SPSS: PROGRAMAS E ROTINAS COMPLEMENTARES (SYNTAX FILES)

 

Correlação e Regressão

 

Teste para uma correlação igual a zero na população (r = 0)
[Nível de significação de um coeficiente de correlação]

*** Teste para uma correlação igual a zero na população (r = 0)

*** [Nível de significação de um coeficiente de correlação]

*** Valentim Rodrigues Alferes (Universidade de Coimbra, 2002)

*** valferes@fpce.uc.pt

**

** Esta sintaxe efectua o teste de uma correlação igual a zero na

** população. A probabilidade associada ao t de Student, geralmente

** designada por nível de significação de um coeficiente de correlação,

** corresponde ao erro de tipo I: rejeição da hipótese nula (correla-

** ção igual a zero na população) quando ela é verdadeira. O exemplo

** é de Guilford e Fruchter (1978, pp. 141-143).

 

INPUT PROGRAM.

LOOP X=1 TO 1.

END CASE.

END LOOP.

END FILE.

END INPUT PROGRAM.

 

* Introduza o coeficiente de correlação.

COMPUTE R = 0.30.

 

* Introduza o N (número de pares de observações).

COMPUTE N = 52.

COMPUTE T=(R*SQR(N-2))/SQR(1-R*R).

COMPUTE GL=N-2.

COMPUTE TABS=ABS(T).

COMPUTE P_BI=(1-CDF.T(TABS,GL))*2.

COMPUTE P_UNI=1-CDF.T(TABS,GL).

FORMATS R (F8.2) T(F8.4) N(F8.0) GL(F8.0) P_BI(F8.4) P_UNI(F8.4).

LIST R N T GL P_BI P_UNI.

Text File

SPSS Syntax File

Output (exemplo)

*** Teste para uma correlação igual a zero na população (r = 0)

*** [Nível de significação de um coeficiente de correlação]

*** Valentim Rodrigues Alferes (Universidade de Coimbra, 2002)

*** valferes@fpce.uc.pt

**

** Esta sintaxe efectua o teste de uma correlação igual a zero na

[...]
* Introduza o coeficiente de correlação.
COMPUTE R = 0.30.
 

* Introduza o N (número de pares de observações).

COMPUTE N = 52.
[...]

List

 
       R        N        T       GL     P_BI    P_UNI
 
     ,30       52   2,2237       50    ,0307    ,0154
 
Number of cases read:  1    Number of cases listed:  1

Nota 1

Sempre que tiver as variáveis na file activa, este teste é feito directamente através dos menus do SPSS Data Editor (Analyze / Correlate / Bivariate... / Pearson).

Nota 2

Nunca confunda o nível de significação e a magnitude de um coeficiente de correlação.  O nível de significação apenas nos indica a probabilidade que temos de nos enganarmos ao declararmos que a correlação na população é diferente de zero. Uma vez  garantido que tal probabilidade  é inferior a 0.05, todas as interpretações devem ser feitas em termos de magnitude do próprio coeficiente de correlação. A melhor estratégia consiste em calcular r2 (coeficiente de determinação) e considerar esta quantidade (multiplicada por 100) como a percentagem de variância comum às duas variáveis, ou, nos casos em que é legítimo distinguir entre VI e VD, a percentagem da variância  da VD explicável pela VI  (cf. Cohen & Cohen, 1983, pp. 46-51).

A propósito, experimente esta sintaxe com os valores N = 3000 e r = 0.04 e verá que uma correlação de 0.04 é significativamente diferente de uma correlação de 0.00 (pbi = 0.0285) . É claro que não tem motivos para se sentir particularmente satisfeito caso resolva comunicar aos leitores do relatório científico que está a preparar que as duas variáveis têm em comum  0.16% de  variância .

Referências

Cohen, J., & Cohen, P. (1983). Applied multiple regression/correlation analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Lawrence Erbaum.

Guilford, J. P., & Fruchter, B. (1978). Fundamental statistics in psychology and education (6th ed.). New York: McGraw-Hill.

 

NIIPS / CSEO

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valferes@fpce.uc.pt

Última actualização: 2002-10-19