--- title: "Como calcular o escore z no SPSS?" url: https://www.blog.psicometriaonline.com.br/como-calcular-o-escore-z-no-spss canonical: https://www.blog.psicometriaonline.com.br/como-calcular-o-escore-z-no-spss language: pt-BR published: 2024-09-25T11:54:50.000Z updated: 2026-03-30T10:53:16.733Z modified: 2026-03-30T10:53:16.733Z author: "Marcos Lima" categories: ["Tutoriais"] tags: ["manipulação do banco de dados", "tutorial no spss"] description: "Neste post, mostramos como calcular o escore z manualmente, bem como utilizando o pacote estatístico SPSS. Saiba mais!" source: Blog Psicometria Online --- # Como calcular o escore z no SPSS? > Neste post, ensinaremos como calcular o escore z de uma variável no SPSS. Essa é uma técnica fundamental em estatística, pois padroniza os dados e facilita a comparação entre diferentes conjuntos de dados. Primeiramente, descreveremos o que é e como calcular o escore z. Em seguida, apresentaremos... Neste post, ensinaremos como calcular o escore *z* de uma variável no SPSS. Essa é uma técnica fundamental em estatística, pois padroniza os dados e facilita a comparação entre diferentes conjuntos de dados. Primeiramente, descreveremos o que é e como calcular o escore *z*. Em seguida, apresentaremos algumas das vantagens do cálculo do escore *z*. Por fim, nós apresentaremos um tutorial simples e rápido de como calcular o escore *z* de uma variável no SPSS. ## **O que é e como calcular o escore *z*?** O escore z, também conhecido como ***z-score*** ou **escore padronizado**, é uma medida que expressa a quantos [desvios-padrão](/medidas-de-dispersao-amplitude-a-variancia-e-o-desvio-padrao) um determinado valor está distante da média de um conjunto de dados. Em outras palavras, o escore *z* é uma transformação linear da variável original, onde os novos valores representam distâncias da média: valores positivos estão acima da média, enquanto valores negativos estão abaixo dela; valores iguais a zero são exatamente idênticos à média amostral. O cálculo do escore *z*, também conhecido como **padronização dos escores**, é obtido por meio da seguinte fórmula: ![como calcular o escore z, fórmula.](/uploads/2021-05_escore-z.jpg) onde: - ***xi*** é o valor da observação *i* que você deseja padronizar; - ***X-barra*** é a média da amostra na variável de interesse; - ***DP*** é o desvio-padrão da amostra na variável de interesse. Por exemplo, a Figura 1 apresenta o número de títulos mundiais obtidos por diferentes países nas Copas do Mundo FIFA de futebol masculino, no período entre 1930 e 2022. A média de títulos da Figura 1 é de 2,75 títulos, e o desvio-padrão é de 1,49. ![banco de dados para tutorial no SPSS.](/uploads/2024-09_exemplo-de-escore-z.jpg) *Figura 1. Número de títulos mundiais obtidos por diferentes países nas Copas do Mundo FIFA de futebol masculino.* A coluna **Escore *z*** representa a variável número de títulos em unidades padronizadas. Por exemplo, no caso do Brasil, fizemos o seguinte cálculo: ![exemplo de como calcular o escore z para uma observação.](/uploads/2024-09_escore-z-brasil.jpg) onde, *z* = 1,51 indica que o número de títulos do Brasil está 1,51 desvio-padrão acima da média de títulos das campeãs mundiais da Figura 1. O mesmo cálculo é repetido para as demais seleções. Observe que as seleções com um número de títulos acima da média (Brasil, Alemanha, Itália e Argentina) têm escores *z* positivos, enquanto as seleções com um número de títulos abaixo da média (Uruguai, França, Inglaterra e Espanha) têm escores *z* negativos. ## **Quais são as utilidades de calcular o escore *z*?