro SPSS, dever-se-ão respeitar as normas deste 
programa, de modo a que os dados possam ser analisados. 
 
Variedade Azoto 1 2 3 4
N0 3852 2606 3144 2894
N1 4788 4936 4562 4608
V1 N2 4576 4454 4884 3924
N3 6034 5276 5906 5652
N4 5874 5916 5984 5518
N0 2846 3794 4108 3444
N1 4956 5128 4150 4990
V2 N2 5928 5698 5810 4308
N3 5664 5362 6458 5474
N4 5458 5546 5786 5932
N0 4192 3754 3738 3428
N1 5250 4582 4896 4286
V3 N2 5822 4848 5678 4932
N3 5888 5524 6042 4756
N4 5864 6264 6056 5362
Repetição
 
 
Como se referiu atrás, os dados deverão ser introduzidos para uma matriz rectangular, em 
que as colunas são as variáveis e as linhas os casos. Neste caso, as variáveis são a 
Variedade, o Azoto, a Repetição e a Produção. 
 
2.1.1 - DEFINIÇÃO DE VARIÁVEIS 
 
Vamos começar por definir estas variáveis no SPSS dando-lhes nomes válidos; as regras 
para os nomes das variáveis são: 
 
• nome da variável tem no máximo, 8 caracteres; 
• nome da variável deve começar por uma letra; os restantes caracteres podem ser 
letras (maiúsculas ou minúsculas são iguais), algarismos, ou os símbolos @, #, _, $. 
Não se podem usar espaços em branco, nem os seguintes caracteres: !, ?, ‘, “, *, +, -, 
%, vírgula, ponto e vírgula, \, /, >, < 
• Os nomes não podem terminar com ponto; 
• Evitar terminar o nome com o caracter _ (underscore); 
• Evitar usar caracteres acentuados ou com til. 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 6 
 
No exemplo, vamos definir as seguintes variáveis: 
 
variedad Variável numérica inteira, cujos valores são 1, 2, 3, com as seguintes 
correspondências, a fim de facilitar a sua introdução: 
1 : IR8; 2 : IR5; 3 : C4-64; 
azoto Variável inteira: 0: 0 kg/ha; 1: 60 kg/ha; ... ; 4: 150 kg/ha; 
repete Variável inteira, com os valores 1, 2, 3, 4 
producao Variável real, com duas casas decimais (por defeito). 
 
A fim de definir cada uma das variáveis, fazer o seguinte procedimento: 
 
Duplo click na célula do nome da variável (var) no topo da coluna, ou click em qualquer 
sítio da coluna para a variável e seleccionar no menu a opção Data, seleccionando depois a 
opção Define Variable... 
 
 
 
 
Igualmente pode fazer click com o botão direito na célula do nome da variável (var) no 
topo da coluna; aparece o menu: 
 
onde se selecciona a opção Define Variable... 
 
Na sequência de qualquer dos procedimentos anteriores aparece a seguinte caixa de diálogo 
de definição da variável: 
 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 7 
 
 
No campo Variable Name escrever o nome da variável; no caso, variedad 
 
Seleccionar a opção 
 
 
 
No campo Decimal Places alterar o valor para 0 (casas decimais); e fazer . 
 
Seleccionar a opção 
 
No campo Value escrever o valor 1; no campo Value Label: escever IR8; fazer : 
 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 8 
 
 
Repetir o processo de definição de Value e Value Label para os valores 2 (IR5) e 3 (C4-
63); para cada valor, fazer : 
 
 
 
No final, fazer . 
 
A caixa serve para entrar uma breve descrição 
da variável, mais elucidativa que apenas o nome; é de preenchimento facultativo. 
 
Para aceitar estas alterações, e terminar a definição da variável variedad, na caixa de 
diálogo fazer OK: 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 9 
 
 
 
De modo idêntico, definir as restantes variáveis; note-se que a opção Labels serve para 
fazer as correspondências, de modo que neste exemplo só é usada para as variáveis 
variedad e azoto; na definição da variável producao, não é necessário ir à opção Type 
porque, por defeito, as variáveis são numéricas reais (com duas casa decimais). 
 
Terminada a definição de variáveis, o Data Editor terá o seguinte aspecto: 
 
 
 
 
2.1.2 - INTRODUÇÃO DOS VALORES 
 
Definidas as variáveis, introduzem-se os dados; o utilizador deve optar pela estratégia de 
introduzir os valores coluna a coluna, ou linha a linha, que lhe for mais favorável e menos 
propensa a erros. 
 
Para apagar um valor, colocar o cursor na célula respectiva e carregar a tecla DEL. Para 
alterar ou corrigir um valor errado numa das células, activa-se essa célula (levando o cursor 
para lá, ou simplesmente fazendo click) e digita-se o valor correcto, fazendo-o entrar com 
Enter ou deslocando para outra célula. 
 
O ficheiro ficará como seguinte aspecto: 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 10 
 
 
 
Usou-se a codificação dos valores das variáveis variedad e azoto, por um lado para facilitar 
a introdução dos valores, e por outro lado para ser menos propenso a erros. Contudo, podem 
visualizar-se o nome da variedade e o valor da adubação; para tal, no menu principal 
seleccionar a opção , e depois seleccionar a opção Value Labels: 
 
 
O ficheiro de dados toma agora o aspecto mais elucidativo acerca dos dados a analisar: 
 
 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 11 
2.1.3 - GRAVAR O FICHEIRO DE DADOS 
 
Tendo introduzido e corrigido os dados, grava-se o ficheiro com um nome válido (aplicam-
se as regras de nomes de ficheiros de MS-DOS). Para gravar, faz-se: 
 
 
 
Na caixa escreve-se o nome a dar ao ficheiro, por exemplo arroz; automaticamente é 
atribuída a extensão .sav típica dos ficheiros de dados do SPSS: 
 
 
 
Caso se pretenda guardar o ficheiro num disco ou directório que não do directório activo, 
abrir a caixa e seleccionar o disco/directório 
pretendido: 
 
 
 
 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 12 
2.1.4 - ABRIR UM FICHEIRO DE DADOS EXISTENTE 
 
Se se pretende abrir um ficheiro de dados, para introduzir mais dados, para alterar ou 
corrigir valores, ou para efectuar a análise desses dados, tem de se abrir o ficheiro. Para tal, 
efectua-se o seguinte procedimento: 
 
 
 
Se o ficheiro pretendido aparece na listagem, faz-se click sobre o nome do ficheiro, ou 
escreve-se na caixa , e de seguida faz-
se . 
 
Caso o nome do ficheiro não conste na listagem, é porque está guardado noutro directório 
que não o especificado na janela. Nesta situação, ter-se-á de encaminhar para a 
drive/directório onde se encontra. 
Para tal, abre-se a o caixa , e selecciona-se a o 
disco ou o directório pretendido: 
 
 
 
Como o SPSS apenas admite um ficheiro de dados aberto, ao abrir um ficheiro o programa 
encerra o ficheiro actual. Caso este não esteja gravado, após quaisquer alterações, o 
programa apresenta uma mensagem de aviso: 
 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 13 
 
 
O utilizador deverá responder Sim ou Não, consoante queira guardar ou não as alterações 
efectuadas no ficheiro aberto (no caso da imagem, tinha-se aberto o ficheiro lambs.sav, em 
que se tinham efectuado alterações). 
 
2.1.5 - ACESCENTAR NOVOS CASOS A UM FICHEIRO DE DADOS 
 
Para acrescentar um novo caso, após os dados já introduzidos, basta digitar o valor 
pretendido para a variável a acrescentar; automaticamente é acrescentado um caso a todas 
as variáveis. 
 
Se interessa introduzir um caso, não no final dos dados, mas entre duas observações, então 
ter-se-á de introduzir uma linha (caso) entre essas duas observações. 
 
 
 
Admitamos que foi esquecido um caso referente a hora=Manhã; este caso deveria ser 
introduzido imediatamente antes da primeira observação da Tarde; para tal, faz-se duplo 
click sobre o indicador da linha 5, ou um click em qualquer parte da linha 5 e de seguida 
selecciona-se a opção no menu. Aparece a janela: 
 
 
 
Pode igualmente fazer click com o botão direito do rato sobre o indicador da linha, 
aparecendo o menu: 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 14 
 
 
No menu anterior deve seleccionar . Automaticamente é aberta uma 
linha, onde se introduzem os valores respectivos das variáveis: 
 
 
 
2.1.6 - ACRESCENTAR NOVAS VARIÁVEIS 
 
Para acrescentar uma nova variável ao ficheiro, basta colocar o cursor numa célula da 
primeira coluna não usada, e executar o procedimento de definição de variáveis atrás 
descrito. O programa cria a nova variável com tantas células (em branco ou missing values) 
quantos os casos das restantes variáveis. Após isto, só há que proceder à introdução dos 
valores. 
 
