EXERCÍCIO 16 – PSICOMETRIA: ANÁLISE DA CONSISTÊNCIA
INTERNA E NORMALIZAÇÃO DE MEDIDAS
Investigação Científica em Psicologia: Teoria e Prática

 

SPSS

OUTPUT 28

 

 

Análise da Consistência Interna

 

 

Comandos e Output 28A (Questões 1a, 3 e 4)

 
GET
 
  FILE='C:\Documents and Settings\user\Desktop\E16_DATA.sav'.
 
RELIABILITY
 
  /VARIABLES=v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7 v8 v9 v10 v11 v12 v13 v14 v15 v16 v17 v18
 
  v19 v20 v21 v22 v23
 
  /FORMAT=NOLABELS
 
  /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA
 
  /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE
 
  /SUMMARY=TOTAL MEANS VARIANCE COV CORR .

Reliability 

 
 
 ****** Method 2 (covariance matrix) will be used for this analysis ******
 
 
 
  R E L I A B I L I T Y   A N A L Y S I S   -   S C A L E   (A L P H A)
 
 
 
                             Mean        Std Dev       Cases
 
 
 
  1.     V1                2,7733         1,1191       172,0
 
  2.     V2                3,5523          ,7031       172,0
 
  3.     V3                2,8779         1,1302       172,0
 
  4.     V4                2,4767         1,2862       172,0
 
  5.     V5                3,1047          ,9915       172,0
 
  6.     V6                3,0465          ,9417       172,0
 
  7.     V7                2,2209         1,3368       172,0
 
  8.     V8                2,5058         1,3134       172,0
 
  9.     V9                3,4070          ,9097       172,0
 
 10.     V10               2,0640         1,2711       172,0
 
 11.     V11               2,7965          ,8715       172,0
 
 12.     V12               1,3430         1,2206       172,0
 
 13.     V13               3,2907          ,8701       172,0
 
 14.     V14               2,9128          ,9356       172,0
 
 15.     V15               2,4942         1,1822       172,0
 
 16.     V16               2,5291         1,2492       172,0
 
 17.     V17               2,4767         1,4325       172,0
 
 18.     V18               1,7674         1,3906       172,0
 
 19.     V19               2,6802         1,1224       172,0
 
 20.     V20               2,6570         1,0338       172,0
 
 21.     V21               2,9128          ,8842       172,0
 
 22.     V22               3,0872          ,8908       172,0
 
 23.     V23               1,9128         1,4341       172,0
 
 
 
        N of Cases =       172,0
 
 
 
                                                   N of
 
Statistics for       Mean   Variance    Std Dev  Variables
 
      Scale       60,8895   114,4614    10,6987         23
 
 
 
Item Means           Mean    Minimum    Maximum      Range    Max/Min   Variance
 
                   2,6474     1,3430     3,5523     2,2093     2,6450      ,2845
 
 
 
Item Variances       Mean    Minimum    Maximum      Range    Max/Min   Variance
 
                   1,2735      ,4943     2,0567     1,5624     4,1606      ,2170
 
 
 
Inter-item
 
Covariances          Mean    Minimum    Maximum      Range    Max/Min   Variance
 
                    ,1683     -,3342     1,0172     1,3514    -3,0437      ,0402
 
 
 
Inter-item
 
Correlations         Mean    Minimum    Maximum      Range    Max/Min   Variance
 
                    ,1305     -,3074      ,5678      ,8751    -1,8473      ,0202
 
 
 
 
 
Item-total Statistics
 
 
 
               Scale          Scale      Corrected
 
               Mean         Variance       Item-         Squared          Alpha
 
              if Item        if Item       Total         Multiple        if Item
 
              Deleted        Deleted    Correlation    Correlation       Deleted
 
 
 
V1            58,1163       105,0156        ,3572         ,3334           ,7679
 
V2            57,3372       109,8388        ,2801         ,3121           ,7730
 
V3            58,0116       109,2981        ,1644         ,1733           ,7791
 
V4            58,4128       104,3257        ,3228         ,4753           ,7701
 
V5            57,7849       105,5499        ,3891         ,4252           ,7667
 
V6            57,8430       104,4723        ,4729         ,4816           ,7628
 
V7            58,6686       105,4042        ,2648         ,2640           ,7743
 
V8            58,3837       101,5829        ,4213         ,3586           ,7633
 
V9            57,4826       109,4207        ,2214         ,2488           ,7751
 
V10           58,8256       100,2852        ,4934         ,5180           ,7585
 
V11           58,0930       111,6638        ,1107         ,3695           ,7799
 
V12           59,5465       110,3662        ,1016         ,3944           ,7837
 
V13           57,5988       109,5516        ,2280         ,1710           ,7748
 
V14           57,9767       106,6427        ,3593         ,3595           ,7685
 
V15           58,3953       102,1469        ,4568         ,3533           ,7615
 
V16           58,3605       101,5886        ,4492         ,4356           ,7617
 
V17           58,4128       102,3491        ,3471         ,3548           ,7688
 
V18           59,1221       105,0435        ,2625         ,2570           ,7748
 
V19           58,2093       102,0612        ,4913         ,4103           ,7599
 
V20           58,2326       104,6123        ,4152         ,2599           ,7650
 
V21           57,9767       109,7538        ,2119         ,3885           ,7755
 
V22           57,8023       113,7619       -,0049         ,3441           ,7852
 
V23           58,9767        98,2451        ,4981         ,5340           ,7572
 
 
 
