Slides aula sobre variáveis estatísticas

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Trabalhando com variáveis 
numéricas (contínuas/discretas/intervalares)
no SPSS
Métodos e Técnicas Quantitativos em Psicologia
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Já vimos...
• Estatística descritiva
• Conceito de probabilidade
• Conceito de interteza
• Intervalos de confiança
• p value
• Teste de hipóteses
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Estatatística inferencial
Quero inferir os dados da 
minha amostra quanto a 
população → estimar o 
parâmetro da população
Atenção à natureza das variáveis
Para que servem os testes? 
Ex. Existe diferença real entre os 2 grupos?
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• Então os testes servem para isso, verificar se existe diferença,
ou relacionamento ou associação entre diferentes grupos (2 ou
mais)
• Vão dizer se nossa Ho pode ser rejeitada mesmo.
• Ou se a H1 pode ser confirmada.
Estatística básica
Testes Paramétricos Testes Não-paramétricos
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Para lembrar.... 
Paramétrico: refere-se a quando os dados podem ser resumidos 
por um parâmetro ou mais 
Parâmetro: grandeza mensurável que permite apresentar, de forma 
mais simples, as características principais de um conjunto de dados 
(Ex. média) 
Não-paramétrico: quando não há possibilidade de resumir os 
dados por este parâmetro, ou assumir uma distribuição teórica 
(curva normal)
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Quando usamos testes paramétricos e não paramétricos? 
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Obs.: Ver sobre 
Testes de 
Normalidade na 
Aula “Bem Vindo ao 
SPSS”
Detalhe: 
Amostras < do que 30 → distribuição normal é exigida → para usar 
Testes paramétricos
Amostras > do que 30 → distribuição aproximadamente normal →
para usar Testes paramétricos 
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Quando planejamos as análises do nosso projeto de pesquisa, devem ser 
levados em conta: 
-Número de grupos (de amostras): 1, 2, 3 ou mais
-Relacionamento entre eles: independentes ou relacionadas
-Natureza de medida das variáveis: 
Nominal: (categorias – sem ordem) Ex.: sim/não, masculino/feminino 
Ordinal: (categorias - têm uma ordem) Ex.: nada, pouco, muito, demais 
Numéricas (contínuas, discretas, intervalares) Ex.: valores entre 0 e 20 
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TABELA DE ORIENTAÇÃO NA ESCOLHA DE TESTES ESTATÍSTICOS
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TESTES PARAMÉTRICOS MAIS CONHECIDOS 
1 amostra: 
Teste de proporções 
2 amostras independentes: 
Teste t de Student para amostras 
independentes 
2 amostras relacionadas: 
Teste t de Student pareado 
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Várias amostras relacionadas: 
ANOVA para medidas repetidas 
Várias amostras independentes: 
ANOVA para grupos independentes 
Correlação: 
Pearson 
Regressão: 
Linear, Logística, Poisson 
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Outra aula
Outra aula
Teste t de Student para 2 amostras (grupos) independentes 
Ex. 24 pessoas foram envolvidas em um experimento para determinar
se o barulho de fundo (música, batidas de portas, pessoas fazendo
café, etc) afeta a memória de curto prazo (lembrar de palavras).
Metade da amostra foi alocada aleatoriamente à condição barulho e
metade para a condição sem barulho.
12 da condição barulho → tentaram memorizar uma lista de 20
palavras em 2 minutos, enquanto escutavam com fone de ouvido um
barulho pré-gravado.
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Pergunta: o barulho afeta a memória de curto prazo?
12 da condição sem barulho → utilizaram também fones
de ouvido mas sem o barulho, enquanto tentavam
memorizar as mesmas palavras e no mesmo tempo.
Imediatamente depois foram testados para ver quantas
palavras lembravam.
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Hipóteses estatísticas:
Ho = grupo com e sem barulho terão médias iguais
H1 = grupo com e sem barulho terão médias diferentes
Qual sua hipótese 
teórica?
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TESTE T DO SPSS 
Primeiro fazemos as análises descritivas. O programa fornece: 
•As médias dos 2 grupos e as diferenças entre elas
•Intervalos de Confiança 
•Desvios padrões
•Valor de t 
•Valor p 
•Grau de liberdade 
•Erro padrão da média 
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Intervalo de confiança
✓ Tenho 95% de confiança de que se repetíssemos o experimento
muitas vezes a média estaria entre aqueles valores do IC.
✓ Ex. a média do grupo sem barulho é 13,8. Em outro experimento
poderia ser 13,3, em um terceiro 14. Se ele fosse repetido muitas
vezes, a melhor estimativa seria a média das médias de todos os
experimentos.
✓ Esses valores estão limitados a um valor inferior (12,1) e superior
(15,6) → Limites de confiança. Os valores entre esses limites →
Intervalo de Confiança.
✓ Dá mais confiança ao leitor!! É importante ser relatado!
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Limites de confiança em torno da Média
Saídas das Análises Descritivas Prévias 
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Aparece a caixa “Define Groups”. Nós codificamos como 1 e 2 → continue 
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Clique em “options” → pode mudar o intervalo de confiança 
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Saídas do SPSS 
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Essa saída traz pouca informação sobre as análises descritivas → preferível fazê-las antes
Não tem diferença significativa 
entre as variâncias (p=0,678). Então, 
usamos as informações da 1ª linha 
(suposição de variâncias iguais)
Relatamos a probabilidade exata. 
