{"id":799,"date":"2023-07-28T17:24:15","date_gmt":"2023-07-28T17:24:15","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/regressao-linear-multipla-spss\/"},"modified":"2023-07-28T17:24:15","modified_gmt":"2023-07-28T17:24:15","slug":"regressao-linear-multipla-spss","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/regressao-linear-multipla-spss\/","title":{"rendered":"Como realizar regress\u00e3o linear m\u00faltipla no spss"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>A regress\u00e3o linear m\u00faltipla<\/strong> \u00e9 um m\u00e9todo que podemos usar para compreender a rela\u00e7\u00e3o entre duas ou mais vari\u00e1veis explicativas e uma vari\u00e1vel de resposta.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Este tutorial explica como realizar regress\u00e3o linear m\u00faltipla no SPSS.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Exemplo: Regress\u00e3o Linear M\u00faltipla no SPSS<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Suponha que queiramos saber se o n\u00famero de horas gastas estudando e o n\u00famero de exames pr\u00e1ticos realizados afetam a nota que um aluno recebe em um determinado exame. Para explorar isso, podemos realizar regress\u00e3o linear m\u00faltipla usando as seguintes vari\u00e1veis:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Vari\u00e1veis explicativas:<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Horas estudadas<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Exames preparat\u00f3rios aprovados<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Resposta vari\u00e1vel:<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Resultado de exame<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Use as etapas a seguir para realizar esta regress\u00e3o linear m\u00faltipla no SPSS.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passo 1: Insira os dados.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Insira os seguintes dados para o n\u00famero de horas estudadas, exames preparat\u00f3rios realizados e resultados de exames recebidos para 20 alunos:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8814 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/multregspss1.png\" alt=\"\" width=\"325\" height=\"439\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Etapa 2: Execute a regress\u00e3o linear m\u00faltipla.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Clique na guia <strong>Analisar<\/strong> , depois <strong>em Regress\u00e3o<\/strong> e depois <strong>em Linear<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8815 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/multregspss2.png\" alt=\"Regress\u00e3o Linear M\u00faltipla no SPSS\" width=\"538\" height=\"414\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Arraste a <strong>pontua\u00e7\u00e3o<\/strong> vari\u00e1vel para a caixa denominada Dependente. Arraste as vari\u00e1veis <strong>horas<\/strong> e <strong>prep_exams<\/strong> para a caixa denominada Independent(es). Em seguida, clique em <strong>OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8816 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/multregspss3.png\" alt=\"Exemplo de regress\u00e3o linear m\u00faltipla no SPSS\" width=\"477\" height=\"395\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Etapa 3: interprete o resultado.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Depois de clicar em <strong>OK<\/strong> , os resultados da regress\u00e3o linear m\u00faltipla aparecer\u00e3o em uma nova janela.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">A primeira tabela que nos interessa chama-se <strong>Resumo do Modelo<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8817 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/multregspss4.png\" alt=\"Resultado resumido do modelo de regress\u00e3o no SPSS\" width=\"400\" height=\"138\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Veja como interpretar os n\u00fameros mais relevantes nesta tabela:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>R Quadrado:<\/strong> Esta \u00e9 a propor\u00e7\u00e3o da vari\u00e2ncia na vari\u00e1vel resposta que pode ser explicada pelas vari\u00e1veis explicativas. Neste exemplo, <strong>73,4%<\/strong> da varia\u00e7\u00e3o nas notas dos exames pode ser explicada pelas horas estudadas e pelo n\u00famero de exames preparat\u00f3rios realizados.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Padr\u00e3o. Erro de estimativa:<\/strong> o<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/regressao-de-erro-padrao\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">erro padr\u00e3o<\/a> <span style=\"color: #000000;\">\u00e9 a dist\u00e2ncia m\u00e9dia entre os valores observados e a linha de regress\u00e3o. Neste exemplo, os valores observados desviam-se em m\u00e9dia <strong>5,3657<\/strong> unidades da linha de regress\u00e3o.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">A pr\u00f3xima tabela que nos interessa chama-se <strong>ANOVA<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8819 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/multregspss6.png\" alt=\"Tabela de sa\u00edda ANOVA para regress\u00e3o no SPSS\" width=\"534\" height=\"191\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Veja como interpretar os n\u00fameros mais relevantes nesta tabela:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>F:<\/strong> Esta \u00e9 a estat\u00edstica F geral para o modelo de regress\u00e3o, calculada como Regress\u00e3o Quadr\u00e1tica M\u00e9dia \/ Residual Quadr\u00e1tico M\u00e9dio.