Reliability Coefficients    23 items
 
 
 
Alpha =   ,7779           Standardized item alpha =   ,7754
 
 

 

Comandos e Output 28B (Questão 6a)

 
COMPUTE IT_PAR=v2+v4+v6+v8+v10+v12+v14+v16+v18+v20+v22.
 
COMPUTE IT_IMP=v1+v3+v5+v7+v9+v11+v13+v15+v17+v19+v21+v23.
 
EXECUTE.
 
CORRELATIONS
 
  /VARIABLES=it_imp it_par
 
  /PRINT=TWOTAIL NOSIG
 
  /MISSING=PAIRWISE .

Correlations

Correlations

 

 

IT_IMP

IT_PAR

IT_IMP

Pearson Correlation

1,0000

,6771(**)

Sig. (2-tailed)

,

,0000

N

172,0000

172,0000

IT_PAR

Pearson Correlation

,6771(**)

1,0000

Sig. (2-tailed)

,0000

,

N

172,0000

172,0000

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

 

 

Comandos e Output 28C (Questão 6b)

 
RELIABILITY
 
  /VARIABLES=v1 v3 v5 v7 v9 v11 v13 v15 v17 v19 v21 v23
 
  /FORMAT=NOLABELS
 
  /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA.

Reliability 

 
 
 ****** Method 1 (space saver) will be used for this analysis ******
 
 
 
 
 
  R E L I A B I L I T Y   A N A L Y S I S   -   S C A L E   (A L P H A)
 
 
 
Reliability Coefficients
 
 
 
N of Cases =    172,0                    N of Items = 12
 
 
 
Alpha =    ,6312

 

 
 
 
RELIABILITY
 
  /VARIABLES=v2 v4 v6 v8 v10 v12 v14 v16 v18 v20 v22
 
  /FORMAT=NOLABELS
 
  /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA.

Reliability 

 
 
 ****** Method 1 (space saver) will be used for this analysis ******
 
 
 
 
 
  R E L I A B I L I T Y   A N A L Y S I S   -   S C A L E   (A L P H A)
 
 
 
Reliability Coefficients
 
 
 
N of Cases =    172,0                    N of Items = 11
 
 
 
Alpha =    ,6190

 

 
 

Comandos e Output 28D (Questões 7a  e 7b)

 
RELIABILITY
 
  /VARIABLES=v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7 v8 v9 v10 v11 v12 v13 v14 v15 v16 v17 v18
 
  v19 v20 v21 v22 v23
 
  /FORMAT=NOLABELS
 
  /SCALE(SPLIT)=ALL/MODEL=SPLIT.

Reliability 

 
 
 ****** Method 1 (space saver) will be used for this analysis ******
 
 
 
 
 
  R E L I A B I L I T Y   A N A L Y S I S   -   S C A L E   (S P L I T)
 
 
 
Reliability Coefficients
 
 
 
N of Cases =    172,0                    N of Items = 23
 
 
 
Correlation between forms =    ,6241     Equal-length Spearman-Brown =     ,7686
 
 
 
Guttman Split-half =           ,7680     Unequal-length Spearman-Brown =   ,7688
 
 
 
 12 Items in part 1                       11 Items in part 2
 
 
 
Alpha for part 1 =             ,6113     Alpha for part 2 =                ,6672

 

 

RELIABILITY
 
  /VARIABLES=v1 TO v12
 
  /FORMAT=NOLABELS
 
  /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA.

Reliability 

 
 
 ****** Method 1 (space saver) will be used for this analysis ******
 
 
 
  R E L I A B I L I T Y   A N A L Y S I S   -   S C A L E   (A L P H A)
 
 
 
Reliability Coefficients
 
 
 
N of Cases =    172,0                    N of Items = 12
 
 
 
Alpha =    ,6113
 
 
 
 
RELIABILITY
 
  /VARIABLES=v13 TO v23
 
  /FORMAT=NOLABELS
 
  /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA.