Neste caso, mudamos o último 0 
para 1 → p<0,001
(Quando p<0,05 → é significativo)
Diferença entre as médias
Isso é o efeito. Essa diferença 
tem relevância teórica?
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O zero não está dentro do IC. Por 
isso, o resultado é significante. 
Não deixem de ler sobre críticas ao valor de p (p value) e a utilização do tamanho do 
efeito (d)!!!
Espirito-Santo, H. & Daniel, F. (2015). Calcular a apresentar tamanhos do efeito em 
trabalhos científicos: as limitações do p<0,05 na análise de diferença de médias de 2 
grupos. Revista Portuguesa de Investigação Comportamental e Social, (1), 3-16.
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Tabela 1 – Comparação dos grupos com e sem barulho quanto à variáveis sociodemográficas e número de 
palavras lembradas
Variáveis Com barulho 
(N=12) 
Sem 
barulho 
(N=12) 
Diferença 
entre as 
médias 
IC 95% p 
value 
Sexo 50 (50) 50 (50) 
Idade 33,5 ± 10,4 36,7 ± 6,4 
Nº palavras 
lembradas 
7,3 ± 2,5 13,8 ± 2,8 -6,58 -8,81 -4,35 0,001 
 
(feminino)
EXEMPLO DE COMO A TABELA DEVE SER CONSTRUÍDA!!! NÃO INSERIR A SAÍDA DO 
SPSS NO TRABALHO!
Os resultados podem ser relatados como se segue:
Os participantes na condição com barulho lembraram de menos
palavras (t(22)=7,3, DP=2,5) do que os participantes da condição
sem barulho (t(22) = 13,8, DP=2,8). A diferença das médias entre
as condições foi de -6,58; o Intervalo de Confiança de 95% para a
diferença estimada das médias populacionais é -4,36 a -8,81. O
teste t de Student independente revelou que, se a Ho fosse
verdadeira, tal resultado seria improvável (t(22) = 6,14, p<0,001).
Portanto, conclui-se que escutar barulho afeta a memória de
curto prazo, pelo menos quanto à lembrança de palavras.
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Usado quando os mesmos participantes fazem parte de ambas
as condições
Pergunta: o pensamento interfere no limiar de dor?
Ex.: vc quer descobrir se tipos diferentes de imagens mentais
ajudam no controle da dor.
Imagem 1: realizando um teste t no sábado
Imagem 2: deitado em uma praia com céu e mar azul
TESTE T PAREADO (medidas repetidas para duas amostras)
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Desenho do estudo: 
Metade começa pela condição 1 → 2 
Metade começa pela condição 2 → 1 
VI→ colocar as mãos em um balde cheio de gelo
VD→ ver qtos segundos a pessoa fica em cada condição
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Hipóteses estatísticas:
•Ho=condição A e condição B terão médias iguais (em segundos)
•H1 = condição A e condição B terão médias diferentes
Hipóteses teóricas:
•Ho= terão médias iguais
•H1= a média da condição praia será maior do que a média da condição estatística
TESTE T PAREADO NO SPSS 
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Faça uma análise descritiva antes para ver seus dados em mais detalhes
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SAÍDAS DO SPSS 
Não existe relacionamento entre os valores das duas condições (0,07 é 
muito fraco)
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Estatísticas das amostras emparelhadas
Diferença entre as médias 
das condições praia (10,3) e 
estatística (7,3)
O IC mostra que temos 95% 
de certeza de que o 
intervalo de -6,29 e 0,29 
contém a diferença das 
médias populacionais. É 
amplo.
p=0,07
Conclusões → não temos muita certeza de que ao repetir o estudo o resultado da praia seria melhor. Não 
existem evidências que sugiram que este tipo de visualização afete o controle da dor.
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ANOVA para gruposindependentes 
Ex. 36 pessoas → experimento → efeitos do álcool na habilidade de
dirigir
Foram aleatorizados em 3 grupos: placebo (sem álcool); pouco álcool;
muito álcool
A bebida não alcóolica tinha o mesmo gosto e aparência que as com
álcool. Os participantes foram pesados e tomaram a quantidade de
bebida apropriada. Assim, o delineamento é independente (entre
participantes). Uma hora após terem bebido, os participantes dirigiram
em um simulador por 10 min e o nº de erros cometidos foi
automaticamente registrado por um computador
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Usada quando tenho 3 ou mais grupos
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Análises descritivas
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One-Way Anova
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Saídas do SPSS
As médias parecem ser diferentes. As variabilidades (DP) são semelhantes.
As médias dos grupos placebo e pouco álcool são um pouco diferentes. Mas o
IC estão sobrepostos → qualquer diferença entre as médias pode ser
atribuída ao erro amostral.
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Outras informações:
Os limites de confiança para o gr. Placebo → probabilidade de 95% de que 
a média populacional está entre 4,12 e 7,54. 
Gr. Pouco álcool → 4,69 e 7,64
Gr. Muito álcool → 8,31 e 12,19
Média Gr. Muito álcool → bem > as outras
!!! IC deste grupo não apresenta valores em comum com os outros
Qualquer efeito está entre o grupo de alto consumo e
os outros 2
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Conclusão: ANOVA mostra que houve diferença entre os grupos. Mas onde?
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Graus de liberdade
erro
1ª linha →mostra as estatísticas entre os grupos
2ª linha → variação dentre participantes
Resultados: F(2,33) = 9,92, p<0,001
Conclusão: o grupo muito álcool diferiu dos outros 2. Grupo placebo não diferiu de pouco álcool. 
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fim