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Avaliando a normalidade dos dados no SPSS

Muitas das técnicas estatísticas assumem que a distribuição dos dados na variável dependente dever se aproximar de uma distribuição normal.

Distribuição Normal é uma curva simétrica, em forma de sino, que tem a maior frequência de pontuações no meio com frequências menores nos extremos. A normalidade pode ser avaliada até certo ponto obtendo valores de assimetria e curtose.

No entanto, outras técnicas também estão disponíveis no SPSS usando a opção Explorar do menu Estatísticas Descritivas. Este procedimento é detalhado a seguir.

Com o banco de dados aberto no SPSS, siga os passos:

  1. No menu na parte superior da tela, clique em Analisar e selecione
    Estatísticas Descritivas e, em seguida, Explorar.
  2. Clique na(s) variável(ais) em que você está interessado (por exemplo, estresse total percebido:
    tpstress). Clique no botão de seta para movê-los para o Dependente
    Caixa de listagem.
  3. Na caixa Label Cases by:, coloque sua variável de ID.
  4. Na seção Exibir, certifique-se de que Ambos estejam selecionados.
  5. Clique no botão Estatísticas e clique em Descritivos e Outliers. Clique
    em Continuar.

A saída selecionada gerada a partir deste procedimento é mostrada abaixo:

Interpretação da saída do Explorar (Explore):

Na tabela intitulada Descritivas, você tem estatísticas descritivas e outras informações sobre suas variáveis. Se você especificou uma variável de agrupamento na Lista de Fatores, essas informações serão fornecidas separadamente para cada grupo, e não para a amostra como um todo. Algumas dessas informações você reconhecerá (média, mediana, desvio padrão, mínimo, máximo etc.).

Uma estatística que você pode não saber é a média aparada de 5%. Para obter esse valor, o SPSS remove os 5% superiores e inferiores de seus casos e calcula um novo valor médio. Se você comparar a média original (26,73) e essa nova média aparada (26,64), poderá ver se suas pontuações extremas estão exercendo forte influência sobre a média. Se esses dois valores médios forem muito diferentes, talvez seja necessário investigar melhor esses pontos de dados. Os valores de ID dos casos mais extremos são mostrados na tabela Valores Extremos.

Os valores de assimetria e curtose também são fornecidos como parte desta saída, fornecendo informações sobre a distribuição de pontuações para os dois grupos (ver discussão sobre o significado desses valores na seção anterior).

Na tabela intitulada Testes de normalidade, você tem os resultados da estatística Kolmogorov-Smirnov e Shapiro-Wilk. Isso avalia a normalidade da distribuição dos escores. Um resultado não significativo (valor Sig. superior a 0,05) indica normalidade.

Neste caso, o Sig. o valor é 0,000, sugerindo violação da suposição de normalidade, o que é bastante comum em amostras maiores.

Espero que esse post tenha sido útil!

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Referência: Pallant, Julie. Spss Survival Manual: A Step by Step Guide to Data Analysis Using Spss. Maidenhead: Open University Press/McGraw-Hill, 2010. Print.

BRUNO FIGUEIREDO DAMÁSIO

Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria desde 2007.

Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) eEditor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometri e Métodos Quantitativos.

Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 3000 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais. Atualmente, me dedico a formação de novos pesquisadores, através da Psicometria Online Academy. Minha missão é ampliar a formação em Psicometria no Brasil e lhe auxiliar a conquistar os seus objetivos profissionais.

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