Reliability 

 
 
 ****** Method 1 (space saver) will be used for this analysis ******
 
 
 
  R E L I A B I L I T Y   A N A L Y S I S   -   S C A L E   (A L P H A)
 
 
 
Reliability Coefficients
 
 
 
N of Cases =    172,0                    N of Items = 11
 
 
 
Alpha =    ,6672

 

 

 

 

SPSS

OUTPUT 29

Análise da Consistência Interna

 

Comandos e Output 29A  (Questões 9.1 e 9.2)

 
GET
 
  FILE='C:\Documents and Settings\user\Desktop\E16_DATA.sav'.
 
RELIABILITY
 
  /VARIABLES=V1 V3 V5 V7 V9 V13 V15 V18 V20 V22
 
  /FORMAT=NOLABELS
 
  /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA
 
  /STATISTICS=SCALE
 
  /SUMMARY=MEANS CORR.

Reliability 

 ****** Method 2 (covariance matrix) will be used for this analysis ******
 
 
 
  R E L I A B I L I T Y   A N A L Y S I S   -   S C A L E   (A L P H A)
 
 
 
        N of Cases =       172,0
 
                                                   N of
 
Statistics for       Mean   Variance    Std Dev  Variables
 
      Scale       27,6802    27,0492     5,2009         10
 
Item Means           Mean    Minimum    Maximum      Range    Max/Min   Variance
 
                   2,7680     1,7674     3,4070     1,6395     1,9276      ,2552
 
Inter-item
 
Correlations         Mean    Minimum    Maximum      Range    Max/Min   Variance
 
                    ,1395     -,0626      ,4196      ,4822    -6,7050      ,0122
 
 
 
Reliability Coefficients    10 items
 
Alpha =   ,6150           Standardized item alpha =   ,6186
 
 
 
RELIABILITY
 
  /VARIABLES=V2 V6 V11 V14 V17 V19 V21
 
  /FORMAT=NOLABELS
 
  /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA
 
  /STATISTICS=SCALE
 
  /SUMMARY=MEANS CORR.

Reliability 

 ****** Method 2 (covariance matrix) will be used for this analysis ******
 
 
 
  R E L I A B I L I T Y   A N A L Y S I S   -   S C A L E   (A L P H A)
 
 
 
        N of Cases =       172,0
 
                                                   N of
 
Statistics for       Mean   Variance    Std Dev  Variables
 
      Scale       20,3779    17,3827     4,1693          7
 
Item Means           Mean    Minimum    Maximum      Range    Max/Min   Variance
 
                   2,9111     2,4767     3,5523     1,0756     1,4343      ,1141
 
Inter-item
 
Correlations         Mean    Minimum    Maximum      Range    Max/Min   Variance
 
                    ,2475      ,0680      ,4430      ,3750     6,5159      ,0167
 
 
 
Reliability Coefficients     7 items
 
Alpha =   ,6895           Standardized item alpha =   ,6972
 
 
 
 
 
RELIABILITY
 
  /VARIABLES=V4 V8 V10 V12 V16 V23
 
  /FORMAT=NOLABELS
 
  /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA
 
  /STATISTICS=SCALE
 
  /SUMMARY=MEANS CORR.

Reliability 

 ****** Method 2 (covariance matrix) will be used for this analysis ******
 
 
 
  R E L I A B I L I T Y   A N A L Y S I S   -   S C A L E   (A L P H A)
 
 
 
        N of Cases =       172,0
 
                                                   N of
 
Statistics for       Mean   Variance    Std Dev  Variables
 
      Scale       12,8314    29,2755     5,4107          6
 
Item Means           Mean    Minimum    Maximum      Range    Max/Min   Variance
 
                   2,1386     1,3430     2,5291     1,1860     1,8831      ,2182
 
Inter-item
 
Correlations         Mean    Minimum    Maximum      Range    Max/Min   Variance
 
                    ,3768      ,1372      ,5678      ,4305     4,1369      ,0129
 
 
 
Reliability Coefficients     6 items
 
Alpha =   ,7859           Standardized item alpha =   ,7839
 
 
 
 
 
 

Comandos e Output 29B (Questão 10)

 
COMPUTE C_SI_PRI=V1+V3+V5+V7+V9+V13+V15+V18+V20+V22.
 
COMPUTE C_SI_PUB=V2+V6+V11+V14+V17+V19+V21.
 
COMPUTE ANS_SOC=V4+V8+V10+V12+V16+V23.
 
COMPUTE ESC_TOT=C_SI_PRI+C_SI_PUB+ANS_SOC.
 
CORRELATIONS /VARIABLES= C_SI_PRI C_SI_PUB ANS_SOC ESC_TOT.