Se, por algum motivo, há que introduzir uma nova variável, não no final do ficheiro, mas 
entre duas variáveis já definidas, colocar o cursor na variável à direita da qual se pretende a 
nova variável, seleccionar a opção e de seguida . Pode igualmente 
fazer click com o botão direito do rato, aparecendo o menu: 
 
e seleccionar a opção . 
 
De seguida, definir esta variável, tal como descrito atrás. 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 15 
2.1.7 - DEFINIR UMA VARIÁVEL EM FUNÇÃO DE OUTRAS 
 
O programa SPSS permite criar novas variáveis como resultado de funções ou operações 
envolvendo as variáveis já existentes. 
 
Por exemplo, determinadas metodologias estatísticas (análise de variância, regressão, etc) 
baseiam-se no pressuposto de que os dados a analisar seguem a função de distribuição 
normal; ora, tal pressuposto, é muitas vezes violado (e, infelizmente para a validade das 
conclusões, não é testado). Nas situações em que se verificou a não normalidade, é 
frequente proceder a determinadas transformações dos dados (logaritmo, raíz quadrada, 
arc-seno são transformações usuais). 
 
Vamos ilustrar a criação de uma nova variável no ficheiro arroz.sav, com o nome ln_prod, 
definida como sendo o logaritmo neperiano dos valores da variável producao. 
 
Para tal, coloca-se o cursor na primeira célula da primeira coluna não ocupada, e faz-se: 
 
 
 
Aparece a seguinte caixa de diálogo: 
 
 
 
Na caixa Target Variable escreve-se o nome da variável a criar, ln_prod; transfere-se o 
cursor para a caixa Numeric Expression e na caixa das funções selecciona-se a função 
LN(numexpr); de seguida, fazer click sobre a variável argumento (producao). A janela fica 
com o seguinte aspecto: 
 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 16 
 
 
Para calcular, basta fazer . 
 
O ficheiro fica com o seguinte aspecto: 
 
 
 
A variável ln_prod é visualizada com 2 casas decimais (por defeito), muito embora seja 
guardada com maior precisão. Caso haja interesse em visualizar mais casa decimais, 
proceder como descrito na definição de variáveis. 
 
As transformações de variáveis podem ser mais complexas que uma simples função; repare-
se que a caixa de definição das transformações apresenta o que se parece a uma máquina de 
calcular científica, que permite definir transformações várias, incluindo selecção 
condicional de casos (if), funções lógicas (e &; ou |; negação ~) comparações (<, <=, >, >=, 
=, ~=), etc. 
 
2.1.8 - ELIMINAR LINHAS E VARIÁVEIS 
 
Para eliminar linhas de valores (casos) ou colunas (variáveis), fazer click sobre o número da 
linha, à esquerda do ecran, ou sobre o nome da variável; a linha ou coluna, consoante o 
caso, ficam seleccionadas (sombreadas). Para a eliminar, seleccionar e de seguida 
 (ou carregar na tecla DEL). 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 17 
 
Pode também fazer click com o botão direito do rato sobre a identificação da linha ou 
coluna a eliminar, e fazer Cut ou Clear. 
 
 
2.2 - IMPORTAÇÃO DE FICHEIROS EXTERNOS 
 
O programa SPSS dispõe de uma rotina de importação de ficheiros criados noutras 
aplicações, nomeadamente folhas de cálculo (Lotus 123, Excel), bases de dados (dBase, 
Access), ficheiros ASCII (separados por tabulações, vírgula, espaços), etc. 
 
Vamos abordar a importação de ficheiros Excel e Access, por serem duas das aplicações 
actualmente mais usadas na constituição de bases de dados, e ficheiros ASCII, pois não 
havendo outra forma de transferir informação entre aplicações, todos os programas 
permitem exportar e importar ficheiros ASCII, sendo esta forma uma ponte comum entre as 
aplicações. 
 
É pressuposto que, qualquer que tenha sido a aplicação utilizada para criar os ficheiros, 
estes devem estar organizados de acordo com a estrutura dos ficheiros SPSS. 
 
2.2.1 - IMPORTAÇÃO DE FICHEIROS LOTUS E EXCEL 4.0 
 
Se o ficheiro tiver sigo gravado em Excel 4, Lotus 123 (ou Quattro), o SPSS abre-o 
automaticamente. Para tal, executar o seguinte procedimento: 
File 
 Open...Nesta janela deve especificar-se que o ficheiro é do tipo Excel (*.xls) [se se tratar de um 
ficheiro Lotus, selecciona-se a opção Lotus(*.w*)]; para tal, abrir a caixa Ficheiro do tipo e 
especificar Excel (*.xls): 
 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 18 
 
 
Na caixa Procurar em deve especificar-se o directório onde se encontra o ficheiro: 
 
 
 
No campo Nome do ficheiro, especificar o nome do ficheiro a importar e fazer OK: 
 
 
 
Aparece de seguida a seguinte caixa de diálogo, onde se especifica se as primeiras células 
contêm os nomes das variáveis (se sim activar ) e o intervalo 
(rectangular) de células (no exemplo, A1:B11): 
 
 
 
 O SPSS cria um ficheiro, com tantas variáveis quantas as colunas e tantos casos quantas as 
linhas do bloco especificado. 
 
2.2.2 - IMPORTAÇÃO DE FICHEIROS DE DBASE 
 
Dada a relevância da utilização do gestor de bases de dados dBase III, é natural que alguns 
utilizadores disponham de bases de dados organizadas neste programa, e que pretendam 
importá-las para o SPSS a fim de executar algumas análises estatísticas. 
 
Os ficheiros gerados pelo dBase III (*.dbf) obedecem tipicamente à estrutura dos ficheiros 
SPSS, de modo que a sua importação é extremamente fácil. Para tal, faz-se o seguinte 
procedimento: 
 
File 
 Open... 
 
Na caixa de diálogo, deve definir-se o tipo de ficheiro [dBase (*.dbf)], o directório onde 
está guardado e o nome do ficheiro a importar, tal como se mostra na figura: 
 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 19 
 
 
Ao fazer a importação processa-se automaticamente. 
 
2.2.3 - IMPORTAÇÃO DE FICHEIROS EXCEL 
 
Os ficheiros Excel 5.0 e Excel 97 são constituídos por diversas folhas de cálculo; a rotina de 
importação é ligeiramente diferente, e é assegurada pelo protocolo Open Database 
Connectivity (ODBC), que é um método padrão de partilha de dados entre bases de dados e 
outros programas. Os controladores ODBC utilizam a linguagem SQL (Structured Query 
Language) padrão para aceder a dados de origens exteriores. 
 
Pretende-se importar a seguinte folha de cálculo, criada em Excel 97: 
 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 20 
 
Para tal, executar o seguinte procedimento: 
 
File 
 Database Capture 
 New Query... 
 
Aparece o seguinte assistente de importação de ficheiros: 
 
Especificar qual a origem do ficheiro (no caso ) e fazer . Na 
caixa de diálogo que se segue, especificar o disco, directório e o ficheiro a abrir: 
 
 
 
Aparece a seguinte janela: 
 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 21 
 
 
Caso o ficheiro tenha diversas folhas de cálculo, será conveniente confirmar qual é que se 
pretende importar; para visualizar as variáveis de cada folha, click sobre o sinal + à 
esquerda da identificação: 
 
 
Tendo confirmado qual a folha a importar (neste caso, Folha1$), click sobre o nome da 
folha e arraste-o para campo Retrieve Fields : 
 
 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 22 
 
Para executar a importação, click em Terminar. 
 
2.2.4 - IMPORTAÇÃO DE FICHEIROS ACCESS 
 
Os ficheiros de bases de dados criados em Microsoft Access são constituídos por diversas 
folhas ou tabelas (base de dados, consultas, formulários); a rotina de pelo protocolo Open 
Database Connectivity (ODBC), que é um método padrão de partilha de dados entre bases 
de dados e outros programas. Os controladores ODBC utilizam a linguagem SQL 
(Structured Query Language) padrão para aceder a dados de origens exteriores, e processa-
se em tudo de modo semelhante à importação de ficheiros Excel, sendo guiada pelo mesmo 
assistente (wizard): 
 
File 
 Database Capture 
 New Query... 
 
Aparece o seguinte assistente de importação de ficheiros: 
 
 
 
Especificar qual a origem do ficheiro (no caso ) e fazer 
Seguinte. Depois, é prosseguir tal como descrito para o Excel. 
 
