tutorial análise estatística
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Tutorial relativo à análise estatística com auxílio do Microsoft Excel Starter 2010 e do IBM-SPSS Statistics (version 20) para a realização da componente empírica da dissertação de Mestrado em Psicologia Clínica e da Saúde, da Universidade de Évora, intitulada “Modularidade da perceção da cor em idosos: Busca visual de matizes com comprimentos de onda curtos processados pelo mesmo e por diferentes canais percetivos”, sob orientação do Doutor António M. Diniz.TRANSCRIPT
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Tutorial relativo à análise estatística com auxílio do Microsoft Excel Starter 2010
e do IBM-SPSS Statistics (version 20) para a realização da componente empírica
da dissertação de Mestrado em Psicologia Clínica e da Saúde, da Universidade
de Évora, intitulada “Modularidade da perceção da cor em idosos: Busca visual
de matizes com comprimentos de onda curtos processados pelo mesmo e por
diferentes canais percetivos”, sob orientação do Doutor António M. Diniz.
Agradece-se ao Doutor Miguel Oliveira pelos conhecimentos indispensáveis à
elaboração do presente tutorial.
Realizado por Duarte Parreira, em 24 de setembro de 2014.
1. Exportação das respostas para o programa Microsoft Excel Starter 2010
- Concluídas as experiências, os tempos de resposta e as respostas dos
participantes foram registados automaticamente pelo SuperLab (Version 5) num
documento do Bloco de Notas. O conteúdo deste documento deve ser copiado
integralmente para uma folha do Microsoft Excel Starter 2010 (Ctrl + T para copiar
todo o documento e Ctrl + V para colar). Os resultados que a seguir se apresentam
ilustram o processo através do exemplo de um caso da amostra utilizada na
dissertação.
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2. Cálculo das médias dos tempos de resposta de cada participante com recurso
ao Microsoft Excel Starter 2010
2.1 Seleção dos dados e eliminação das respostas erradas
- Dos dados recolhidos devem selecionar-se as colunas “Event Name”, “Reaction
Time”, “Error Code” e “Alvo”, podendo eliminar-se as restantes colunas.
- Sobre a coluna “Error Code” deve efetuar-se a inspeção visual dos dados com o
propósito de detetar a letra “I” (que corresponde a uma resposta incorreta). Todas
as linhas que contenham a letra “I” devem ser eliminadas. Note que as respostas
incorreta devem, no entanto, ser proporcionalmente comparadas às respostas
corretas (ponto de corte 49/50%; cf. dissertação).
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2.2 Ordenação dos dados
- Uma vez eliminadas as respostas incorretas, os dados devem ser ordenados
primeiramente em função da presença ou ausência de alvo e, após a inserção de
uma nova linha entre os dois grupos formados, os dados devem ser novamente
ordenados em função do nome do evento.
- Entre os vários grupos, formados com a ordenação, devem inserir-se duas novas
linhas e escrever “Média” na primeira destas.
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2.3 O cálculo da média
- Para efetuar o cálculo da média deve selecionar-se a célula imediatamente a à
frente da célula da Média e no menu Fórmulas selecionar a opção Inserir Função.
No menu que surge deve escolher-se a opção da média e definir as células
abrangidas pela função. Este subponto deve aplicar-se à amostra e repetir-se para,
quando for o caso, subgrupos amostrais.
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- Após a realização das médias, o documento deve ser guardado,
preferencialmente com o mesmo nome do documento do Bloco de Notas. Os
pontos 1 e 2 devem ser repetidos para as restantes condições de cada tarefa
experimental.
3. Exportação das médias dos tempos de resposta para o programa IBM-SPSS
Statistics (version 20)
3.1 Criação das variáveis no ficheiro do programa IBM-SPSS Statistics
(version 20)
- Excluindo as variáveis de cariz sociodemográfico, as quais devem ter sido
previamente criadas, devem ser definidas novas variáveis relativas aos tempos de
resposta. Tais variáveis devem respeitar as várias condições presentes nas tarefas
experimentais. Deste modo, e considerando o caso em apreciação na dissertação,
devem ser criadas 12 variáveis, resultantes das combinações das três condições:
cenário com quatro, oito ou 12 elementos; presença ou ausência do alvo; e alvo
com matiz amarelo ou azul (3x2x2). Para além destas, devem ainda criar-se mais
seis variáveis conjugadas, que resultam da média das variáveis que partilham duas
condições (e.g., cenários com quatro elementos e com alvo).