Correlations

Correlations

 

 

C_SI_PRI

C_SI_PUB

ANS_SOC

ESC_TOT

C_SI_PRI

Pearson Correlation

1,0000

,4341

,2481

,7808

Sig. (2-tailed)

,

,0000

,0010

,0000

N

172

172

172

172

C_SI_PUB

Pearson Correlation

,4341

1,0000

,1765

,6900

Sig. (2-tailed)

,0000

,

,0205

,0000

N

172

172

172

172

ANS_SOC

Pearson Correlation

,2481

,1765

1,0000

,6951

Sig. (2-tailed)

,0010

,0205

,

,0000

N

172

172

172

172

ESC_TOT

Pearson Correlation

,7808

,6900

,6951

1,0000

Sig. (2-tailed)

,0000

,0000

,0000

,

N

172

172

172

172

 

 
COMPUTE TOT_PRI=ESC_TOT-C_SI_PRI.
 
COMPUTE TOT_PUB=ESC_TOT-C_SI_PUB.
 
COMPUTE TOT_ANS=ESC_TOT-ANS_SOC.
 
CORRELATIONS /VARIABLES= C_SI_PRI TOT_PRI.

Correlations

Correlations

 

 

C_SI_PRI

TOT_PRI

C_SI_PRI

Pearson Correlation

1,0000

,4265

Sig. (2-tailed)

,

,0000

N

172

172

TOT_PRI

Pearson Correlation

,4265

1,0000

Sig. (2-tailed)

,0000

,

N

172

172

 

 
CORRELATIONS /VARIABLES= C_SI_PUB TOT_PUB.

Correlations

Correlations

 

 

C_SI_PUB

TOT_PUB

C_SI_PUB

Pearson Correlation

1,0000

,3833

Sig. (2-tailed)

,

,0000

N

172

172

TOT_PUB

Pearson Correlation

,3833

1,0000

Sig. (2-tailed)

,0000

,

N

172

172

 

 

CORRELATIONS /VARIABLES= ANS_SOC TOT_ANS.

Correlations

Correlations

 

 

ANS_SOC

TOT_ANS

ANS_SOC

Pearson Correlation

1,0000

,2548

Sig. (2-tailed)

,

,0007

N

172

172

TOT_ANS

Pearson Correlation

,2548

1,0000

Sig. (2-tailed)

,0007

,

N

172

172

 

 

Comandos e Output 29C (Questão 11)

 
RELIABILITY
 
  /VARIABLES=V1 V3 V5 V7 V9 V13 V15 V18 V20 V22
 
  /FORMAT=NOLABELS
 
  /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA
 
  /STATISTICS=SCALE
 
  /SUMMARY=TOTAL .

Reliability 

 ****** Method 1 (space saver) will be used for this analysis ******
 
 
 
  R E L I A B I L I T Y   A N A L Y S I S   -   S C A L E   (A L P H A)
 
                                                   N of
 
Statistics for       Mean   Variance    Std Dev  Variables
 
      SCALE       27,6802    27,0492     5,2009         10
 
 
 
Item-total Statistics
 
               Scale          Scale      Corrected
 
               Mean         Variance       Item-            Alpha
 
              if Item        if Item       Total           if Item
 
              Deleted        Deleted    Correlation        Deleted
 
V1            24,9070        21,9211        ,3698           ,5694
 
V3            24,8023        24,0309        ,1571           ,6193
 
V5            24,5756        21,5089        ,4955           ,5447
 
V7            25,4593        22,0510        ,2558           ,6000
 
V9            24,2733        23,1354        ,3527           ,5779
 
V13           24,3895        24,3445        ,2268           ,6018
 
V15           25,1860        20,9242        ,4371           ,5507
 
V18           25,9128        21,8812        ,2486           ,6034
 
V20           25,0233        22,7129        ,3316           ,5797
 
V22           24,5930        25,9621        ,0323           ,6360
 
 
 
Reliability Coefficients
 
N of Cases =    172,0                    N of Items = 10
 
Alpha =    ,6150

 

 

SYSTAT 10.2 (Módulo Testat)

OUTPUT 30

Análise da Consistência Interna

 

Comandos (Questões 1a, 2, 3 e 6b)

>USE "C:\Documents and Settings\user\Desktop\E16_DATA.SYD"

SYSTAT Rectangular file C:\Documents and Settings\user\Desktop\E16_DATA.SYD,

created Tue Oct 1, 2002 at 03:20:18, contains variables:

 NI           SEX          V1           V2           V3           V4

 V5           V6           V7           V8           V9           V10

 V11          V12          V13          V14          V15          V16

 V17          V18          V19          V20          V21          V22

 V23

 

>TESTAT

>MODEL V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 V21 V22 V23

 

<Bookmark(3)>

 

>ESTIMATE / CLASS

 

Output

 

 

Case Case label     Odd-score   Even-score  Total-score

Mean-score   z-score

    1      41.0000      36.0000      77.0000       3.3478    1.5102

[…]

  172      26.0000      21.0000      47.0000       2.0435   -1.3020

 

172 cases were processed.  0 had missing data.

