Especifique os dados da sua análise e indique se deve ou não padronizar as variáveis.
Em Variáveis, insira as colunas de dados numéricos que deseja analisar. Você deve ter duas ou mais colunas de dados numéricos. Cada coluna contém respostas de um item de uma pesquisa ou de um teste. Você deve ter, no mínimo, dois valores não faltantes em cada coluna. Se existir um valor faltante em qualquer coluna, o Minitab ignora toda a linha.
Nesta worksheet, cada coluna contém as respostas do cliente, em uma escala de 5 pontos, para uma diferente pergunta em uma pesquisa de satisfação do cliente. Cada linha representa as respostas de um cliente individual.
C1 | C2 | C3 |
---|---|---|
Pergunta 1 | Pergunta 2 | Pergunta 3 |
5 | 2 | 3 |
2 | 2 | 4 |
3 | 5 | 2 |
4 | 4 | 4 |
1 | 2 | 1 |
4 | 3 | 4 |
Selecione Padronizar variáveis para que o Minitab pondere todos os itens no teste ou pesquisa igualmente. O Minitab converte os itens para uma escala comum e usa os valores padronizados para calcular o alfa de Cronbach e as correlações de variável omitida. Os valores padronizados são usados apenas para calcular estatísticas e não são armazenados na worksheet.
A padronização é uma boa prática na maioria dos casos, e é particularmente importante quando os itens usam diferentes escalas. Suponha que o item A está em uma escala de 1 − 3 e que o item B está em uma escala de 1 − 20. Se os itens não estiverem padronizados, o Minitab pesa os itens por sua variabilidade e coloca mais peso no item B do que no item A devido aos valores maiores de sua escala. Como este não é, provavelmente, o resultado desejado, os itens devem ser padronizados para evitar esta ponderação desigual.