Descrever os dados
Tabela de frequências: como fazer e interpretar na monografia
Como fazer e interpretar uma tabela de frequências: percentagem válida e acumulada, escalas de Likert e redação em APA. Exemplo resolvido.
Uma tabela de frequências conta quantos casos há em cada categoria de uma variável e converte essas contagens em percentagens. É a forma certa de descrever variáveis categóricas (sexo, curso, departamento, nível de escolaridade) e as respostas a itens de uma escala de Likert. Numa monografia, é das primeiras tabelas do capítulo dos resultados.
Quando usar uma tabela de frequências
- Para variáveis nominais (categorias sem ordem): sexo, província, departamento.
- Para variáveis ordinais (categorias com ordem): escolaridade, faixa etária, itens de Likert.
- Para variáveis numéricas com poucos valores distintos (número de filhos, ano do curso).
Para variáveis numéricas contínuas (idade, salário, notas), uma tabela de frequências fica enorme e pouco útil. Use estatísticas descritivas. Se quer todas as variáveis sociodemográficas numa só tabela, veja a caracterização da amostra.
As colunas da tabela
- Frequência (n): o número de casos em cada categoria.
- Percentagem: a frequência sobre o total de casos, incluindo os que não responderam.
- Percentagem válida: a frequência sobre os casos que responderam. É esta a que se reporta na tese, porque não depende de quantos deixaram a pergunta em branco.
- Percentagem acumulada: a soma das percentagens válidas até essa categoria. Só faz sentido em variáveis ordinais: permite dizer «68,3% estão no ponto neutro ou abaixo».
Quando não há respostas em falta, a percentagem e a percentagem válida coincidem, como no exemplo abaixo.
Exemplo resolvido
Pergunta: como se distribuem os 120 profissionais por departamento, escolaridade e nível de satisfação no trabalho? O departamento é nominal; a escolaridade e a satisfação (escala de Likert de 1 a 5) são ordinais.
| Satisfação | n | % válida | % acumulada |
|---|---|---|---|
| 1 = Muito insatisfeito | 9 | 7,5 | 7,5 |
| 2 = Insatisfeito | 25 | 20,8 | 28,3 |
| 3 = Neutro | 48 | 40,0 | 68,3 |
| 4 = Satisfeito | 29 | 24,2 | 92,5 |
| 5 = Muito satisfeito | 9 | 7,5 | 100,0 |
Nas outras duas variáveis: por departamento, Operações é o mais representado (36; 30,0%), seguido de TI (32; 26,7%), Vendas (30; 25,0%) e RH (22; 18,3%). Na escolaridade, quase metade tem Licenciatura (59; 49,2%), 27,5% o Ensino Médio e 23,3% Pós-graduação.
Como fazer no Analisador de Dados
- Abra a aba Análises e escolha «Tabela de frequências».
- No campo Variáveis, marque as variáveis categóricas que quer descrever. Pode escolher várias de uma vez.
- Confirme que a Percentagem válida está ligada; ligue a Percentagem acumulada para variáveis ordinais.
- Opcional: ordene por frequência (útil em listas longas) e escolha o tipo de gráfico: barras, circular ou ambos.
No SPSS, o caminho é Analyze › Descriptive Statistics › Frequencies.
Como interpretar o resultado
Comece pela categoria mais frequente e pela menos frequente, que é o que o leitor quer saber primeiro. Depois, se a variável for ordinal, use a percentagem acumulada para agrupar as extremidades da escala:
- A resposta dominante é «Neutro» (40,0%).
- Somando as duas categorias de baixo, 28,3% estão insatisfeitos ou muito insatisfeitos.
- Somando as duas de cima, 31,7% estão satisfeitos ou muito satisfeitos (24,2% + 7,5%).
A distribuição está concentrada no centro da escala, sem uma tendência clara para a satisfação ou para a insatisfação. Se quiser testar formalmente se a satisfação mediana difere do ponto neutro, use o teste de Wilcoxon para uma amostra.
Como reportar em formato APA
No texto, apresente o número de casos e a percentagem entre parênteses. Arredonde as percentagens a uma casa decimal.
Modelo de redação
Relativamente à satisfação no trabalho, a resposta mais frequente foi «Neutro» (n = 48; 40,0%). Cerca de um terço dos profissionais declarou estar satisfeito ou muito satisfeito (n = 38; 31,7%), e uma proporção semelhante mostrou-se insatisfeita ou muito insatisfeita (n = 34; 28,3%).
Barras ou gráfico circular?
O gráfico de barras é quase sempre a melhor escolha: permite comparar categorias com precisão e mostra a forma de uma escala de Likert. O gráfico circular só funciona com poucas categorias (duas a quatro) que somam um todo com significado, como o sexo. Evite gráficos circulares com cinco ou mais fatias, porque o olho não compara ângulos com rigor.
Erros comuns
- Reportar a percentagem em vez da percentagem válida quando há respostas em falta: a soma das categorias deixa de dar 100%.
- Usar a percentagem acumulada numa variável nominal. «51,7% estão em Vendas ou TI» só é acumulado por acaso da ordem dos códigos.
- Repetir no texto tudo o que está na tabela. O texto destaca o essencial; a tabela guarda o detalhe.
- Esquecer o N total no título ou numa nota da tabela.
Se quiser saber se duas variáveis categóricas estão relacionadas (por exemplo, se a satisfação depende do departamento), o passo seguinte é a tabela cruzada com o teste do qui-quadrado.