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Nota: Nas figuras acima é possível ver as variáveis codificadas, no SPSS, para o par de
matizes amarelo e azul. A título de exemplo, a variável AA4AzulSemAlvo corresponde à
média dos tempos de resposta nos cenários com quatro elementos amarelos (i.e., sem alvo
azul).
3.2 Registo dos tempos de resposta no IBM-SPSS Statistics (version 20)
- Concluída a criação das variáveis, deve ser registados os tempos de resposta de
cada participante. Para tal, deve voltar-se a consultar o documento Excel, de cada
participante, e fazer a correspondência entre as médias previamente calculadas e a
variável presente no SPSS. O tempo de reposta deve então ser copiado (Ctrl+C) e
colado (Ctrl + V) na célula do SPSS correspondente.
- Para o cálculo das médias das variáveis conjugadas, deve selecionar-se o menu
Transform e dentro deste selecione-se Compute Variable.
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- No menu Compute Variable, o nome da variável deve ser definido em Target
Variable e em Numeric Expression deve inserir-se a função estatística da média,
após a seleção de Statistical em Function group e Mean em Functions and Special
Variables. Os pontos de interrogação devem ser substituídos pelas devidas
variáveis, considerando o conjunto de casos em apreciação na investigação
(ilustrações provenientes dos dados da dissertação). Este subponto deve repetir-se
para as restantes variáveis conjugadas.
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4. Pedido da ANOVA (two-way) de medidas repetidas no IBM-SPSS Statistics
(version 20)
- Selecione-se o menu Analyze, seguidamente a opção General Linear Model e
dentro deste Repeated Measures
- No menu Repeated Measures Define Factor(s) deve definir-se o fator número de
elementos com 3 níveis e o fator presença ou ausência do alvo com 2 níveis. Por
exemplo, para o primeiro fator deve escrever-se “NumeroElementos” em Within-
Subject Factor Name, “3” em Number of Levels e clique-se em Add. Em Measure
Name deve escrever-se “TempoResposta” (uma vez que são apreciados os tempos
de resposta).
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- Definidos os dois fatores, clique-se em Define. Em Within-Subjects Variables
devem introduzir-se as variáveis, tendo em conta a definição dos vários níveis dos
fatores e das combinações pré-definidas. Por exemplo, se o nível 1 do fator
NumeroElementos corresponder a quatro elementos e se o nível 1 do fator
PresençaAusenciaAlvo corresponder a alvo presente, então onde está
“_?_(1,1,TempoResposta)” deve introduzir-se a variável que corresponde aos
tempos de resposta dos cenários com quatro elementos e com alvo presente.
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- Em Between-Subjects Factor(s) devem introduzir-se o designativo da variável de
interesse (comparação entre grupos). No caso, exemplifica-se com a variável
Grupoetário.
- Clique em Plots, coloque o fator NumeroElementos em Horizontal Axis e o fator
PresençaAusenciaAlvo em Separate Lines, clique Add. Repita este último passo,
colocando a variável Grupoetário em Separate Plots. Uma vez efetuado o pedido
dos três gráficos, clique em Continue.
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- Por fim, clique em Options, em Estimated Marginal Means devem passar-se todos
os fatores presentes em Factor(s) and Factor Interactions para Display Means for,
selecionando-se a opção Compare main effects e a opção Bonferroni (a mais
conservadora) em Confidence interval adjustment. Em Display devem selecionar-se
as opções Descriptive statistics, Estimates of effect size, Observed power e
Homogeneity tests. Clique Continue e Ok.
- No caso da não verificação dos pressupostos estatísticos para a realização da
ANOVA de medidas repetidas com utilização do comando Between-Subjects Factor(s)
pode ser utilizada em alternativa a partição da amostra nos grupos em apreciação
através do comando Split File. Ilustrando esta opção por recurso à dissertação, para a
verificação de diferenças de género deve repetir-se todo o ponto 4. deste tutorial,
incluindo previamente a divisão dos dados em função da variável Género. Para tal,
deve clicar-se em Data e seguidamente em Split File.
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- No menu Split File deve selecionar-se a opção Compare groups e colocar a variável
Género em Groups Based on. Clique Ok.
- Uma vez efetuada a divisão dos dados em função do Género, deve executar-se
novamente o procedimento descrito no ponto 4..