C.39 b) Gráfico de linhas simples para cada variável

C.39 a) - Apresentar informação em gráficos para variáveis discretas no SPSS, em associação com o pedido de distribuição de frequências

Gráfico de Barras Simples

C.38 b)

C.38 a)- Apresentar informação em tabelas de frequência para variáveis

C.37 c)- Apresentar informação em tabela de frequências

Frequências da Variável "Peso"
















Frequências da Variável " Altura"

C.37 b) Análise dos resultados

Da análise da tabela de frequências sobre as idades, é de referir que existe mais percentagem de pessoas com 18 anos em comparação com as outras idades em estudo.
A percentagem de pessoas com 18 anos de idade é de 26,7%, com uma frequência de 8 pessoas, ao passo que a frequência de uma pessoa ter 24 ou 25 anos de idade é de 1, que corresponde a uma percentagem de 3,3% da totalidade.

C.37 a)-Apresentar informação em tabelas de frequências para variáveis discretas

Frequência para a variável IDADE

C.36 b)- Recodificação de variáveis usando o comando "Recode Into Different variables"

Definição de 3 classes etárias

C.36 a)-Recodificação de variáveis usando o comando "Recode Into Different Variables"

Transformação da variavel "sexo" em variável "género", substituição de H por 1 e M por 2.

C.35 a) Recodificação de variáveis usando o comando "Recode Into Same Variable"

C.34 a) Criar novas variáveis através do comando "Count"

C.33 c) Com o comando "Compute" uma nova variável-idade dos indivíduos em anos

C.33 b) Construção nova variável com o comando " Compute" com a função média

C.33 a) Criar novas variáveis usando comando "Compute"

C. 32 a) Criar um ficheiro de dados no SPSS através da junção de casos

C.31 a)Criar um ficheiro de dados SPSS através da junção de variáveis

Junção de variáveis de C.29 e C.30

C.30 c) criar um ficheiro SPSS através da importação da base de dados Access

Visualização dos dados

C.30 b) criar um ficheiro SPSS através da importação da base de dados Access

Variáveis

C.30 a) Importe o ficheiro do Access

C.29 c) Importação do excel para SPSS

Visualização dos dados

C.29 b) Importação do excel para o SPSS

Nomes das variáveis

C.29 a) Importe o ficheiro de excel

C.28 b) Introduzir os dados do exercicio c.36

SPSS

C.28 a) Criar um ficheiro de dados com as seguintes variáveis

SPSS

C.9 c) Gráfico em 2D por escalão etário

Perfil de utilizadores e não utilizadores de computadores por escalão etário. 2003

C.9 b) Gráfico de colunas em 3D (por escalão etário)

Perfis de utilizadores e não utilizadores de computadores por escalão etário.2003

C.9 a) Gráficos circulares

Utilizadores por Género


















Não utilizadores por Género

C.8 b) Selecção de 10 países da lista de países

A geração de números aleatórios foi com base numa distribuição uniforme, com o número de varáveis (10) e o total de números aleatórios (25), com os parâmetros entre (0-250).

C.8 a) amostras selecionadas com base números aleatórios

A amostragem aleatória foi com base em 187 números, escolhendo aleatoriamente 20 resultados.


A amostragem sistemática foi feita também com base em 187 números, dos quais a ordem sistemática foi de 5 em 5.

C.7 c) Interpretação de resultados

Comparando os três anos quanto à concentração da população residente e considerando os Índices de Gini, o ano de 1991 teve um I.G. de 0,91 (0,913), o ano de 2001 obteve o valor de 0,91 (0,915) e o ano de 2007 teve o I.G. igual a 0,91(0,916).
Como os Índices de Gini são muito idênticos, formatei as casas decimais de maneira a ter mais informação e melhor informação e neste caso de estudo é o ano de 2007 que corresponde a uma maior desigualdade na distribuição da população residente com 0,916 de I.G. por estar mais próximo de 1.
As curvas de Lorenz mostram como a distribuição da população é muito heterogénea nos 18 municipios da AML.

C.7 b) Indice de Gini para cada um dos anos

Indice de Gini


1991





2001





2007

C.7 a) Curvas de Lorenz nos municipios de AML

C.6 d) Interpretação dos resultados

Na comparação das curvas de Lorenz entre as duas empresas, é de salientar que a empresa B tem uma curva mais alongada do que a empresa A, logo quer dizer que a empresa B está menos próxima da igualdade que a empresa A, com um índice de Gini de 0,35 na empresa B e de 0,30 na empresa A.

C.6 c) Gráfico com as duas curvas de Lorenz

Duas curvas de Lorenz da empresa A e B

C.6 b) Indice de Gini para cada empresa

ÍNDICE DE GINI

C. 6 a) Curva de Lorenz

Curva de Lorenz da Empresa A











Curva de Lorenz da Empresa B

C.5 f) Gráfico de barras horizontal

Gráfico de barras horizontais com base na alinea anterior.

C.5 e) Percentagem de população residente

Nesta análise de resultados é de salientar dois comportamentos diferentes na evolução da população. No caso do município de Lisboa é bem notório a perda de população residente desde 1991 ate 2007, ao passo que no município de Sintra aumentou a população residente naquele concelho. Nos restantes concelhos a variação não é muito significativa.

C.5 d) Variação absoluta da população

C.5 c) Percentagem de área cada municipio em relação ao total da área da AML.

O município de Palmela é o que tem maior percentagem de área em relação à área total da AML com 18,1% e o município de Odivelas tem a menor área em relação à área total da AML com 1%.

C. 5 b) Densidade Populacional

O município de Lisboa é o que tem maior densidade populacional em relação aos restantes municípios mas com tendência a descer.
No ano de 2007, a amadora é o município com mais densidade populacional ultrapassando o município de Lisboa.

C.5 a) Estatistica de sumário população residente na AML 2007

A média de população residente na AML em 2007, foi de 156023 habitantes na área supra mencionada.
A AML é composta por 18 municípios e existe uma grande diferença entre o valor mínimo e o valor máximo (16813 e 499700) respectivamente.
Com este indicador é notável a grande densidade populacional em certos municípios ao passo que outros municípios tem uma redução de ocupação populacional muito baixa.

C.4 c) Indices Demográficos

IDT- Relação entre a população jovem e idosa e a população activa.
IDJ- Relação entre a população jovem e a população em idade activa.
IDI- Relação entre a população idosa e a população em idade activa.
IE- Relação entre a população idosa e a população jovem.
IJ- Relação entre a população jovem e a população idosa.
IJPIA- Relação entre a metade mais jovem e a metade mais idosa da população em idade activa.
IL- Relação entre a população mais idosa e a população idosa.
IRPIA- Relação entre a população que potencialmente está a entrar e a que está a sair do mercado de trabalho.
ISP- Relação entre a população em idade activa e a população idosa.

C.4 b) Estatísticas de sumários

Estatísticas de Sumario para a população residente em Portugal 2007





































Em resumo das estatísticas de sumários, a média de população feminina é mais elevada em relação á media da população masculina, o mesmo se passa no total de população feminina em que é superior ao total da população masculina.