2.2.5 - RECODIFICAÇÃO DE VALORES 
 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 23 
Ao fazer a importação de ficheiros externos, acontece que variáveis alfanuméricas são 
importadas como tal, causando posteriormente problemas em determinadas análises. Isto 
acontece, por exemplo, quando se importam variáveis de agrupamento ou definição de 
classes, ou variáveis nominais, do género de variável sexo, que agrupa os casos em 
masculino e feminino. Em situações deste género, é natural que posteriormente haja 
necessidade de agrupar os casos por sexo (genericamente por classes), nomeadamente para 
comparar médias de sub-amostras. 
 
Para contornar esta questão, a fazer a importação destas variáveis, há que recodificá-las em 
variáveis nominais, com códigos numéricos, por exemplo masculino=1, feminino=2, à 
semelhança do que se fez na introdução das variáveis variedad e azoto. 
 
Vamos ilustrar usando o ficheiro pulso.sav, que se criou pela importação do ficheiro 
pulso.dbf do dBase. Neste ficheiro, as variáveis sexo (Homem, Mulher) e fuma (Fuma, 
Não Fuma) são alfanuméricas, mas nitidamente com uma conotação de agrupamento em 
classes. 
 
Vamos recodificar a variável sexo (Homem=1, Mulher=2) e fuma (Fuma=1, Não Fuma=2). 
 
Para tal, executar o seguinte procedimento (por variável a recodificar): 
 
 Transform 
 Recode 
 Into Same Variable 
 
Na caixa de diálogo seguinte, seleccionar a variável a recodificar (sexo): 
 
 
 
Seleccionar . Na caixa de diálogo seguinte definir as recodificações, 
identificando em o valor antigo a recodificar, e em 
 o novo valor a atribuir; fazer . 
 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 24 
 
 
Repetir para o outro valor da variável (Mulher=2). No final, a caixa de diálogo mostra as 
recodificações a efectuar: 
 
 
 
No final, fazer e OK. As alterações são executadas. 
 
Seguidamente, deve alterar-se o tipo de variável para numérica, e definir as “labels”: 
1=Homem; 2=Mulher, tal como já anteriormente explicado: 
 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 25 
 
 
Fazer o mesmo procedimento para a outra variável a recodificar. 
 
No final, aparentemente não houve alterações: a variável sexo contém os valor Homem e 
Mulher, como anteriormente; só que, após esta transformação, estas variáveis têm a 
conotação de agrupamento de casos, coisa que não acontecia tal como resultaram da 
importação do ficheiro de dados externo ao SPSS. 
 
2.2.6 - SELECÇÃO DE CASOS 
 
Por vezes, há necessidade de proceder a análises sem a inclusão de todos os casos contidos 
nas variáveis em jogo. Uma situação típica é ter-se verificado que há valores “outliers”, isto 
é, valores extremos muito elevados ou muito baixos, que provavelmente são registos mal 
efectuados, ou eventualmente observações anómalas que, incluídas nas análises estatísticas, 
vão distorcer a validade das conclusões. Desta forma, poderá ser preferível excluí-las das 
análises, mas sem as eliminar do ficheiro de dados. 
 
A detecção de “outliers” será efectuada no procedimento EXPLORE (cap. 3). 
 
Vamos ilustrar com a exclusão do caso nº 6 do ficheiro pulso.sav, em que a observação 
correspondente à variável ritmod é 265, valor impossível para a característica em análise, 
sendo provável que tenha acontecido um lapso no acto de registo dos valores. Pretende-se 
excluir todo este caso das análises subsequentes, sem contudo o eliminar do ficheiro, pois 
poderá haver necessidade de posteriormente efectuar análises sobre as outras variáveis (por 
exemplo, ritmoa), cujo valor (96) é perfeitamente normal. 
 
Para tal, fazer: 
 
Data 
 Select Cases... 
 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 26 
 
 
Pretende-se excluir o caso nº 6 da análise, isto é, incluir na análise todos os casos com 
excepção do caso nº 6. Para tal, na caixa de diálogo seleccionar , e 
definir que se seleccionam para análise todos os cados diferenntes do caso nº 6: 
 
 
 
A indicação caso ~= 6 significa todos os casos excepto o caso 6.O Data Editor do SPSS criou automaticamente uma variável designada filter_$, em que 
indica quais os casos seleccionados e os não incluídos. Repare-se que a linha 6 está traçada, 
indicando que este caso está excluído de futuras análises: 
 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 27 
 
 
A variável filter_$ é uma variável numérica, cujos valores são 0=”Not Selected” e 
1=”Selected”. No ecran, aparecem visualizados as labels dos valores, caso se tenha optado 
por este modo de visualização. 
 
A fim de incluir novamente o caso 6 nas análises, fazer: 
 
Data 
 Select Cases... 
 
 
 
ou digitar o valor 1 na célula 6 da variável filter_$. 
 
Por exemplo, querendo seleccionar os casos referentes aos homens (sexo=1) que fumam 
(fuma=1), dever-se-á fazer o seguinte procedimento: 
 
Data 
 Select Cases... 
 
SPSS 2 - Edição de Dados 
ESACB 28 
 
 
Para definir a condição atrás referida, seleccionar a variável sexo, defini-la como sendo 
igual a 1; o operador lógico e (AND) é simbolizado pelo caracter &; seleccionar a variável 
fuma e defini-la igual a 1: 
 
 
 
Fazer para avançar. 
 
 
SPSS 3 - Análise de Dados 
ESACB 29 
3 - ANÁLISE DE DADOS 
 
Vamos iniciar a utilização do SPSS a fim de efectuar diversas análises estatísticas. Antes de 
iniciar um processo de análise, os dados a analisar devem estar carregados na memória do 
computador. 
 
Vamos ilustrar utilizando o ficheiro arroz.sav que deverá estar carregado na memória do 
computador. 
 
 
3.1 - OBTER ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS 
 
Esta rotina calcula as estatísticas elementares (média, moda, mediana, variância, etc) de 
uma variável numérica. No exemplo, a única variável susceptível de ser analisada é a 
variável producao. 
 
3.1.1 - PROCEDIMENTO DESCRIPTIVES 
 
Para obter as estatísticas elementares de uma variável numérica, fazer: 
 
 
 
 
Aparece a seguinte caixa de diálogo, onde se definem as variáveis a analisar; no presente 
caso, será apenas a variável producao: 
 
SPSS 3 - Análise de Dados 
ESACB 30 
 
 
Para seleccionar as variáveis a analisar, click sobre o nome da variável na listagem que 
aparece na caixa esquerda, e de seguida click no botão . Ficará com o seguinte aspecto: 
 
 
 
A fim de definir quais os parâmetros estatísticos a estimar, seleccionar , obtendo-
se a seguinte caixa de diálogo: 
 
 
Inicialmente, estariam seleccionadas apenas a Mean (média), Std. deviation (desvio 
padrão), Minimum (mínimo) e Maximum (máximo); vamos seleccionar também a Sum 
SPSS 3 - Análise de Dados 
ESACB 31 
(soma de todas as observações), Variance (variância), Range (intervalo de variação), 
S.E.mean (erro padrão da média: 
N
ssx = ), Kurtosis (curtose ou achatamento), Skewness 
(enviesamento ou assimetria). As opções Display Order só têm significado nos casos em 
que se procede ao cálculo de parâmetros de mais do que uma variável. 
 
No final, fazer e depois . 
 
O programa abre o Viewer (janela de resultados), com o aspecto: 
 
 
 
Na janela direita estão os resultados; como se pediu o cálculo de muitos parâmetros, o 
quadro de resultados demasiado largo para caber no ecran; use a barra de scroll para ler o 
quadro de resultados 
 
Caso tenha interesse em imprimir os resultados, o SPSS resolve o problema da largura, 
fraccionando o quadro em vários. 
 
Repare que ficou no SPSS Viewer; para voltar ao Data Editor do SPSS, onde está aberto o 
ficheiro arroz.sav, restaure a janela na barra Iniciar do Windows: 
 
 
O SPSS permite capturar os resultados visualizados no Viewer e colá-los por exemplo, no 
relatório que está a ser escrito no editor de texto Word; no processador de texto, pode 
seleccionar-se a tabela e fazer o ajuste automático, de modo a que o quadro, demasiado 
largo, caiba na largura do texto. Contudo, resulta mais elegante se não for necessário reduzir 
SPSS 3 - Análise de Dados 
ESACB 32 
muito a largura do quadro original. Para tal, a solução é obter menos parâmetros estatísticos, 
de modo que o quadro de resultados seja menos largo. 
 
3.1.2 - PROCEDIMENTO EXPLORE 
 
Em caso de necessidade de apresentar todos os parâmetros estatísticos, estes podem ser 
obtidos noutra rotina do SPSS, cujo quadro de resultados se desenvolve na vertical, sendo 
mais fácil inclui-los no relatório em Word. Vamos ilustrar esta opção. 
 
