Como calcular resultados Z com a versão do aluno do SPSS

Um resultado Z é uma estatística descritiva usada para determinar quão comum ou extrema é uma classificação ao determinar sua distância da média em unidades de desvio padrão. É calculado subtraindo a célula das células médias dos resultados atuais e depois dividindo pelo desvio padrão da célula. Ao converter as pontuações atuais em resultados padronizados de Z (média = 0, desvio padrão = 1), ele permite que os pesquisadores comparem resultados em escalas com unidades diferentes (por exemplo, peso em libras vs. altura em polegadas). Embora o SPSS não forneça os resultados Z em tabelas estatísticas descritivas, é fácil produzir uma análise dos resultados Z convertendo variáveis ​​em valores padronizados.

Convertendo variáveis ​​em valores padronizados

No menu “Arquivo”, selecione “Abrir”, depois “Dados” e abra seu arquivo de informações. Uma vez carregado, clique no menu “Analisar”, selecione “Estatística Descritiva” e, em seguida, “Descritiva”.

Na janela “Descritiva” exibida, mova suas variáveis ​​de interesse para a coluna “Variável (s)” (Variável-s). Você pode selecionar e analisar várias variáveis ​​ao mesmo tempo e elas podem ir para a coluna “Variável (s)” clicando e arrastando ou realçando as variáveis ​​de interesse e clicando no botão de seta.

Clique no botão “Opções” e verifique se as caixas “Média” e “Desvio padrão” estão selecionadas e clique em “Continuar”. Uma vez fora da janela “Opções”, clique na caixa “Salvar valores padronizados como variáveis” no final da janela “Descritiva” e clique no botão “Ok”. “

Embora o direcione automaticamente para a janela “Saída”, seus resultados de Z não são encontrados aqui. Para encontrá-los, retorne à janela com o último grupo de dados. Agora você terá novas colunas (com “Z (nome da variável) ativado) e os valores nessas colunas são resultados Z padronizados.

Se você estiver interessado em encontrar resultados extremos ou comparar resultados em variáveis ​​com escalas diferentes (entre outras coisas), analise suas novas variáveis ​​padronizadas criadas da mesma maneira que faria com as originais.

Referências

 

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