CURSO SPSS

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1. 1. MATRIZ DE DATOS

   • Una matriz es un conjunto ordenado en una estructura de filas y columnas. Los elementos de este conjunto pueden ser objetos matemáticos de muy variados tipos.
   • Las variables categóricas también se denominan variables cualitativas o variables de atributos. Los valores de una variable categórica son categorías o grupos mutuamente excluyentes. Los datos categóricos pueden tener o no tener un orden lógico.

2. 2. VARIABLE CATEGÓRICA

   • La frecuencia absoluta es el número de veces que aparece un determinado valor en un estudio estadístico. La frecuencia relativa es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y el número total de datos. La frecuencia relativa se puede expresar en tantos por ciento.
   • El porcentaje aculunado es la suma del porcentaje valido.

3. 3. VARIABLE NÚMERICA

   • Las cuatro medidas de variables numéricas son: Medidas de tendencia central Medidas de dispersión Medidas de posición Medidas de forma
   • Medidas de dispersión. Parámetros estadísticos que indican como se alejan los datos respecto de la media aritmética. Sirven como indicador de la variabilidad de los datos. Las medidas de dispersión más utilizadas son el rango, la desviación estándar y la varianza.

4. 4. TABLA DE CONTIGENCIA

   • En estadística las tablas de contingencia se emplean para registrar y analizar la asociación entre dos o más variables, habitualmente de naturaleza cualitativa (nominales u ordinales).

5. 5. VARIABLES

   • El SPSS (Statistical Package for the +Social+ Sciences) es un conjunto de programas orientados a la realización de análisis estadísticos aplicados a las ciencias sociales. Con más de 30 años de existencia es, en la actualidad, el paquete estadístico con más difusión a nivel mundial.

6. 6. CHI CUADRADO

   • La prueba de chi cuadrado de independencia entre dos variables cualitativas fué desarrollada ya en 1900 por Pearson, y su utilidad es precisamente evaluar la independencia entre dos variables nominales u ordinales, dando un método para verificar si las frecuencias observadas en cada categoría son compatibles con la independencia entre ambas variables. Para evaluarla se calculan los valores que indicarían la independencia absoluta, lo que se denomina frecuencias esperadas, comparándolos con las frecuencias de la muestra.

7. 7. TEST DE MCNEMAR

   • La función del McNemar es comparar el cambio en la distribución de proporciones entre dos mediciones de una variable dicotómica y determinar que la diferencia no se deba al azar (que las diferencia sea estadísticamente significativa).

8. 8. INDICE KAPPA DE COHEN

   • El Coeficiente kappa de Cohen es una medida estadística que ajusta el efecto del azar en la proporción de la concordancia observada​ para elementos cualitativos (variables categóricas).

9. 9. CORRECIÓN DE YATES

   • La corrección de Yates se aplica a la prueba chi-cuadrado cuando al menos el valor de una frecuencia esperada es menor que 5.

10. 10. TEST EXACTO DE FISHER

    • La prueba exacta de Fisher​ es una prueba de significación estadística utilizada en el análisis de tablas de contingencia. Aunque en la práctica se emplea cuando los tamaños de muestra son pequeños, también es válido para todos los tamaños de muestra.

11. 11. PRUEBA T PARA MUESTRAS INDEPENDIENTES

    • El procedimiento Prueba T para muestras independientes debe utilizarse para comparar las medias de dos grupos de casos, es decir, cuando la comparación se realice entre las medias de dos poblaciones independientes (los individuos de una de las poblaciones son distintos a los individuos de la otra)

12. 12. PRUEBA T PARA MUESTRAS RELACIONADAS

    • El procedimiento Prueba T para muestras relacionadas compara las medias de dos variables de un solo grupo. El procedimiento calcula las diferencias entre los valores de las dos variables de cada caso y contrasta si la media difiere de 0.

13. 13. FACTOR ANOVA

    • ANOVA de un factor es una técnica estadística que señala si dos variables (una independiente y otra dependiente) están relacionadas en base a si las medias de la variable dependiente son diferentes en las categorías o grupos de la variable independiente. Es decir, señala si las medias entre dos o más grupos son similares o diferentes.

14. 14. CORRELACIÓN DE PEARSON

    • El Coeficiente de Correlación de Pearson es una medida de la correspondencia o relación lineal entre dos variables cuantitativas aleatorias. En palabras más simples se puede definir como un índice utilizado para medir el grado de relación que tienen dos variables, ambas cuantitativas

15. 15. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

    • Algunas de las medidas en el análisis estadistico de datos son: Media Aritmetica, moda, mediana, desviación tipica.