A opção EXPLORE calcula os parâmetros estatísticos, e elabora o gráfico caule-e-folhas 
(esquema de histograma) e o gráfico de extremos-e-quartis, muito útil para analisar a 
amostra em termos de concentração ou dispersão dos valores por intervalos quartílicos, bem 
como a sua simetria; além disso, é uma boa ferramenta de verificar se há observações 
“outliers”, isto é, observações extremas que se afastam muito da gama média dos valores da 
amostra. Opcionalmente, podem obter-se outras análises, como veremos. 
 
 
 
Na caixa de diálogo que se segue, selecciona-se a variável a analisar (producao) tal como 
descrito atrás. De seguida, seleccionar o botão 
 
 
 
SPSS 3 - Análise de Dados 
ESACB 33 
Seleccionando o botão , verifica-se que o cálculo das estatísticas descritivas está 
activado; pode-se optar por verificar analiticamente a existência de “outliers”, bem como 
calcular os percentis. A opção M-estimators destina-se ao cálculo de parâmetros estatísticos 
(média e variância) ponderados; geralmente esta opção só interessa em utilizações muito 
específicas. No final, fazer . 
 
 
Voltando à caixa de diálogo Explore, seleccionar a opção ; seleccionar a opção 
 e fazer . 
 
 
Na janela Explore seleccionar a opção fazer para obter os resultados. 
 
SPSS 3 - Análise de Dados 
ESACB 34 
 
 
Note-se que os resultados vêm na sequência dos resultados obtidos anteriormente, de modo 
que durante a sessão de trabalho, os resultados vão-se acumulando, podendo o utilizador em 
qualquer momento seleccionar os que lhe interessam. 
 
Utilize a barra se scroll vertical para visualizar os resultados, ou na caixa do organigrama 
dos resultados, à esquerda, seleccione os que lhe interessa visualizar. Por exemplo, para ver 
os parâmetros estatísticos, click sobre : 
 
 
 
Esta opção, além dos parâmetros estatísticos obtidos no procedimento DESCRIPTIVES, 
calcula o intervalo de confiança para a média, e a média após eliminar as 5% observações 
inferiores e as 5% observações superiores (5% Trimmed Mean). 
 
De seguida apresentam-se o histograma, diagrama de caule-e-folhas (steam-and-leaf) e 
diagrama de extremos-e-quartis (Boxplot) referentes a esta análise. 
SPSS 3 - Análise de Dados 
ESACB 35 
 
Producao
6500.0
6250.0
6000.0
5750.0
5500.0
5250.0
5000.0
4750.0
4500.0
4250.0
4000.0
3750.0
3500.0
3250.0
3000.0
2750.0
2500.0
Histogram
Fr
eq
ue
nc
y
10
8
6
4
2
0
Std. Dev = 952.52 
Mean = 4956.5
N = 60.00
 
 
Producao Stem-and-Leaf Plot 
 
 Frequency Stem & Leaf 
 
 3.00 2 . 688 
 3.00 3 . 144 
 5.00 3 . 77789 
 6.00 4 . 111234 
 13.00 4 . 5556778889999 
 7.00 5 . 1223344 
 18.00 5 . 555666678888899999 
 5.00 6 . 00024 
 
 Stem width: 1000.00 
 Each leaf: 1 case(s) 
 
 
SPSS 3 - Análise de Dados 
ESACB 36 
60N =
Producao
7000
6000
5000
4000
3000
2000
 
 
3.1.3 - PROCEDIMENTO EXPLORE COM FACTORES 
 
Os resultados anteriores referem-se à globalidade das produções, e têm o interesse que o 
utilizador pretender retirar deles. 
 
Numa situação como a que estamos a analisar, teria igualmente interesse executar estas 
análises, não para a globalidade das observações, mas sim repartidas por um ou mais dos 
factores. 
 
Vamos executar o procedimentoEXPLORE, obtendo os resultados para cada uma das três 
variedades (poderia ser para os cinco níveis de azoto, ou para os dois factores em 
simultâneo). 
 
 
 
SPSS 3 - Análise de Dados 
ESACB 37 
Na caixa de diálogo que se segue, selecciona-se a variável a analisar (producao) tal como 
descrito atrás. Seleccionar a variável variedad para o campo Factor List: 
 
 
 
A partir deste ponto, o procedimento é análogo ao atrás descrito. Os resultados têm o 
seguinte aspecto: 
 
 
 
A seguir apresenta-se a listagem completa dos resultados do procedimento: 
SPSS 3 - Análise de Dados 
ESACB 38 
Descriptives 
 Variedade Statistic Std. Error 
Producao IR8 Mean 4769.4000 235.8637 
 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound 4275.7316 
 Upper Bound 5263.0684 
 5% Trimmed Mean 4819.3333 
 Median 4836.0000 
 Variance 1112633.726 
 Std. Deviation 1054.8145 
 Minimum 2606.00 
 Maximum 6034.00 
 Range 3428.00 
 Interquartile Range 1762.0000 
 Skewness -.651 .512 
 Kurtosis -.441 .992 
 IR5 Mean 5042.0000 214.0869 
 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound 4593.9109 
 Upper Bound 5490.0891 
 5% Trimmed Mean 5085.3333 
 Median 5410.0000 
 Variance 916664.421 
 Std. Deviation 957.4259 
 Minimum 2846.00 
 Maximum 6458.00 
 Range 3612.00 
 Interquartile Range 1574.5000 
 Skewness -.839 .512 
 Kurtosis -.076 .992 
 C4-63 Mean 5058.1000 191.4035 
 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound 4657.4878 
 Upper Bound 5458.7122 
 5% Trimmed Mean 5081.6667 
 Median 5091.0000 
 Variance 732706.305 
 Std. Deviation 855.9827 
 Minimum 3428.00 
 Maximum 6264.00 
 Range 2836.00 
 Interquartile Range 1493.5000 
 Skewness -.419 .512 
 Kurtosis -.921 .992 
 
O diagrama de extremos-e-quartis é apresentado agora para cada uma das três variedades: 
SPSS 3 - Análise de Dados 
ESACB 39 
202020N =
Variedade
C4-63IR5IR8
Pr
od
uc
ao
7000
6000
5000
4000
3000
2000
 
 
Estes resultados podem começar a fornecer pistas para a análise dos dados, do género de 
que a variedade C4-63 apresenta uma produção mais homogénea. 
 
 
3.1.4 - PROCEDIMENTO FREQUENCIES 
 
O procedimento FREQUENCIES permite gerar tabelas de frequências (contagem de casos 
quer de variáveis alfanuméricas, quer de variáveis numéricas. Adicionalmente, pode 
calcular os parâmetros estatísticos calculados pelos procedimentos DESCRIPTIVES e 
EXPLORE, anteriormente vistos; pode igualmente gerar histogramas, com o ajustamento a 
uma função de distribuição de probabilidades. 
 
No caso de variáveis numéricas, em que se admite que seguem uma lei de distribuição 
normal (pressuposto quase obrigatório para a maioria das metodologias estatísticas usuais 
em ciências agrárias), a visualização do ajustamento do respectivo histograma à função de 
distribuição normal pode ser uma valiosa ferramenta para análises subsequentes. 
 
A fim de ilustrar, vamos executar dois procedimentos FREQUENCIES: gerar as tabelas de 
frequência das variáveis nominais azoto e variedad, e gerar a tabela de frequências da 
variável producao, neste caso com o respectivo histograma ajustado à fdp normal. 
 
Seleccionar: 
 
 Statistics 
 Summarize 
 Frequencies... 
 
Na caixa de diálogo, seleccionar as variáveis variedad e azoto: 
 
SPSS 3 - Análise de Dados 
ESACB 40 
 
 
A opção permite seleccionar, facultativamente, quais os parâmetros estatísticos a 
calcular. No caso de variáveis nominais e alfanuméricas não têm significado. 
 
Os resultados obtidos, que são acrescentados ao Viewer, têm o seguinte aspecto: 
 
 
 
Repita-se o procedimento para a variável numérica producao: 
 
 Statistics 
 Summarize 
 Frequencies... 
 
SPSS 3 - Análise de Dados 
ESACB 41 
 
 
Vá à opção seleccionar para calcular os decis (com a selecção da opção 
), a média, mediana e variância. No final, fazer : 
 
 
 
De seguida, vá-se á opção para seleccionar o histograma com ajustamento à 
função de distribuição normal: 
 
SPSS 3 - Análise de Dados 
ESACB 42 
 
 
Fazer para avançar, e OK para calcular. 
 
Veja no Viewer os resultados. 
 