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sig:<\/strong> Este \u00e9 o valor p associado \u00e0 estat\u00edstica F geral. Isto nos diz se o modelo de regress\u00e3o como um todo \u00e9 estatisticamente significativo ou n\u00e3o. Por outras palavras, diz-nos se as duas vari\u00e1veis explicativas combinadas t\u00eam uma associa\u00e7\u00e3o estatisticamente significativa com a vari\u00e1vel resposta. Nesse caso, o valor p \u00e9 igual a 0,000, o que indica que as vari\u00e1veis explicativas, horas estudadas e exames preparat\u00f3rios realizados, possuem associa\u00e7\u00e3o estatisticamente significativa com o resultado do exame.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">A seguinte tabela que nos interessa intitula-se <strong>Coeficientes<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8818 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/multregspss5.png\" alt=\"Sa\u00edda de coeficiente de regress\u00e3o linear m\u00faltipla no SPSS\" width=\"528\" height=\"172\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Veja como interpretar os n\u00fameros mais relevantes nesta tabela:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>B n\u00e3o padronizado (constante):<\/strong> nos diz o valor m\u00e9dio da vari\u00e1vel resposta quando ambas as vari\u00e1veis preditoras s\u00e3o zero. Neste exemplo, a pontua\u00e7\u00e3o m\u00e9dia do exame \u00e9 <strong>67.674<\/strong> quando as horas estudadas e os exames preparat\u00f3rios realizados s\u00e3o ambos zero.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>B n\u00e3o padronizado (horas):<\/strong> Isso nos diz a mudan\u00e7a m\u00e9dia nas notas dos exames associada a um aumento de uma unidade nas horas de estudo, assumindo que o n\u00famero de exames preparat\u00f3rios realizados permanece constante. Nesse caso, cada hora adicional de estudo est\u00e1 associada a um aumento de <strong>5.556<\/strong> pontos na nota do exame, assumindo que o n\u00famero de simulados realizados permanece constante.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>B n\u00e3o padronizado (prep_exams):<\/strong> Isso nos diz a mudan\u00e7a m\u00e9dia na pontua\u00e7\u00e3o do exame associada a um aumento de uma unidade nos exames preparat\u00f3rios realizados, assumindo que o n\u00famero de horas estudadas permanece constante. Neste caso, cada exame preparat\u00f3rio adicional realizado est\u00e1 associado a uma diminui\u00e7\u00e3o de <strong>0,602<\/strong> pontos na nota do exame, assumindo que o n\u00famero de horas estudadas se mant\u00e9m constante.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Assinatura. (horas):<\/strong> Este \u00e9 o valor p da vari\u00e1vel explicativa <strong>horas<\/strong> . Como este valor (0,000) \u00e9 inferior a 0,05, podemos concluir que as horas estudadas t\u00eam associa\u00e7\u00e3o estatisticamente significativa com as notas dos exames.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Assinatura. (prep_exams):<\/strong> Este \u00e9 o valor p da vari\u00e1vel explicativa <strong>prep_exams<\/strong> . Dado que este valor (0,519) n\u00e3o \u00e9 inferior a 0,05, n\u00e3o podemos concluir que o n\u00famero de exames preparat\u00f3rios realizados tenha associa\u00e7\u00e3o estatisticamente significativa com o resultado do exame.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Finalmente, podemos formar uma equa\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o usando os valores mostrados na tabela para <strong>constante<\/strong> , <strong>horas<\/strong> e <strong>prep_exams<\/strong> . Neste caso, a equa\u00e7\u00e3o seria:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pontua\u00e7\u00e3o estimada do exame = 67,674 + 5,556*(horas) \u2013 0,602*(prep_exams)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Podemos usar essa equa\u00e7\u00e3o para encontrar a pontua\u00e7\u00e3o estimada de um aluno no exame, com base no n\u00famero de horas de estudo e no n\u00famero de exames pr\u00e1ticos que ele fez. Por exemplo, um aluno que estuda 3 horas e faz 2 exames preparat\u00f3rios deve receber nota 83,1 no exame:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nota estimada do exame = 67,674 + 5,556*(3) \u2013 0,602*(2) = 83,1<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em><strong>Nota:<\/strong> Como a vari\u00e1vel explicativa <strong>dos exames preparat\u00f3rios<\/strong> n\u00e3o foi considerada estatisticamente significativa, podemos decidir retir\u00e1-la do modelo e, em vez disso, realizar <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/spss-regressao-linear-simples\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">uma regress\u00e3o linear simples<\/a> usando <strong>as horas estudadas<\/strong> como \u00fanica vari\u00e1vel explicativa.<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A regress\u00e3o linear m\u00faltipla \u00e9 um m\u00e9todo que podemos usar para compreender a rela\u00e7\u00e3o entre duas ou mais vari\u00e1veis explicativas e uma vari\u00e1vel de resposta. 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