Como criar e interpretar um histograma no IBM SPSS

Editado 19 Horas atrás por ExtremeHow Equipe Editorial

IBM SPSSHistogramaVisualização de dadosEstatísticasJanelasMacPesquisaSoftwareAcadêmicoEducaçãoNegócios

IBM SPSS Statistics, comumente conhecido como SPSS, é um pacote de software abrangente usado para análise de dados. Uma das representações gráficas mais básicas, mas poderosas que você pode criar no SPSS é um histograma. Um histograma fornece uma interpretação visual dos dados numéricos, indicando o número de pontos de dados que estão dentro de um intervalo de valores. Esse intervalo de valores é conhecido como as classes ou intervalos. Histogramas são ferramentas essenciais para entender a distribuição dos pontos de dados e são amplamente utilizados em estatísticas para visualização de dados.

Compreendendo o histograma

Antes de entrarmos nos detalhes sobre como criar um histograma usando o IBM SPSS, vamos dar uma olhada mais de perto no que é um histograma e por que ele é importante.

Um histograma é um tipo de gráfico de barras que mostra a distribuição de frequências de um conjunto de dados contínuos ou discretos. Os dados são divididos em intervalos, conhecidos como classes, e a altura de cada barra mostra o número de pontos de dados ou a frequência dos dados dentro desse intervalo. Diferentemente dos gráficos de barras que comparam categorias, os histogramas mostram a distribuição de dados numéricos ao longo de um intervalo contínuo ou de um período fixo de tempo.

Os principais componentes de um histograma incluem:

• Classes/Intervalos: São intervalos sucessivos, não sobrepostos, de uma variável. Cada classe tem um limite superior e inferior.
• Frequência: O número de pontos de dados que caem em cada classe.
• Barras: Retângulos verticais, onde a altura de cada barra corresponde à frequência de pontos de dados em cada classe.
• Eixo horizontal (eixo x): Representa os intervalos ou classes dos dados.
• Eixo vertical (eixo y): Representa a frequência dos dados.

Importância do histograma

Os histogramas são úteis porque fornecem um resumo visual de grandes conjuntos de dados. Eles nos ajudam a:

• Entender a tendência central, dispersão e forma de uma distribuição de dados.
• Identificar exceções ou observações incomuns nos dados.
• Analisar a assimetria e a curtose dos dados.
• Identificar se os dados seguem uma distribuição normal ou algum outro padrão reconhecível.

Agora, tendo entendido o que é um histograma, vamos aprender como traçar e interpretar um histograma usando o IBM SPSS.

Gerando um histograma no IBM SPSS

Criar um histograma no SPSS é um processo simples e geralmente envolve as seguintes etapas:

Passo 1: Inserindo os dados

Para criar um histograma, você primeiro precisa de um conjunto de dados. Você pode inserir dados diretamente no SPSS, ou pode importar dados de uma variedade de fontes, como Excel, arquivos CSV ou bancos de dados.

Por exemplo, vamos considerar um exemplo simples onde temos um conjunto de dados das notas de alunos em um teste de matemática. O conjunto de dados pode se parecer com algo assim:

• Nota: 45, 67, 89, 45, 69, 70, 72, 89, 94, 56, 78, 61, 80

Passo 2: Acessando o menu de gráficos

Assim que os seus dados estiverem prontos, siga estes passos para preparar um histograma:

1. Abrir o IBM SPSS e carregar o seu conjunto de dados.
2. Clique no menu Gráfico na barra de ferramentas superior.
3. Selecione Construtor de Gráficos no menu suspenso. Isso abrirá uma nova caixa de diálogo para criar um gráfico.

