1. **Enunciado do problema:** Queremos analisar a relação entre a variável "razões para consumir cafeína" (pergunta 11) e a variável "variação do consumo de cafeína em períodos de maior exigência académica" (pergunta 16) usando Excel. 2. **Preparação dos dados:** Organize os dados em duas colunas no Excel: uma para as respostas da pergunta 11 (razões) e outra para as respostas da pergunta 16 (variação do consumo). 3. **Codificação das variáveis:** Como ambas as variáveis são qualitativas (categóricas), atribua códigos numéricos a cada categoria para facilitar a análise. Por exemplo, para razões: "Porque gosto"=1, "Porque me dá energia"=2, etc. Para variação: "Mantém-se"=1, "Aumenta"=2, "Diminui"=3. 4. **Construção da tabela de contingência:** Use a função **Tabela Dinâmica** para cruzar as duas variáveis. Selecione os dados, insira uma Tabela Dinâmica, coloque a variável das razões nas linhas e a variação do consumo nas colunas, e conte as frequências. 5. **Análise da relação:** Para medir a associação entre as variáveis categóricas, utilize o teste qui-quadrado de independência. 6. **Realizar o teste qui-quadrado no Excel:** - Com a tabela de contingência pronta, use a função **CHISQ.TEST(observado, esperado)**. - Para obter os valores esperados, use a função **CHISQ.DIST.RT** ou calcule manualmente. 7. **Interpretação:** Se o valor-p do teste for menor que o nível de significância (ex: 0.05), conclui-se que existe associação significativa entre as razões para consumir cafeína e a variação do consumo em períodos de maior exigência académica. **Resumo:** - Codifique as categorias numericamente. - Crie uma tabela de contingência com Tabela Dinâmica. - Aplique o teste qui-quadrado para verificar associação. Este método permite analisar a relação entre variáveis categóricas no Excel de forma clara e estatisticamente válida.