Como comparar colunas no spss

Em estudos de mercado, quer seja no desenvolvimento dum produto, quer seja  na escolha dum público-alvo duma campanha de marketing, pode interessar-nos saber se existem diferenças entre homens e mulheres na aquisição do nosso produto. Para tal, teremos de comparar a aquisição do produto por parte de homens e de mulheres.

Neste caso, temos uma variável que podemos chamar “Aquisição”  e que nos diz qual o valor despendido, no nosso produto, pelo inquirido. Na amostra teremos respostas de homens e mulheres. O que precisamos fazer, de seguida, é comparar o valor médio amostral da variável “Aquisição”, quer no grupo de homens, quer no grupo de mulheres.

A “Aquisição” é uma variável de razão: compreende valores semanais gastos no nosso produto que oscilam entre zero euros e 10 euros. Neste caso utiliza-se o teste t para duas amostras independentes.  Os comandos são os que se seguem na figura abaixo.

Abre-se, de seguida, uma janela exemplificada na imagem em baixo. No campo Test Variable coloca-se a variável em que pretendemos analisar as diferenças e no campo Group Variable deve colocar-se a variável que identifica os grupos em teste. Neste caso o género é a variável grupo que pretendemos analisar. Devendo ser definidos os grupos em teste, carrega-se no botão Define Groups, que abre uma nova janela onde se define o grupo 1 com 0 (masculino)  e o grupo 2 com 1  (feminino), de acordo com a codificação anterior da variável na base de dados.

O output do teste é apresentado na imagem abaixo. Na primeira tabela são apresentados os casos do grupo masculino e do grupo feminino, o valor médio despendido no nosso produto  nos grupos masculino e feminino e os respectivos valores de desvio padrão.

Na segunda tabela, são apresentados os valores do teste de Levene e do teste t. O teste de Levene permite-nos averiguar da homogeneidade das variâncias. Neste caso, conclui-se que as variâncias são diferentes nos dois grupos, uma vez que a significância associada ao teste é inferior a 0,05. Uma vez que não se assume a homogeneidade das variâncias, optamos por utilizar os valores do teste t de Equal variances not assumed. Os resultados indicam que não existem diferenças entre homens e mulheres no valor semanal despendido no nosso produto. O teste não mostrou diferenças estatisticamente significativas para um intervalo de 95% de confiança (a significância associada ao teste t foi superior a 0,05).

Nota: para uma escolha mais criteriosa do teste a aplicar deve proceder-se à análise da distribuição das variáveis em estudo.