O histograma com o ajustamento à f.d.p. normal tem o seguinte aspecto, onde sobressai o 
enviezamento da amostra para a direita em relação à distribuição teórica, bem como um 
achatamento um pouco maior que o que seria de esperar (isto é, cerca de 75% da amostra 
está abaixo da curva, nomeadamente na zona central da distribuição): 
 
Producao
6500.0
6250.0
6000.0
5750.0
5500.0
5250.0
5000.0
4750.0
4500.0
4250.0
4000.0
3750.0
3500.0
3250.0
3000.0
2750.0
2500.0
Producao
Fr
eq
ue
nc
y
10
8
6
4
2
0
Std. Dev = 952.52 
Mean = 4956.5
N = 60.00
 
 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 44 
 
 
 
4 - GRÁFICOS 
 
 
A representação gráfica dos dados é geralmente uma boa abordagem para as análises 
estatísticas a efectuar: a representação de variáveis numéricas em histograma permite inferir 
acerca da simetria, achatamento e normalidade da amostra em análise; o gráfico de barras 
representando contagens ou percentagens de valores de variáveis permite comparar 
visualmente diversas características amostrais; a representação gráfica de duas variáveis que 
se julgam correlacionadas num gráfico de pontos ou de dispersão permite definir uma 
abordagem prévia à metodologia de regressão; os gráficos de extremos-e-quartis facilitam a 
detecção de outliers, além de permitirem analisar a simetria e sub-intervalos de maior 
concentração da amostra; etc. 
 
Muitos dos procedimentos estatísticos do SPSS incluem já a elaboração de gráficos 
adequados às análises respectivas. Nesta secção, vamos abordar a criação de gráficos 
isolados de outros procedimentos. 
 
O programa SPSS permite definir os gráficos por duas vias: 
 
• gráficos interactivos: disponíveis a partir do sub-menu Interactive do menu 
Graphs; a característica principal desta metodologia de gerar 
gráficos é a facilidade em intercambiar variáveis entre os 
eixos do gráfico, nomeadamente a partir da janela Viewer, 
após ter gerado o gráfico. A edição do gráfico faz-se 
directamente na janela Viewer. 
 
• gráficos standardizados: esta metodologia permite definir os gráficos, a partir de sub-
menus individualizados no menu Graphs; após criados, estes 
gráficos são menos dinâmicos que os gráficos interactivos. 
Para editar o gráfico, selecciona-se este na janela Viewer e 
abre-se uma janela de edição do gráfico. 
 
De seguida vão-se apresentar a definição de alguns tipos de gráficos, tendo como base de 
trabalho os dados do ficheiro pulso.sav (listagem em anexo). 
 
Vamos de seguida ilustrar a realização de alguns gráficos. Não se pretende fazer uma 
apresentação exaustiva de todos os tipos de gráficos; contudo, os procedimentos para 
qualquer outro tipo de gráfico são genericamente semelhantes, de modo que os gráficos 
descritos de seguida fornecem bases suficientes para que o utilizador explore e crie qualquer 
outro tipo de gráficos. 
 
4.1 - GRÁFICOS STANDARDIZADOS 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 45 
4.1.1 - GRÁFICO DE BARRAS 
 
Vamos ilustrar criando um gráfico com a contagem de casos de cada uma das idades do 
ficheiro pulso.sav. Para tal: 
 
Graphs 
 Bar ... 
 
Aparece a seguinte caixa de diálogo, onde se selecciona o tipo de gráfico de barras a 
executar (Simple: para representar uma única série de valores ou variável; Clustered: 
permite representar várias variáveis agrupadas; para cada valor de uma das variáveis são 
geradas barras para cada valor da outravariável; Stacked: permite representar várias 
variáveis em barras sobrepostas). Vamos iniciar por criar o gráfico de barras simples. Nesta 
caixa de diálogo selecciona-se também o tipo de dados (no caso, pretende-se representar a 
contagem das idades, isto é, um sumário – contagem – dos dados; para tal, selecciona-se a 
opção ). 
 
 
 
Para prosseguir, fazer . 
 
Na janela seguinte, selecciona-se a variável a representar no gráfico para o campo Category 
Axis, e define-se que as barras representam a contagem de casos (N of cases): 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 46 
 
 
Para definir os títulos do gráfico, seleccionar . Escrever o título principal (Title - 
Line 1 e Line 2), sub-título (Subtitle) e notas de rodapé (Footnote – Line 1 e Line 2). 
Qualquer destes títulos é facultativo: 
 
 
 
No final fazer . O gráfico tem o seguinte aspecto: 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 47 
Distribuição das idades dos pacientes
As idades estão expressas em anos completos
Fonte: Abcde, 1998.
IDADE
4238353331292725232119
C
ou
nt
10
8
6
4
2
0
 
 
Os gráficos de linhas (Line) e área (Area) dão a mesma informação; em vez de barras ou 
colunas, é desenhada uma linha unindo os pontos à altura da contagem do número de casos 
em cada categoria ou valor do eixo dos xx; no caso do gráfico de áreas, a área definida por 
essa linha e o eixo dos xx é preenchida. A definição destes gráficos tem os mesmos passos 
do gráfico de barras. A título de exemplo, apresenta-se de seguida o gráfico de área para a 
variável idade (o gráfico de linhas seria exactamente o mesmo, sem a área sombreada): 
 
Distribuição das idades dos pacientes
As idades estão expressas em anos completos
Fonte: Abcde, 1998.
IDADE
4238353331292725232119
C
ou
nt
10
8
6
4
2
0
 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 48 
Poderá ter interesse ver a distribuição de idades por sexo, isto é, fazer a separação das 
idades por sexo; para tal, na janela Bars Chart selecciona-se a opção Clustered. Aparece a 
seguinte janela, onde se seleccionam a variável a representar em barras (idade) e a variável 
de agrupamento (sexo): 
 
 
 
Todo o restante procedimento é semelhante. O gráfico resultante é o seguinte: 
 
Distribuição das idades dos pacientes por sexo
As idades são expressas em anos completos
Fonte: Abcde, 1998
IDADE
4238353331292725232119
C
ou
nt
5
4
3
2
1
0
�����������������
SEXO
Homem
Mulher
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O gráfico de barras pode também usar-se para comparar visualmente a média (ou outro 
parâmetro estatístico) de duas ou mais variáveis da mesma natureza. Para exemplificar, 
vamos elaborar o gráfico de barras referente às médias das variáveis ritmoa e ritmod. Para 
tal: 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 49 
 
Graphs 
 Bar ... 
 
Na janela de diálogo seguinte, seleccionar o tipo Simple (só uma série de barras) e a opção 
 (isto é, cada barra representa um parâmetro estatístico de uma 
variável): 
 
 
 
Para prosseguir, fazer . Na janela seguinte, seleccionar as variáveis a representar: 
 
 
 
Veja-se que, por defeito, será representada a média (mean) das variáveis. Pretendendo 
representar outro parâmetro, fazer (seleccionando individualmente cada 
uma das variáveis, ou seleccionando todas as variáveis em simultâneo – para tal, manter o 
botão esquerdo pressionado e arrastar sobre o nome das variáveis a seleccionar). Aparece a 
seguinte caixa de diálogo, onde se define o parâmetro a representar. Veja-se que pode 
seleccionar-se um parâmetro estatístico (primeiro bloco da janela), ou então o número (ou 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 50 
percentagem) de casos acima ou abaixo de um valor a definir (bloco central), ou entre dois 
valores a definir (último bloco)3: 
 
 
 
Definir os títulos como referido previamente. O gráfico tem o seguinte aspecto: 
 
Ritmo cardíaco antes e após exercício físico
Valores médios
Fonte: Abcde, 1998
RITMODRITMOA
M
ea
n
160
140
120
100
80
60
 
4.1.2 - HISTOGRAMA 
 
 
3 Os campos Value, Low, High só são activados após seleccionar uma opção do respectivo bloco de 
opções. 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 51 
O histograma é um gráfico parecido ao de barras, só que o eixo dos xx é escalar contínuo, 
representando classes de uma variável numérica, e não categorias como no caso do gráfico 
de barras. As barras representam as frequências absolutas registadas no intervalo ou classe 
definido no eixo dos xx. 
 
O histograma traduz a distribuição de frequências, sendo possível analisar a simetria e o 
achatamento da amostra. 
 
Para ilustrar a elaboração do histograma, vamos usar a variável ritmoa do ficheiro 
pulso.sav. Executar o seguinte procedimento: 
 
 
Graphs 
 Histogram ... 
 
Aparece a seguinte caixa de diálogo, onde se selecciona a variável numérica a representar 
no eixo dos xx do histograma: 
 
 
 
Seleccionando a opção , é sobreposta a curva de distribuição normal 
ao histograma. 
 
