Neste post, apresentaremos um tutorial de como fazer o teste qui-quadrado de independência no SPSS.
Primeiramente, descreveremos de forma breve quando usar o teste qui-quadrado de independência, introduzindo um exemplo que será usado no tutorial. Em seguida, descreveremos o passo a passo de como realizar, interpretar e reportar os resultados de um teste qui-quadrado de independência no SPSS.
Quando usar o teste qui-quadrado de independência?
O teste qui-quadrado de independência é usado para explorar a associação entre duas variáveis categóricas, ou seja, variáveis nominais ou ordinais. Em outras palavras, cada uma dessas variáveis pode ter duas ou mais categorias. Em resumo, esse teste compara as frequências observadas de casos que ocorrem em cada uma das categorias com as frequências que seriam esperadas se não houvesse associação entre as duas variáveis.
Por exemplo, suponha que avaliamos 100 adultos quanto aos hábitos de consumo de café (consome, não consome) e de qualidade de sono (tem insônia, não tem insônia). A Figura 1 apresenta uma tabela de contingências 2 × 2, isto é, uma representação que cruza a classificação nas duas variáveis para os 100 adultos de nossa amostra.
Nesse exemplo, desejamos explorar a relação entre consumo de café e insônia. Em particular, queremos responder à seguinte pergunta: existe associação entre consumo de café e insônia? Para isso, realizaremos um teste qui-quadrado de independência no SPSS.
Como fazer o teste qui-quadrado de independência no SPSS?
Abrindo o banco de dados
Primeiramente, abra o seu banco de dados. A Figura 2 mostra as primeiras 10 linhas do banco de dados baseado no exemplo descrito anteriormente.
Apesar de as entradas das linhas aparecerem como textos, as categorias “Não consome café” e “Não tem insônia” estão codificadas como 0, e as categorias “Consome café” e “Tem insônia” estão codificadas como 1. Caso seus dados sejam verdadeiramente textuais, isso não será um problema para essa análise, mas poderá resultar em problemas para outros tipos de análise que você venha a fazer (p.ex., teste de Mann–Whitney).
Solicitando a análise
Para realizar o qui-quadrado, siga o caminho Analisar > Estatísticas descritivas > Tabela de referência cruzada, conforme ilustra a Figura 3.
Uma caixa de diálogo abrirá na tela. Em seguida, insira uma das variáveis em Linha(s) e a outra em Coluna(s). A posição de cada variável é irrelevante para o resultado do teste (embora você possa ter uma preferência que facilite sua compreensão). Na Figura 4, escolhemos um arranjo que gera uma tabela similar àquela apresentada na Figura 1.
Em seguida, clique no botão Estatísticas. Na nova janela, marque as opções Quiquadrado e V de Cramer e Fi. O arranjo de sua janela deverá ser similar àquele ilustrado na Figura 5. Em seguida, clique em Continuar.
Para executar a análise, clique em OK.
Como interpretar o teste qui-quadrado de independência no SPSS?
Tabelas descritivas
O SPSS produzirá uma saída contendo quatro tabelas. Primeiramente, vamos considerar as duas primeiras tabelas, que mostram apenas informações descritivas (veja a Figura 6). A primeira tabela indica as quantidades e percentuais de casos válidos, ausentes e totais da amostra.
Como em nosso exemplo todos os casos são válidos, a primeira tabela apenas confirma que todas as linhas do banco de dados são casos válidos. Em suas pesquisas, contudo, é importante inspecionar esses valores antes de interpretar as demais tabelas.
Tabelas inferenciais
A segunda tabela da Figura 6 reproduz as informações contidas na Figura 1, ou seja, ela expressa as frequências de observações em cada uma das quatro células que compõem o delineamento da pesquisa. Essa tabela indica que quem consome café é mais provável de relatar ter insônia (40 de 50 casos) que quem não consome café (22 de 50 casos).
Mas essa tendência indica uma associação significativa? Para responder a essa pergunta, interpretaremos as duas últimas tabelas da saída do SPSS, ambas apresentadas na Figura 7. Algumas das células foram destacadas, pois são elas que iremos interpretar a seguir.
Na primeira tabela da Figura 7, temos o resultado do teste qui-quadrado, que foi de 13,75, associado a 1 grau de liberdade e a um valor de p menor que 0,001. Se adotarmos o nível convencional de significância de 0,05, então concluíremos que observamos uma associação estatisticamente significativa entre consumo de café e relatos de insônia.
Mas quão forte é essa associação? A resposta é apresentada nas linhas da segunda tabela da Figura 7, que contêm o coeficiente φ (letra grega phi) e o V de Cramér. Entretanto, no caso especial em que a tabela de contingências é 2 × 2, o V de Cramer é idêntico ao coeficiente phi. Desse modo, focaremos nossa interpretação no coeficiente phi.
O coeficiente phi pode ser interpretado de maneira análoga ao coeficiente r de Pearson. Em nosso exemplo, podemos interpretar esse valor como indicando uma associação moderada entre consumo de café e relatos de insônia.
Como reportar os resultados do teste qui-quadrado de independência?
Os resultados de um teste qui-quadrado de independência devem fazer menção à estatística do teste, aos graus de liberdade, ao valor de p e a uma medida de tamanho de efeito. Com base nisso, seguindo as normas de publicação da American Psychological Association (APA), 7ª edição, o relato seria feito mais ou menos assim:
A Figura 1 apresenta a tabela de contingências cruzando as variáveis relacionadas ao consumo de café e sintomas de insônia. Ela indica que quem não consome café tem uma tendência a não ter sintomas de insonia (56%), enquanto aqueles que consomem café têm uma forte tendência a ter insônia (80%). Um teste qui-quadrado de independência indicou que essa associação entre consumo de café e insônia foi significativa e moderada, χ2(1, N = 100) = 13,75, p < 0,001, φ = 0,37.
Conclusão
Neste post, você aprendeu a fazer o teste qui-quadrado de independência no SPSS. Além disso, você também também aprendeu a solicitar medidas de tamanho de efeito. Por fim, você viu como interpretar e reportar os resultados. Se você quer aprender essa mesma análise em outro software, então veja nosso tutorial de como fazer um teste qui-quadrado de independência no R.
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Referências
Field, A. (2017). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). Sage.
Howell, D. C. (2013). Alternative correlational techniques. In D. C. Howell, Statistical methods for psychology (8th ed., pp. 303–324). Wadsworth Cengage Learning.
Como citar este post
Lima, M. (2022, 6 de janeiro). Como fazer o teste qui-quadrado de independência no SPSS? Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/teste-qui-quadrado-de-independencia-no-spss/