 

Data below are based on 172 complete cases for 23 data items.

 

Test score statistics

 

                         Total     Average         Odd        Even

Mean                   60.8895      2.6474     32.9477     27.9419

Std Dev                10.6675      0.4638      5.9867      5.6617

Std Err                 0.8158      0.0355      0.4578      0.4330

Maximum                84.0000      3.6522     44.0000     40.0000

Minimum                14.0000      0.6087      8.0000      6.0000

N cases               172.0000    172.0000    172.0000    172.0000

 

Internal consistency data

 

Split-half correlation             0.677

Spearman-Brown Coefficient         0.807

Guttman (Rulon) Coefficient        0.807

Coefficient Alpha - all items      0.778

Coefficient Alpha - odd items      0.631

 

[…]

 

Approximate standard error of measurement of total score

for 15 z score intervals

 

     z score Total score           N   Std Error

     -3.7500     20.8863           1      2.0000

     -3.2500     26.2201           1      6.0000

     -2.7500     31.5539           2      2.1213

     -2.2500     36.8876           0       .

     -1.7500     42.2214          14      7.4881

     -1.2500     47.5551          16      7.6240

     -0.7500     52.8889          34      7.4715

     -0.2500     58.2227          33      7.1605

      0.2500     63.5564          32      5.8550

      0.7500     68.8902          20      5.9498

      1.2500     74.2239          16      7.3186

      1.7500     79.5577           3      5.0662

      2.2500     84.8915           0       .

      2.7500     90.2252           0       .

      3.2500     95.5590           0       .

 

Item reliability statistics

 

 

                                     Item-    Item    Excl    Excl

                                     Total  Reliab    Item    Item

Item Label        Mean     Std Dev       R   Index       R   Alpha

   1 V1         2.7733      1.1158   0.447   0.499   0.357   0.768

   2 V2         3.5523      0.7010   0.340   0.238   0.280   0.773

   3 V3         2.8779      1.1269   0.266   0.300   0.164   0.779

   4 V4         2.4767      1.2825   0.428   0.549   0.323   0.770

   5 V5         3.1047      0.9886   0.466   0.461   0.389   0.767

   6 V6         3.0465      0.9389   0.540   0.507   0.473   0.763

   7 V7         2.2209      1.3330   0.379   0.505   0.265   0.774

   8 V8         2.5058      1.3096   0.520   0.681   0.421   0.763

   9 V9         3.4070      0.9071   0.301   0.273   0.221   0.775

  10 V10        2.0640      1.2674   0.581   0.736   0.493   0.759

  11 V11        2.7965      0.8690   0.191   0.166   0.111   0.780

  12 V12        1.3430      1.2170   0.214   0.260   0.102   0.784

  13 V13        3.2907      0.8676   0.304   0.264   0.228   0.775

  14 V14        2.9128      0.9329   0.434   0.405   0.359   0.768

  15 V15        2.4942      1.1788   0.542   0.639   0.457   0.762

  16 V16        2.5291      1.2456   0.540   0.673   0.449   0.762

  17 V17        2.4767      1.4283   0.462   0.660   0.347   0.769

  18 V18        1.7674      1.3866   0.381   0.529   0.263   0.775

  19 V19        2.6802      1.1191   0.569   0.637   0.491   0.760

  20 V20        2.6570      1.0308   0.494   0.509   0.415   0.765

  21 V21        2.9128      0.8816   0.290   0.256   0.212   0.775

  22 V22        3.0872      0.8882   0.078   0.070  -0.005   0.785

  23 V23        1.9128      1.4299   0.595   0.851   0.498   0.757

[...]

 

 

SPSS (Syntax Files)

OUTPUT 31

Análise da Consistência Interna

 

Comandos (Questão 12.1)

 
*** Estimação da fidelidade (consistência interna) em função do
 
*** aumento do número de itens de uma medida
 
*** Valentim Rodrigues Alferes (Universidade de Coimbra, 2002)
 
*** valferes@fpce.uc.pt
 
**
 
** Esta sintaxe estima o aumento do coeficiente de consistência interna
 
** de uma medida (r_kk), em função do acréscimo de um determinado
 
** número de itens semelhantes, e constitui uma adaptação da Equação
 
** 7.6 de Nunnally (1978, p. 243).
 
 
 
INPUT PROGRAM.
 
LOOP X= 1 TO 1.
 
END CASE.
 
END LOOP.
 
END FILE.
 
END INPUT PROGRAM.
 
EXECUTE.
 
* Introduza o coeficiente de consistência interna actual.
 
COMPUTE r_xx = 0.6150.
 
* Introduza o actual número de itens.
 
COMPUTE i_actual = 10.
 
* Introduza o número de itens adicionais.
 
COMPUTE i_adicio = 5.
 