Passo 3: Criando o histograma

Dentro do Construtor de Gráficos, você encontrará diferentes tipos de gráficos para escolher. Para criar um histograma:

1. No diálogo do Construtor de Gráficos, alterne para a aba Galeria. Aqui, você verá os diferentes tipos de gráficos que pode criar.
2. Selecione Histograma na lista de opções.
3. Arraste o ícone do histograma para a área da tela onde diz "Arraste o gráfico aqui para começar".
4. Agora, especifique a variável de dados para o histograma. Arraste a variável de seu interesse (por exemplo, nota) da lista de Variáveis e solte-a na caixa do Eixo X na área de visualização do gráfico.

Passo 4: Personalizando o histograma

Nesta etapa, você pode personalizar a aparência do seu histograma, se desejar. Você pode alterar a largura das classes, o estilo do eixo, título, rótulos e outros elementos para tornar seu gráfico mais informativo ou visualmente atraente. Embora a personalização seja opcional, é uma boa prática garantir que seu histograma comunique efetivamente a história dos dados.

Passo 5: Preparando o histograma

Assim que estiver satisfeito com suas escolhas e configurações, clique no botão OK. O SPSS criará um histograma e o exibirá no Visualizador de Saída.

Interpretação do histograma

Agora que traçamos o histograma, a próxima etapa é interpretá-lo. Aqui estão os principais aspectos a serem considerados:

Forma da distribuição

A forma de um histograma pode fornecer informações sobre a distribuição dos dados:

• Distribuição Normal: Se os dados estão distribuidos simetricamente em torno da média, lembrando um sino, isso indica uma distribuição normal.
• Distribuição assimétrica: Se o histograma mostra uma longa cauda em um dos lados, pode ser uma assimetria positiva (assimetria para a direita) ou negativa (assimetria para a esquerda).
• Distribuição uniforme: Os dados estão uniformemente distribuídos ao longo do intervalo, sem picos óbvios.
• Bi-modal/Multi-modal: O histograma exibe mais de um pico, indicando múltiplos grupos ou aglomerados dentro dos dados.

Forma e localização do pico

O pico, ou moda, de um histograma mostra que alguns dados são mais frequentes em intervalos específicos. Isso pode sugerir a faixa de valor mais comum que ocorre em seus dados. Por exemplo, se virmos um pico na faixa de notas de 70-79 em nossas pontuações dos alunos, isso indica que essa faixa de notas contém mais alunos.

Disseminação dos dados

Os histogramas também podem nos informar sobre a dispersão dos dados. Uma grande dispersão indica que os valores observados estão dispersos e variados, enquanto uma dispersão estreita indica que os valores estão agrupados em torno da média. Esta informação pode ajudar a avaliar a variabilidade ou a estacionariedade em um conjunto de dados.

Presença de outliers

Os histogramas podem ajudar a detectar outliers. São pontos de dados que se desviam significativamente do padrão normal dos dados, especialmente se caem em classes diferentes dos outros.

Análise de lacunas e formação de aglomerados

Lacunas ou aglomerados dentro do histograma podem indicar divisões nos dados ou a presença de diferentes subgrupos. Identificar essas variações pode informar análises estatísticas adicionais ou motivar investigações adicionais sobre a variabilidade dos dados.

Conclusão

Usar o IBM SPSS para criar e interpretar histogramas é um processo simples que fornece informações valiosas sobre seus dados. Compreender os fundamentos dos histogramas, incluindo como gerá-los e otimizá-los, permite que você explore visualmente padrões de dados. Interpretar histogramas é crucial na identificação da distribuição de dados, variabilidade, outliers e muito mais. Como uma ferramenta frequente na análise de dados, os histogramas proporcionam um excelente ponto de partida antes de avançar para análises estatísticas mais complexas.

Em resumo, você pode seguir os passos descritos para criar e interpretar histogramas no SPSS, seja analisando resultados de pesquisas, dados científicos ou qualquer outro conjunto de dados numéricos. Essa capacidade melhora muito sua caixa de ferramentas de análise, permitindo que você tome decisões informadas e baseadas em dados.

  Compartilhe Este Artigo

Se você encontrar algo errado com o conteúdo do artigo, você pode solicitar uma atualização