Licenciaturas em Sociologia e em Ciência Política
Análise de Dados em Ciências Sociais: Inferencial
Ano lectivo 2007-2008 (2º semestre)
EXEMPLO DA CONSTRUÇÃO DE UM PONDERADOR PARA UMA AMOSTRA
POR QUOTAS INTERRELACIONADAS
Pretende-se elaborar um estudo sobre a opinião dos moradores de uma determinada
localidade sobre a demolição de habitações clandestinas aí existentes. Não existindo
qualquer possibilidade em obter uma listagem de todos os elementos da população –
o que impede desenhar uma amostra probabilística – conhece-se, no entanto, a
estrutura daquela população no que respeita a uma série de variáveis como: o sexo,
idade, grau de escolaridade e estado civil (características possíveis de serem
cruzadas entre elas).
Após uma análise da informação disponível e tendo em conta a reduzida dimensão
do universo (1000 indivíduos), consideraram-se apenas como variáveis de controlo o
sexo e o grau de escolaridade. Como tal, a população composta por 1000
indivíduos, distribui-se como se apresenta na tabela 1:
Tabela 1: Distribuição dos moradores tendo em conta o sexo e o grau de escolaridade
População
(N=1000)
Grau de
Escolaridade
Sexo
F
M
Total
S/ Nível de Instrução
20
30
50
Ensino Básico
140
132
272
Ensino Secundário
200
348
548
Ensino Médio/Superior
40
90
130
Total
400
600
1000
ANÁLISE DE DADOS EM CIÊNCIAS SOCIAIS – INFERENCIAL
EXEMPLO DA CONSTRUÇÃO DE UM PONDERADOR
Após o cálculo da dimensão da amostra, de 300 indivíduos, estes distribuíram-se
pelos diferentes estratos, como se apresenta na tabela 2:
Tabela 2: Definição da Amostra por Quotas Proporcionais
População
(N=1000)
Peso de cada estrato
na população (Nij/N)
Sexo
Distribuição da Amostra
(n=300)
nij=n. Nij/N
Grau de
Escolaridade
F
M
Total
F
M
Total
F
M
Total
S/ Nível de
Instrução
20
30
50
0,02
0,03
0,05
6
9
15
Ensino Básico
140
132
272
0,14
0,132
0,272
42
40
82
Ensino Secundário
200
348
548
0,2
0,348
0,548
60
(30)1
104
(73)1
164
(103)1
Ensino
Médio/Superior
40
90
130
0,04
0,09
0,13
12
(28)1
27
(72)1
39
(100)1
Total
400
600
1000
0,4
0,6
1,0
120
(106)1
180
(194)1
300
Após a recolha da informação concluiu-se que a amostra está subdimensionada
quanto aos indivíduos com o “Ensino Secundário” e sobrerepresentada nos do
“Ensino Médio/Superior”, reflectindo-se em ambos os sexos, não se ajustando ao
universo.
Como
tal,
construiu-se
um
ponderador de forma a repor a
proporcionalidade (ver tabela 3).
1
Número efectivamente observado
MARGARIDA PERESTRELO
ISCTE, 2007-2008
2
ANÁLISE DE DADOS EM CIÊNCIAS SOCIAIS – INFERENCIAL
EXEMPLO DA CONSTRUÇÃO DE UM PONDERADOR
1. CÁLCULO DE UM PONDERADOR (Weight – Whi)
Wh i =
nº de observaçõe s no estrato teórico
nº de observaçõe s no estrato observado
Tabela 3: Cálculo do ponderador para o grau de escolaridade e sexo
“n” Teórico
Grau de
Escolaridade
Sexo
“n” Observado
Ponderador
(Whi)
F
M
Total
F
M
Total
F
M
Total
S/ Nível de
Instrução
6
9
15
6
9
15
1
1
1
Ensino Básico
42
40
82
42
40
82
1
1
1
Ensino Secundário
60
104
164
30
73
103
2
1,42
1,59
Ensino
Médio/Superior
12
27
39
28
72
100
0,43
0,38
0,39
Total
120
180
300
106
194
300
MARGARIDA PERESTRELO
ISCTE, 2007-2008
3
ANÁLISE DE DADOS EM CIÊNCIAS SOCIAIS – INFERENCIAL
EXEMPLO DA CONSTRUÇÃO DE UM PONDERADOR
2. CONSTRUÇÃO DE UM PONDERADOR no SPSS (Weight – Whi)
TRANSFORM Î COMPUTE
MARGARIDA PERESTRELO
ISCTE, 2007-2008
4
ANÁLISE DE DADOS EM CIÊNCIAS SOCIAIS – INFERENCIAL
EXEMPLO DA CONSTRUÇÃO DE UM PONDERADOR
Nota: para os estratos cujo ponderador é de 1, recodificar os System missings
com 1 (caso dos graus de escolaridade “sem nível de instrução” e “ensino básico”,
para ambos os sexos).
PONDERADOR NA BASE DE DADOS:
MARGARIDA PERESTRELO
ISCTE, 2007-2008
5
ANÁLISE DE DADOS EM CIÊNCIAS SOCIAIS – INFERENCIAL
EXEMPLO DA CONSTRUÇÃO DE UM PONDERADOR
ACTIVAÇÃO DO PONDERADOR:
DATA Î WEIGHT CASES
3. RESULTADOS COM O PONDERADOR GRAU DE ESCOLARIDADE E SEXO ACTIVO
ANALYSE Î TABLESÎTABLES OF FREQUENCIES
Count
S/ Nível de Instrução
Ensino Básico
Ensino Secundário
Ensino Médio/Superior
Total
MARGARIDA PERESTRELO
ISCTE, 2007-2008
Grau de Escolaridade
Unweighted
%
Count
15
5,0
15
82
27,3
82
164
54,7
103
39
13,0
100
300
100,0
300
6
ANÁLISE DE DADOS EM CIÊNCIAS SOCIAIS – INFERENCIAL
EXEMPLO DA CONSTRUÇÃO DE UM PONDERADOR
Sexo
Feminino
Count
S/ Nível de Instrução
Masculino
Unweighted
Count
%
Count
Unweighted
Count
%
6
5,0
6
9
5,0
9
Ensino Básico
42
35,0
42
40
22,2
40
Ensino Secundário
60
50,0
30
104
57,8
73
Ensino Médio/Superior
12
10,0
28
27
15,0
72
120
100,0
106
180
100,0
194
Total
4. RESULTADOS COM PONDERADOR PARA O GRAU DE ESCOLARIDADE
Count
S/ Nível de Instrução
15
5,0
82
27,3
82
164
54,7
103
39
13,0
100
300
100,0
300
Ensino Básico
Ensino Secundário
Ensino Médio/Superior
Total
Grau de Escolaridade
Unweighted
%
Count
15
Sexo
Feminino
Count
S/ Nível de Instrução
Masculino
Unweighted
Count
%
Count
Unweighted
Count
%
6
5,6
6
9
4,7
9
Ensino Básico
42
39,4
42
40
20,7
40
Ensino Secundário
48
44,8
30
116
60,1
73
Ensino Médio/Superior
11
10,2
28
28
14,5
72
107
100,0
106
193
100,0
194
Total
5. EXERCÍCIO
a) Comente os resultados obtidos nos pontos 3 e 4.
b) Construa o ponderador que considera mais adequado.
c) Caracterize e relacione as variáveis.
MARGARIDA PERESTRELO
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