COMPUTE k=(i_actual+i_adicio)/i_actual.
 
COMPUTE r_kk=(k*r_xx)/(1+(k-1)*r_xx).
 
EXECUTE.
 
FORMATS r_xx(F8.2) i_actual(F8.0) i_adicio(F8.0) r_kk(F8.2).
 
LIST VARIABLES=r_xx i_actual i_adicio r_kk.
 
 

Output

List 

 
 
    R_XX I_ACTUAL I_ADICIO     R_KK
 
 
 
     ,62       10        5      ,71
 
 
 
Number of cases read:  1    Number of cases listed:  1

 

 

SPSS (Syntax Files)

OUTPUT 32

Análise da Consistência Interna

 

Comandos

 
*** Estimação da fidelidade (consistência interna) em função do
 
*** aumento do número de itens de uma medida
 
*** Valentim Rodrigues Alferes (Universidade de Coimbra, 2002)
 
*** valferes@fpce.uc.pt
 
**
 
** Esta sintaxe estima o número de itens semelhantes (i_adicio) que é
 
** necessário adicionar a uma medida para obter uma dada fidelidade 
** (consistência interna) e constitui uma adaptação da Equação 7.7
 
** de Nunnally (1978, p. 244).
 
 
 
INPUT PROGRAM.
 
LOOP X= 1 TO 1.
 
END CASE.
 
END LOOP.
 
END FILE.
 
END INPUT PROGRAM.
 
EXECUTE.
 
* Introduza a fidelidade actual.
 
COMPUTE r_xx = 0.6895.
 
* Introduza o número de itens actual.
 
COMPUTE i_actual = 7.
 
* Introduza a fidelidade pretendida.
 
COMPUTE r_kk = 0.85.
 
COMPUTE k=(r_kk*(1-r_xx))/(r_xx*(1-r_kk)).
 
COMPUTE i_adicio=k* i_actual- i_actual.
 
COMPUTE i_adicio=i_adicio - 10**-10.
 
COMPUTE i_adicio=TRUNC(i_adicio)+1.
 
EXECUTE.
 
FORMATS r_xx (F8.2) i_actual (F8.0) i_adicio (F8.0) r_kk (F8.2).
 
EXECUTE.
 
LIST VARIABLES=r_xx r_kk i_actual i_adicio.
 
 

Output

List 

 
 
    R_XX     R_KK I_ACTUAL I_ADICIO
 
 
 
     ,69      ,85        7       11
 
 
 
Number of cases read:  1    Number of cases listed:  1

 

 

SPSS (Syntax Files)

OUTPUT 33

Análise da Consistência Interna

 

Comandos

 
*** Correcção para a atenuação
 
*** Valentim Rodrigues Alferes (Universidade de Coimbra, 2002)
 
*** valferes@fpce.uc.pt
 
**
 
** A correlação entre duas medidas é sempre atenuada pelo erro de
 
** medição. Esta sintaxe estima a correlação esperada entre as medidas
 
** (r_xy_ate) na eventualidade de ambas estarem isentas de erro de
 
** medição (i.e., na eventualidade dos respectivos coeficientes de
 
** fidelidade serem iguais à unidade [para uma conjectura mais
 
** “realista”, ver outra sintaxe neste mesmo site].
 
 
 
INPUT PROGRAM.
 
LOOP X= 1 TO 1.
 
END CASE.
 
END LOOP.
 
END FILE.
 
END INPUT PROGRAM.
 
EXECUTE.
 
* Introduza a correlação actual entre as duas medidas (r_xy).
 
COMPUTE r_xy = 0.65.
 
* Introduza o coeficiente de fidelidade da primeira medida (r_xx).
 
COMPUTE r_xx = 0.7859.
 
* Introduza o coeficiente de fidelidade da segunda medida (r_yy).
 
COMPUTE r_yy = 0.82.
 
COMPUTE r_xy_ate=r_xy/SQR(r_xx*r_yy).
 
EXECUTE.
 
FORMATS r_xy(F8.2) r_xx(F8.2) r_yy(F8.2) r_xy_ate(F8.2).
 
LIST VARIABLES=r_xy r_xx r_yy r_xy_ate.
 
 

Output

List 

 
 
    R_XY     R_XX     R_YY R_XY_ATE
 
 
 
     ,65      ,79      ,82      ,81
 
 
 
Number of cases read:  1    Number of cases listed:  1

 

 

SPSS (Syntax Files)

OUTPUT 34

Normalização

 

Comandos e outputs (Frequências e classificação dos casos na file activa)

 
GET
 
  FILE='C:\Documents and Settings\user\Desktop\E16_DATA.sav'.
 
COMPUTE c_s_pri=v1+v3+v5+v7+v9+v13+v15+v18+v20+v22.
 
EXECUTE.
 