Para definir os títulos do gráfico, seleccionar , tal como descrito anteriormente. 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 52 
RITMOA
95.090.085.080.075.070.065.060.0
Histograma das frequências absolutas
Ritmo cardíaco
Fonte: Abcde, 1998
14
12
10
8
6
4
2
0
Std. Dev = 9.54 
Mean = 76.0
N = 40.00
 
 
4.1.3 - GRÁFICO DE EXTREMOS-E-QUARTIS 
 
O diagrama de extremos-e-quartis, ou caixa-com-bigodes, é uma útil representação gráfica 
dos dados na detecção de outliers, e na análise da simetria e de sub-intervalos de 
concentração da amostra de valores. 
 
O gráfico baseia-se na localização dos quartis (1º quartil, 2º quartil ou mediana, 3º quartil), 
que definem assim 4 sub-intervalos, cada um com 25% das observações: 1º intervalo 
quartílico, delimitado pelo xmin e quartil1; 2º intervalo quartílico, delimitado pelo quartil1 e 
quartil2; 3º intervalo quartílico, definido pelo quartil2 e quartil3; 4º intervalo quartílico, 
desde o quartil3 ao xmax. 
 
São considerados outliers as observações que fiquem abaixo do limite definido pela 
expressão ( )131 5.1 qqq −×− ou acima do limite ( )133 5.1 qqq −×+ ; caso existam outliers, 
o limite do “bigode” do diagrama passa a ser a observação extrema que se situe dentro dos 
limites dos outliers atrás definidos. 
 
Para criar o diagrama de extremos-e-quartis, executar o seguinte procedimento (vamos usar 
a variável ritmoa do ficheiro pulso.sav): 
 
Graphs 
 Boxplot ... 
 
Na caixa de diálogo seguinte seleccionar a opção Simple, já que se trata de uma única 
variável, e a opção para criar um diagrama de extremos-e-
quartis da variável ritmoa para cada categoria de uma outra variável (vamos usar a variável 
sexo para definiras categorias). Seleccionar a opção se se 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 53 
pretender criar o gráfico com todos os dados da variável ritmoa, sem separar pelas 
categorias da variável sexo: 
 
 
 
Fazer para continuar. Na seguinte caixa de diálogo, seleccionar a variável 
numérica a representar no gráfico (ritmoa), e a variável para definir as categorias (sexo): 
 
 
 
O resultado é o seguinte: 
 
Case Processing Summary
22 100.0% 0 .0% 22 100.0%
18 100.0% 0 .0% 18 100.0%
SEXO
Homem
Mulher
RITMOA
N Percent N Percent N Percent
Valid Missing Total
Cases
 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 54 
1822N =
SEXO
MulherHomem
R
IT
M
O
A
100
90
80
70
60
50
3810
15
 
 
Repare-se que no caso dos homens, há duas observações outliers, que são assinaladas fora 
dos “bigodes” do diagrama; o “bigode” chega, neste caso, até à observação mais alta, mas 
que não seja outlier (valor 80). Repare-se que é indicado o número de observações para 
cada uma das categorias (N=22 para os homens; N=18 para as mulheres). 
 
4.1.4 - GRÁFICO DE BARRA DE ERROS 
 
Um gráfico de barra de erros representa um intervalo de confiança para a média de uma 
variável numérica de uma amostra (ou sub-amostras definidas pelas categorias de uma 
variável categórica). O intervalo de confiança é definido por uma das seguintes expressões 
(entre parentesis são indicadas as respectivas opções a seleccionar durante a definição do 
gráfico – ver à frente): 
 
• 
N
stx N .)1,( −± α , em que )1,( −Nat é o quantil α da distribuição t-Student (opção 
Confidence interval for mean); 
 
• xskx .± , em que N
ssx = é o erro padrão da média e Ν∈k (opção Standard 
error of mean); 
 
• szx .α± , em que αz é o quantil α da distribuição normal reduzida N(0,1) (opção 
Standard deviation). 
 
Vamos ilustrar a criação deste tipo de gráfico usando a variável ritmoa do ficheiro 
pulso.sav, sub-dividida pelas duas categorias (Homem, Mulher) da variável sexo: 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 55 
Graphs 
 Error Bar ... 
 
Na caixa de diálogo seguinte seleccionar a opção Simple, já que se trata de uma única 
variável, e a opção para um gráfico da variável ritmoa para 
cada categoria de uma outra variável (sexo). Seleccionar a opção 
se se pretender criar o gráfico com todos os dados da variável ritmoa, sem separar pelas 
categorias da variável sexo: 
 
 
 
Fazer para continuar. Na seguinte caixa de diálogo, seleccionar a variável 
numérica a representar no gráfico (ritmoa), e a variável para definir as categorias (sexo): 
 
 
 
Na caixa Bars Represent deve seleccionar-se o tipo de intervalo de confiança que se 
pretende (definidos anteriormente). Para pequenas amostras, o mais usual é o intervalo de 
confiança para a média (Confidence interval for mean). O nível de confiança é de 95% (o 
utilizador pode definir outro nível de confiança). 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 56 
Para definir os títulos do gráfico, seleccionar . 
 
O gráfico tem o seguinte aspecto: 
 
1822N =
Intervalo de confiança a 95% para a média do r itmo cardíaco
(por categoria sexo)
Fonte: Abcde, 1998
SEXO
MulherHomem
95
%
 C
I R
IT
M
O
A
90
80
70
60
 
 
4.1.5 - GRÁFICOS DE PROBABILIDADES 
 
Os gráficos de probabilidades (P-P: Probability Plots) visualizam graficamente o 
ajustamento de uma variável a uma função de distribuição de probabilidades. 
 
Este tipo de gráficos representa no eixo dos xx as frequências relativas acumuladas 
observadas na amostra (observed cummulative probability) e no eixo dos yy a função de 
distribuição de probabilidades esperada (expected cummulative probability). A diagonal 
do gráfico (x=y) representa um ajustamento perfeito da amostra à função de distribuição de 
probabilidades. Quanto mais os pontos se afastam da diagonal, ou se se distribuem segundo 
um determinado padrão, menor é o ajustamento da amostra à distribuição teórica. 
 
O SPSS pode fazer o gráfico P-P de ajustamento às seguintes distribuições: beta, chi-
quadrado, exponencial, gamma, Laplace, Logistic, Log-normal, normal, semi-normal, 
Pareto, t-Student, Weibull e uniforme. 
 
Vamos ilustrar ajustando a variável ritmoa à distribuição de probabilidades normal, com 
média x (parâmetro de localização) e variância 2s (parâmetro de escala), estimados a partir 
da amostra: 
Graphs 
 P-P ... 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 57 
 
 
O campo permite seleccionar a distribuição teórica de probabilidades. As 
frequências acumuladas teóricas ou esperadas são calculadas por expressões 
matematicamente definidas, e todas relacionadas com o “ranking” das observações (isto é, 
com a ordem desde 0 – correspondente a xmin - a n – correspondente a xmax), sendo o método 
Blom o mais usual. Quando há observações repetidas (ties), a sua ordem pode ser definida 
pela ordem da observação média ( ), ou pela ordem mais elevada (High) ou da 
observação mais baixa (Low) da observação repetida. 
 
O resultado é o seguinte: 
 
PPlot 
MODEL: MOD_3. 
 
Expected Normal quantiles calculated using Blom's 
proportional 
estimation formula and assigning the mean to ties. 
 
For variable RITMOA... 
 
Normal distribution parameters estimated: location=75.95 
scale=9.5379135 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 58 
Normal P-P Plot of RITMOA
Observed Cum Prob
1.00.75.50.250.00
Ex
pe
ct
ed
 C
um
 P
ro
b
1.00
.75
.50
.25
0.00
 
 
Detrended Normal P-P Plot of RITMOA
Observed Cum Prob
1.0.8.6.4.20.0
D
ev
ia
tio
n 
fro
m
 N
or
m
al
.10
.08
.06
.04
.02
0.00
-.02
-.04
-.06
 
 
O output inclui, além do gráfico de ajustamento à normal (onde se observa um afastamento 
com comportamento cíclico em relação à diagonal), um gráfico do ajustamento dos resíduos 
(yobs-yest); se a amostra é perfeitamente normal, os resíduos distribuir-se-ão segundo uma 
faixa horizontal em torno do zero, sem denotar qualquer padrão de distribuição; no 
exemplo, é nítido um comportamento cíclico em torno do zero, denotando algum 
afastamento em relação à normal. 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 59 
4.1.6 - GRÁFICO DE DISPERSÃO 
 
O gráfico de dispersão (scatterplot) é um gráfico de pontos, representando num plano (x,y) 
N pares de valores numéricos escalares, que permite analisar a distribuição conjunta das 
duas variáveis. 
 
Este tipo de gráficos é muito útil como metodologia prévia de análise a problemas de 
regressão, quando se tenta ajustar uma função y=f(x), que estabelece uma relação de 
dependência entre as duas variáveis. 
 