** O cálculo do escore *z* tem várias aplicações práticas em análise de dados. Em seguida, destacamos algumas de suas utilidades: 1. **Comparação de diferentes variáveis**: ao padronizar os dados, você pode comparar valores de diferentes variáveis, mesmo que tenham unidades e escalas diferentes; 2. **Identificação de *outliers***: localizar valores que estão muito acima ou abaixo da média (*outliers* ou valores extremos) fica mais fácil, já que escores *z* maiores que 3 ou menores que –3 indicam dados atípicos; 3. **Padronização de dados**: é uma maneira eficaz de ajustar distribuições para que sejam comparáveis em uma escala comum, especialmente útil em modelos de regressão ou análises multivariadas. Desse modo, essa padronização também é útil para algoritmos de otimização que buscam identificar o melhor conjunto de parâmetros de um modelo estatístico; 4. **Interpretação estatística**: o escore *z* facilita a interpretação em termos de probabilidade, ajudando assim a entender a posição de um dado dentro da distribuição normal. Antes de apresentarmos o tutorial, convém desfazer um mito sobre o escore *z*, a saber, de que ele é útil para corrigir desvios de normalidade. Isso não é verdade. A Figura 2 ilustra a ideia para um conjunto de dados com forte assimetria positiva (*M* = 777,94, *DP* = 607,41, *Mdn* = 623,70). ![desfazendo um mito sobre o escore z: essa transformação não corrige desvios de normalidade.](/uploads/2024-09_escore-z-exemplo.jpg) *Figura 2. Distribuição de escores na escala original (painel esquerdo) e na escala padronizada (painel direito).* Como podemos ver na Figura 2, a forma da distribuição dos dados na escala padronizada é idêntica à forma da distribuição na escala original. A única diferença entre os paineis é no eixo *x*. Em outras palavras, a transformação por escore *z* **não muda** a forma da distribuição; seu único efeito sobre os dados é em deslocar a distribuição no eixo *x*, de modo a recentralizar a distribuição ao redor da média = 0. ## **Como calcular o escore *z* no SPSS?** A Figura 3 apresenta um banco de dados no SPSS, similar aos dados descritos na Figura 1. ![banco de dados tabulado no SPSS.](/uploads/2024-09_dados-spss-demonstracao-escore-z.jpg) *Figura 3. Banco de dados no SPSS.* Calcular o escore *z* no SPSS é muito simples e pode ser feito em poucos passos. Primeiramente, siga o caminho **Analisar > Estatísticas descritivas > Descritivos** (Figura 4). ![como calcular o escore z no SPSS, caminho.](/uploads/2024-09_dados-spss-demonstracao-escore-z-caminho.jpg) *Figura 4. Caminho para solicitar a análise.* Em seguida, transfira para a caixa **Variável(is)** a variável (ou as variáveis) que você deseja transformar em escore *z*, marque a opção **Salvar valores padronizados como variáveis**, e clique em **OK** (Figura 5). ![como calcular o escore z no SPSS, solicitando a análise.](/uploads/2024-09_dados-spss-demonstracao-escore-z-solicitacao.jpg) *Figura 5. Janela Descritivos para especificação da análise.* O SPSS calculará automaticamente os escores *z* para as variáveis selecionadas e os salvará em novas colunas no banco de dados. Essas colunas conterão os valores padronizados, ou seja, os escores *z*. A Figura 6 apresenta as estatísticas descritivas da variável original, bem como de sua transformação em escore *z*. Como pode ser visto, os valores da média e do desvio-padrão da variável **títulos** coincide com o que utilizamos anteriormente para o cálculo manual dos escores *z*. Por fim, ela também indica que o escore *z* tem média = 0 e desvio-padrão = 1. Sempre que calcularmos os escores *z* de uma variável, a nova medida sempre terá essa média e desvio-padrão. ![estatísticas descritivas da medida original e padronizada.](/uploads/2024-09_dados-spss-demonstracao-escore-z-descritivos.jpg) *Figura 6. Estatísticas descritivas da variável original e transformada em escore z.* ### **Conclusão** Neste post, você aprendeu como calcular o escore *z* de uma variável no SPSS. Além disso, você conheceu algumas das vantagens de realizar esse cálculo, bem como um mito importante sobre uma utilidade que o escore *z* não possui. Gostou desse conteúdo? Se você precisa aprender análise de dados, então faça parte da [**Psicometria Online Academy**](https://academy-po.psicometriaonline.com.br/?utm_source=blog&utm_medium=organico&utm_campaign=&utm_term=&utm_content=post), a maior formação de pesquisadores quantitativos da América Latina. 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