FREQUENCIES
 
  VARIABLES=c_s_pri
 
  /ORDER=  ANALYSIS.

 

Frequencies

Statistics
C_S_PRI

N

Valid

172

 

Missing

0

 

 

C_S_PRI

 

 

Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid

8

1

,6

,6

,6

11

1

,6

,6

1,2

13

1

,6

,6

1,7

15

1

,6

,6

2,3

18

2

1,2

1,2

3,5

19

6

3,5

3,5

7,0

20

2

1,2

1,2

8,1

21

4

2,3

2,3

10,5

22

6

3,5

3,5

14,0

23

8

4,7

4,7

18,6

24

9

5,2

5,2

23,8

25

11

6,4

6,4

30,2

26

9

5,2

5,2

35,5

27

18

10,5

10,5

45,9

28

14

8,1

8,1

54,1

29

22

12,8

12,8

66,9

30

12

7,0

7,0

73,8

31

7

4,1

4,1

77,9

32

11

6,4

6,4

84,3

33

3

1,7

1,7

86,0

34

8

4,7

4,7

90,7

35

4

2,3

2,3

93,0

36

6

3,5

3,5

96,5

37

3

1,7

1,7

98,3

38

1

,6

,6

98,8

39

2

1,2

1,2

100,0

Total

172

100,0

100,0

 

 

 
*** Agrupar dados na file activa
 
*** Valentim Rodrigues Alferes (Universidade de Coimbra, 2002)
 
*** valferes@fpce.uc.pt
 
**
 
** Esta sintaxe agrupa na file activa os casos de uma variável em
 
** classes ou intervalos de igual amplitude e constitui uma alternativa
 
** à utilização repetitiva do submenu RECODE do menu TRANSFORM.
 
**
 
** O utilizador apenas tem que especificar a amplitude do intervalo e o
 
** valor mais baixo da variável (VAR1 no exemplo) a classificar. O SPSS
 
** atribui um número a cada CLASSE ou intervalo (de 1 a n) e cria duas
 
** variáveis contendo os limites inferior (LIMINF) e superior(LIMSUP).
 
**
 
** Se a variável tiver valores abaixo do limite inferior especificado,
 
** o programa devolve "missing values" para as três variáveis criadas
 
** na file activa: CLASSE, LIMINF e LIMSUP.
 
 
 
 
 
 
 
* Introduza a designação da variável que quer classificar.
 
COMPUTE #VAC = C_S_PRI.
 
 
 
* Introduza a amplitude da classe ou intervalo.
 
COMPUTE #I = 2.
 
 
 
* Introduza o valor mais baixo.
 
COMPUTE #V= 8.
 
 
 
COMPUTE #B=#VAC-#V+1.
 
COMPUTE #X=(TRUNC(#B/#I+1-10**-10))*#I.
 
COMPUTE CLASSE=#X/#I.
 
COMPUTE LIMINF=#X-#I+#V.
 
COMPUTE LIMSUP=#X+#V-1.
 
EXECUTE.
 
DO IF (CLASSE<1).
 
RECODE CLASSE (LOWEST THRU 0=SYSMIS).
 
COMPUTE LIMINF=CLASSE.
 
COMPUTE LIMSUP=CLASSE.
 
END IF.
 
 
 
FREQUENCIES
 
  VARIABLES=LIMINF
 
  /ORDER=  ANALYSIS .

 

Frequencies

Statistics
LIMINF

N

Valid

172

 

Missing

0

 

 

LIMINF

 

 

Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid

8

1

,6

,6

,6

10

1

,6

,6

1,2

12

1

,6

,6

1,7

14

1

,6

,6

2,3

18

8

4,7

4,7

7,0

20

6

3,5

3,5

10,5

22

14

8,1

8,1

18,6

24

20

11,6

11,6

30,2

26

27

15,7

15,7

45,9

28

36

20,9

20,9

66,9

30

19

11,0

11,0

77,9

32

14

8,1

8,1

86,0

34

12

7,0

7,0

93,0

36

9

5,2

5,2

98,3

38

3

1,7

1,7

100,0

Total

172

100,0

100,0

 

 

 

Comandos e outputs (Normalização)

 
** Normalização das pontuações brutas
 
** Valentim R. Alferes (Universidade de Coimbra, Portugal)
 
** valferes@fpce.uc.pt
 
**
 
** Esta sintaxe normaliza as pontuações brutas e pode ser uti-
 
** lizada em diversos contextos de medição (v.g., psicometria).
 
 
 
[…]
 
 
 
** Depois de executar a sintaxe, obterá na janela do output pontuações
 
** normalizadas arredondadas para o inteiro mais próximo (TSCORE1),
 
** para a fracção 0.5 mais próxima (TCSORE2) e para uma casa decimal
 
** (TSCORE3). Em regra, opta-se por uma das duas primeiras soluções,
 
** mas cabe-lhe a si escolher.
 
 
 
DATA LIST FREE /UPPERLIM (F8.0).
 