Permite igualmente detectar observações outliers bi-variadas, isto é, observações que se 
afastam do contexto das restantes observações, mesmo que, analisadas isoladamente em 
relação a cada variável, não se suspeite desses outliers. 
 
No eixo dos xx representa-se a variável independente ou causal, e no eixo dos yy a variável 
dependente, resposta ou efeito. 
 
A fim de ilustrar, vamos usar as variáveis ritmoa (x) e ritmod (y), pensando a priori que o 
ritmo cardíaco após exercício físico está relacionado com o ritmo cardíaco em repouso do 
mesmo indivíduo. 
 
Graphs 
 Scatter ... 
 
 
 
Nesta janela, deve seleccionar-se o tipo de gráfico de dispersão a executar: 
 
Simple quando se pretende representar num plano xy uma série de observações bi-
variadas (x,y); se nessa série existem diferentes categorias, definidas por 
uma terceira variável categórica, podem identificar-se os pontos 
correspondentes a cada categoria com marcas diferentes; 
Overlay quando se pretende representar num mesmo plano (x,y) duas ou mais séries 
de observações bi-variadas (x,y) da mesma natureza; 
Matrix quando se pretendem representar os gráficos xy de todas as combinações 
possíveisde duas ou mais variáveis; isto é, dispondo de 3 variáveis 
genericamente identificadas por x,y,z, esta opção representa os seguintes 
gráficos: (x,y), (x,z), (y,z), bem como a imagem simétrica destes gráficos; 
este gráfico é útil para uma análise exploratória das associações entre 
diversas variáveis; 
3-D representa o gráfico espacial a 3 dimensões definido pelos eixos (x,y,z). 
 
O tipo de gráfico mais usual é o Simple. Tendo seleccionado a opção pretendida, fazer 
 para prosseguir. Na janela seguinte, definir as variáveis a usar em cada um dos 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 60 
eixos (x: ritmoa; y: ritmod), bem como a variável categórica (sexo) de agrupamento 
(opcional): 
 
 
 
Definir os títulos como previamente descrito. O gráfico resultante tem o seguinte aspecto: 
Ritmo após exercício versus ritmo cardíaco em repouso
Os casos são identificados por sexo
Fonte: Abcde, 1998
RITMOA
10090807060
R
IT
M
O
D
280
260
240
220
200
180
160
140
120
100
SEXO
Mulher
Homem
 
Nota-se que, aparte da observação no canto superior direito do gráfico, que é um outlier bi-
variado, todas as outras observações têm uma tendência mais ou menos linear ligeiramente 
crescente. 
 
Para ilustrar a matriz de gráficos, com as variáveis idade, ritmoa, ritmod, executar o 
procedimento: 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 61 
 
Graphs 
 Scatter ... 
 Matrix 
 
 
 
O gráfico resultante é o seguinte: 
 
IDADE
RITMOA
RITMOD
Relação entre idade, ritmoa, ritmod
Casos identificados por sexo
Fonte: Abcde, 1998
SEXO
Mulher
Homem
 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 62 
4.2 - EDIÇÃO DOS GRÁFICOS STANDARDIZADOS 
 
Quando o gráfico é criado e aparece na janela Viewer do SPSS pode não estar optimizado 
em relação a algumas características, nomeadamente cores e padrões de preenchimento 
(com particular ênfase se se pretende imprimir ou exportar para outras aplicações). 
 
Para editar o gráfico, a fim de fazer estes pequenos ajustamentos, seleccionar o gráfico 
(click sobre o gráfico) na janela Viewer do SPSS e abri-lo com um dos seguintes 
procedimentos: 
 
i) Edit 
SPSS Chart Object 
 Open 
 
ii) Click com o botão direito do rato 
Aparece o seguinte menu: 
 
 Seleccionar SPSS Chart Object 
 Open 
iii) Duplo click com o botão esquerdo do rato 
 
Qualquer dos anteriores procedimentos abre o gráfico numa nova janela, com a designação 
SPSS Chart Editor, sobreposta ao Viewer, tal como se ilustra; o gráfico está sombreado na 
janela Viewer durante a edição; as alterações efectuadas são reflectidas automaticamente 
neste gráfico: 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 63 
 
 
Para alterar um pormenor, por exemplo o padrão de preenchimento das barras, fazer click 
sobre uma barra (no Chart Editor); repare-se que automaticamente todas as barras ficaram 
seleccionadas (muito embora as marcas sejam colocadas em apenas algumas barras, todas 
elas estão seleccionadas): 
 
 
 
Para alterar o formato das barras, seleccionar o menu Format: 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 64 
 
 
Neste menu, seleccionar uma das seguintes opções, conforme o objectivo; cada opção abre 
uma caixa de diálogo onde o utilizador selecciona a alteração a efectuar; para tomar efeito, 
fazer : 
 
Nota: A barra de ferramentas do SPSS Chart Editor tem os botões de atalho para 
as respectivas entradas no menu Format, tal como de seguida se 
apresentam: 
 
 
 
 Fill Patern... ou Alterar o padrão de preenchimento; 
 
 
 Color... ou Alterar a cor; 
 Marker... ou Alterar o tipo de marca ou ponto (no scatterplot); 
 Line Style... ou Alterar o tipo (contínua, pontuada) e espessura de linhas; 
 Bar Style ... ou Alterar o tipo de barras: 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 65 
 
Text... ou Alterar as características (fonte e tamanho) do texto (só activo se se se 
seleccionou previamente uma região de texto, por exemplo os títulos) 
Cada uma das caixas de diálogo tem o botão ou , para fechar após aplicar a 
alteração. 
 
Para alterar os títulos ou notas de rodapé (ou defini-los, se não o foram durante o 
procedimento do elaboração do gráfico), faz-se o seguinte procedimento: 
 
 Chart 
 Title... (ou Footnote... se se trata de editar as notas de rodapé) 
 
Abre-se a seguinte janela de diálogo, onde o utilizador poderá alterar os títulos (se não 
foram previamente definidos os títulos, os respectivos campos aparecem vazios), e o 
respectivo alinhamento: 
 
 
 
No caso da edição das notas de rodapé, a janela de diálogo é a seguinte: 
 
 
 
Após ter efectuado as alterações pretendidas, fechar o Chart Editor para regressar ao 
Viewer; para tal, fazer File Close, ou click no botão . 
 
 
4.3 - GRÁFICOS INTERACTIVOS 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 66 
Como referido no início do capítulo, o SPSS dispõe de uma rotina interactiva de definição 
de gráficos, em que a selecção e alteração do tipo de gráficos, variáveis a incluir, e 
pormenores, são mais facilmente editados. 
 
Para criar um gráfico interactivo, seleccionar: 
 
Graphs 
 Interactive 
 
No menu seguinte, selecciona-se o tipo de gráfico a criar: 
 
 
 
Vamos ilustrar a criação de um gráfico de barras e de um gráfico de dispersão; para os 
restantes tipos, os procedimentos são análogos. 
 
4.3.1 - GRÁFICO DE BARRAS 
 
No menu Interactive selecciona-se a opção Bar... , aparecendo a seguinte janela de 
diálogo: 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 67 
 
 
Esta janela é típica dos gráficos interactivos, e representa o “esqueleto” do gráfico, com um 
sistema de eixos ortogonais, cada um com um campo, para o qual se selecciona a variável a 
usar nesse eixo; alguns campos podem já conter uma variável4 automaticamente assumida 
pelo programa; é o que acontece no eixo dos yy, em que o programa propõe representar o 
número de casos iguais, ou frequências absolutas (variável $count). 
 
O gráfico pode ser bi-dimensional, ou tri-dimensional; a selecção faz-se com os botões: 
 
 gráfico bi-dimensional (plano xy) 
 gráfico tri-dimensional (espaço xyz) 
 
No caso de um gráfico bi-dimensional, pode ser representado na vertical ( ) ou na 
horizontal ( ). 
 
Seleccionar para o eixo dos xx a variável a representar (sexo): 
 
 
4 Aparte das variáveis definidas no ficheiro, nesta rotina o programa automaticamente define outras 
variáveis, nomeadamente a variável $count (contagem de casos), $pct (percentagem de casos), $case (número 
de ordem dos casos). Se a variável é precedida pelo ícon , trata-se de uma variável categórica; se é 
precedida pelo ícon , é uma variável numérica escalar do ficheiro; se o ícon é , trata-se de uma 
variável escalar definida pelo programa, e não constante no ficheiro. 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 68 
 
 
Para definir os títulos, seleccionar o separador Titles: 
 
 
 
O gráfico resultante tem o seguinte aspecto: 
 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 69 
 
 
Se se pretende visualizar a distribuição, dentro de cada um dos sexos, pela variável fuma, 
deve especificar-se esta divisão por categorias, no separador Assign Variables da janela 
Create Bar Chart, incluindo a variável para definir as categorias no campo Legend 
Variables – Color; o que se está a fazeer, é instruir o programa para usar cores diferentes 
para cada uma das categorias da variável fuma: 
 
 
 
O gráfico resultante é o seguinte: 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 70 
 
 
4.3.2 - GRÁFICO DE DISPERSÃO 
 
Vamos ilustrar com a criação do gráfico que relaciona o ritmo cardíaco antes de exercício 
(ritmoa) com o ritmo cardíaco após exercício (ritmod). Para tal: 
 
Graphs 
 Interactive 
 Scatterplot ... 
 