* Introduza as pontuações brutas para as quais deseja obter as pontua-
 
* ções normalizadas (todos os valores possíveis da subescala
 
* consciência-de-si privada: 0 a 40 [10 itens numa escala de 0 a 4]).
 
BEGIN DATA
 
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
 
 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
 
END DATA.
 
SAVE OUTFILE=OUTF1.
 
 
 
DATA LIST LIST /SCORES(A20) UPPERLIM(F8.1) FREQ(F8.0).
 
* Introduza as pontuações observadas, os limites superiores das classes
 
* e as respectivas frequências.
 
BEGIN DATA
 
'8-9'         9,5      1
 
'10-11'      11,5      1
 
'12-13'      13,5      1
 
'14-15'      15,5      1
 
'16-17'      17,5      0
 
'18-19'      19,5      8
 
'20-21'      21,5      6
 
'22-23'      23,5      14
 
'24-25'      25,5      20
 
'26-27'      27,5      27
 
'28-29'      29,5      36
 
'30-31'      31,5      19
 
'32-33'      33,5      14
 
'34-35'      35,5      12
 
'36-37'      37,5      9
 
'38-39'      39,5      3
 
END DATA.
 
 
 
* Introduza a média para os Resultados T.
 
COMPUTE MEAN=50.
 
* Introduza o desvio-padrão para os Resultados T.
 
COMPUTE SD=10.
 
 
 
[…]
 
 
 
** Quadro 1 (Semelhante ao Quadro 19.2 do exemplo da Sintaxe 18).
 
LIST SCORES UPPERLIM FREQ CUM_F CUM_PRO T_SCORE.

List 

SCORES                UPPERLIM     FREQ    CUM_F  CUM_PRO  T_SCORE
 
 
 
8-9                        9,5        1        1     ,006     24,8
 
10-11                     11,5        1        2     ,012     27,3
 
12-13                     13,5        1        3     ,017     28,9
 
14-15                     15,5        1        4     ,023     30,1
 
16-17                     17,5        0        4     ,023     30,1
 
18-19                     19,5        8       12     ,070     35,2
 
20-21                     21,5        6       18     ,105     37,4
 
22-23                     23,5       14       32     ,186     41,1
 
24-25                     25,5       20       52     ,302     44,8
 
26-27                     27,5       27       79     ,459     49,0
 
28-29                     29,5       36      115     ,669     54,4
 
30-31                     31,5       19      134     ,779     57,7
 
32-33                     33,5       14      148     ,860     60,8
 
34-35                     35,5       12      160     ,930     64,8
 
36-37                     37,5        9      169     ,983     71,1
 
38-39                     39,5        3      172    1,000       ,
 
 
 
Number of cases read:  16    Number of cases listed:  16

 

 
[…]
 
 
 
** Quadro 2 (Semelhante ao Quadro 19.4 do exemplo da Sintaxe 18).
 
LIST RAWSCORE TSCORE1 TSCORE2 TSCORE3.

List 

RAWSCORE  TSCORE1  TSCORE2  TSCORE3
 
 
 
       0        5      5,0      4,9
 
       1        7      6,5      6,6
 
       2        8      8,0      8,2
 
       3       10     10,0      9,9
 
       4       12     11,5     11,6
 
       5       13     13,0     13,2
 
       6       15     15,0     14,9
 
       7       17     16,5     16,5
 
       8       18     18,0     18,2
 
       9       20     20,0     19,8
 
      10       21     21,5     21,5
 
      11       23     23,0     23,1
 
      12       25     25,0     24,8
 
      13       26     26,5     26,5
 
      14       28     28,0     28,1
 
      15       30     30,0     29,8
 
      16       31     31,5     31,4
 
      17       33     33,0     33,1
 
      18       35     34,5     34,7
 
      19       36     36,5     36,4
 
      20       38     38,0     38,0
 
      21       40     39,5     39,7
 
      22       41     41,5     41,3
 
      23       43     43,0     43,0
 
      24       45     44,5     44,7
 
      25       46     46,5     46,3
 
      26       48     48,0     48,0
 
      27       50     49,5     49,6
 
      28       51     51,5     51,3
 
      29       53     53,0     52,9
 
      30       55     54,5     54,6
 
      31       56     56,0     56,2
 
      32       58     58,0     57,9
 
      33       60     59,5     59,6
 
      34       61     61,0     61,2
 
      35       63     63,0     62,9
 
      36       65     64,5     64,5
 
      37       66     66,0     66,2
 
      38       68     68,0     67,8
 
      39       69     69,5     69,5
 
      40       71     71,0     71,1
 
 
 
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Última actualização: 2012-09-17