Na janela de diálogoseguinte, definir as variáveis para os eixos dos xx e dos yy; para 
identificar os casos por sexo, seleccionar a variável sexo para o campo Legend Variable – 
Style (os casos de cada um dos sexos são identificados com uma marca distinta; se se 
incluir a variável em Color, para cada um dos sexos é usada uma cor distinta): 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 71 
 
 
Para definir os títulos, seleccionar o separador Titles. O gráfico tem o seguinte aspecto: 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 72 
 
 
O gráfico de dispersão interactivo tem a particularidade de poder ajustar uma equação de 
regressão linear aos pontos, na totalidade, sem diferenciação por categorias, ou então para 
os pontos de cada uma das categorias definidas por uma variável categórica. Para tal, na 
janela de diálogo Create Scatterplot, após identificar as variáveis x e y e a variável 
categórica (se se pretender uma equação para cada categoria), seleccionar o separador Fit: 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 73 
 
 
No campo Method, seleccionar a opção Regression; no campo Fit lines for, seleccionar a 
opção se se pretende uma equação para cada um dos casos da variável sexo (a 
opção Total, que pode ser seleccionada isolada ou em conjunto com a opção Subgroups, 
destina-se a ajustar uma equação a toda a amostra). O resultado é o seguinte: 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 74 
 
 
Para cada uma das sub-amostras definidas pela variável sexo, foi ajustada a equação de 
regressão linear, cujas equações, e o respectivo coeficiente de determinação R2, são 
apresentadas na figura. 
 
Uma outra possibilidade é apresentar os gráficos por categorias isolados. Para tal, na janela 
Create Scatterplot, a variável categórica é seleccionada para o campo Panel Variables (e 
não para o campo Legend Variables): 
 
 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 75 
Para ajustar, em cada um dos gráficos, a respectiva equação de regressão, seleccionar no 
separador Fit a opção (já que o ajustamento da equação é feito para 
cada um dos gráficos isoladamente). O resultado é o seguinte: 
 
 
 
4.4 - EDIÇÃO DE GRÁFICOS INTERACTIVOS 
 
 
Para editar um gráfico criado com a rotina Interactive, seleccionar o gráfico a editar e fazer 
um dos seguintes procedimentos: 
 
i) Edit 
 SPSS Interactive Graphic Object 
 
ii) Click no botão direito do rato; no menu seguinte: 
 
 
seleccionar SPSS Interactive Graphic Object 
 
iii) Duplo click com o botão esquerdo do rato sobre o gráfico 
 
 
O gráfico é editado na janela Viewer do SPSS, tomando o seguinte aspecto: 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 76 
 
 
A área do gráfico em edição, assinalada na margem esquerda por uma seta, está no interior 
de uma bordadura tracejada. Não é permitido efectuar modificações em qualquer zona fora 
desta bordadura. 
 
Os ícons na borda do gráfico são botões de atalho para as tarefas de edição. Para editar um 
elemento do gráfico, deve seleccionar-se previamente, fazendo click sobre esse elemento. 
Seguidamente, utiliza-se o botão pretendido: 
 
 Espessura de linhas; 
 Estilo de linhas (contínuas, tracejadas); 
 Tamanho de marcas ou pontos; 
 Estilo (forma) de marcas ou pontos; 
 Padrão de preenchimento de áreas; 
 Estilo e cor das linhas de bordadura de áreas; 
 Cor de preenchimento de áreas; 
 Ferramenta para criar/editar uma caixa de texto; 
 Ponteiro do rato para seleccção de elementos do gráfico; 
 Abre a seguinte caixa de diálogo de selecção de variáveis, onde se podem 
mudar as variáveis a representar no gráfico: 
 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 77 
 
 
 Permite inserir elementos no gráfico (os elementos que se podem 
inserir dependem do tipo de gráfico, e natureza das variáveis em uso): 
 
 
 Botão que permite desfazer a última modificação efectuada no gráfico; 
 Selecciona a orientação horizontal ou vertical do gráfico; 
 Dispõe automaticamente na área os elementos do gráfico; 
 Definição da fonte e tamanho do texto, bold 
ou negrito, itálico (só está activo se previamente se tiver seleccionado um 
elemento de texto do gráfico). 
 
Além destes botões, que permitem efectuar a maior parte das modificações que o utilizador 
normal pretende efectuar no gráfico, os menus Edit, View, Format possibilitam executar 
SPSS 4 - Gráficos 
ESACB 78 
essas mesmas alterações através de menus, e outras modificações que não dispõem de botão 
de atalho. 
 
No final, para terminar a sessão de edição do gráfico, basta fazer click sobre uma área do 
ecran não pertencente à janela do gráfico. 
 
 
 
 
SPSS 5 - Testes T 
ESACB 79 
5 - TESTES T 
 
As metodologias estatísticas que envolvem testes de hipóteses acerca de médias de 
hipótese designam-se genericamente por testes t. 
 
O SPSS dispõe de três tipos de testes t: 
 
• Teste t para a média de uma amostra: compara a média de uma amostra com a 
média hipotética conhecida de uma população. São apresentados os parâmetros 
estatísticos da amostra em análise; igualmente é estabelecido um intervalo de 
confiança para )( µ−x . 
 
O teste de hipótese subjacente é: 
0:0:
::
10
10
≠−=−
⇔
≠=
µµ
µµ
xHxH
xHxH
 
 
e a estatística de testes é 






−
=
N
xt
σ
µ 
 
• Teste t para duas amostras independentes: Compara as médias de uma mesma 
variável ou característica observada sobre duas amostras independentes de 
indivíduos, com a condição de que os indivíduos sejam aleatoriamente atribuídos 
aos dois conjuntos em comparação (por exemplo, produção obtida sob um 
tratamento versus produção obtida sob outro tratamento diferente, ou de um 
modo genérico, controlo versus tratamento). São apresentados os parâmetros 
estatísticos das amostras em análise; é efectuado o teste de LEVENE para a 
homogeneidade das variâncias das duas amostras; são apresentadas as 
estatísticas de teste para as situações de variâncias homogéneas e não 
homogéneas; é estabelecido um intervalo de confiança para ( 21 xx − ). 
 
O teste de hipótese subjacente é: 
0:0:
::
211210
211210
≠−=−
⇔
≠=
xxHxxH
xxHxxH
 
 
e a estatística de testes é 






−×
−
=
21
2
21
11
NN
s
xxt 
 
O teste de Levene para decidir 22
2
11
2
2
2
10 :: ssHssH ≠= consiste numa análise 
de variância aos valores absolutos das diferenças entre os valores observados e a 
média de cada uma das amostras. 
 
SPSS 5 - Testes T 
ESACB 80 
• Teste t para duas amostras emparelhadas: Compara as médias de duas variáveis 
ou características para uma mesma amostra de indivíduos (do género peso antes 
versus peso depois de um determinado tratamento). São apresentados os 
parâmetros estatísticos para as duas amostras em análise; é calculada a 
correlação entre as duas amostras; São apresentados os parâmetros estatísticos 
para as diferenças entre as duas amostras emparelhadas; é estabelecido um 
intervalo de confiança para ( 21 xx − ). 
 
O teste de hipótese subjacente é: 
0:0:
::
211210
211210
≠−=−
⇔
≠=
xxHxxH
xxHxxH
 
 
e a estatística de testes é 






−×
−
=
21
2
21
11
NN
s
xxt 
 
A fim de ilustrar a realização destes testes vamos usar o ficheiro PULSO.SAV que foi 
criado por importação de um ficheiro dBase. Em anexo é fornecida uma impressão do 
ficheiro. 
 
Os dados consistem em 40 casos de pacientes (seleccionados aleatoriamente entre os 
alunos de uma universidade), homens e mulheres, alguns dos quais fumam e outros não 
fumam. Para cada um dos indivíduos foi medido o ritmo cardíaco antes (ritmoa) e após 
uma corrida de 1500 m (ritmod). Pretende-se, entre outros objectivos, verificar se há 
diferenças entre os ritmos cardíacos antes e após o exercício físico; se há