PROGRAMA SPSS

PROGRAMA SPSS

1. 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.

2. CREAR UNA MATRIZ DE DATOS EN EL PROGRAMA SPSS

   • 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.
     • Para crear una matriz es importante tener presente los siguientes datos
       • VISTA DE DATOS: Datos correspondientes a la variable
       • VISTA DE VARIABLES: Información que existe detrás de toda variable
       • ETIQUETA DE VALOR: Muestra las posibles opciones y si se desactiva nos muestra en valores numericos
       • VARIABLE NOMINAL: No importa el orden
       • VARIABLE ORDINAL: Es importante el orden

3. CREAR UNA TABLA DE CONTINGENCIA

   • también denominadas tablas cruzadas o de doble entrada
     • se emplean para registrar y analizar la asociación entre dos o más variables, habitualmente de naturaleza cualitativa (nominales u ordinales).
       • se da click en analizar ---->Estadística Descriptiva --->tablas de contingencia. y en Columnas van las consecuencias y en filas la variable independiente.

4. DESCRIBIR UNA VARIABLE CATEGÓRICA

   • Las variables categóricas también se denominan variables cualitativas o variables de atributos.
     • Items a tener en cuenta
       • Los valores de una variable categórica son o grupos mutuamente excluyentes.
       • Los datos categóricos pueden tener o no tener un orden lógico.
         • Pasos
           • Analizar ---> Vista de variable ... > tipo de variable ------> cadena ----> Estadísticos descriptivos ----> frecuencias ------> variables ---> seleccionamos Frecuencia Absoluta, Frecuencia Relativa, Porcentaje Valido y porcentaje acomulado.
       • 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.

5. DESCRIBIR UNA VARIABLE NUMÉRICA

   • Las cuatro medidas de variables numéricas son:
     • • Medidas de tendencia central
       • Media
         • Media aritmética: se obtiene sumando los datos y dividiéndolos por el numero de ellos
       • Mediana
         • Corresponde al percentil 50% es decir la mediana divide a la población exactamente en dos
       • Moda
         • Valor o valores que aparecen con mayor frecuencia. Útil como medida de resumen para las variables nominales
     • • Medidas de dispersión
       • DESVIACIÓN ESTÁNDAR
         • Es una medida que informa sobre la distancia que tiene los datos respecto de su media aritmética
       • LA VARIANZA
         • ES el valor de la desviación estándar al cuadrado; su utilidad radica en que su valor es requerido para todos los procedimientos
       • ERROR TÍPICO
         • Se refiere una medida de variabilidad de la media; sirve para calcular cuan dispersa estaría la media de realizar un nuevo cálculo
     • • Medidas de posición
       • ASIMETRÍA
         • Se mide con el coeficiente de apuntamiento o cutosis: positivo cuando es leptocúrtica y negativo cuando es platicúrtica
       • APUNTAMIENTO O CURTOSIS
         • Coeficiente de asimetría de Pearson: positivo cuando existe asimetría a la derecha y negativo cuando existe asimetría a la izquierda.
     • • Medidas de forma
       • PERCENTILES
         • Son 99 valores que dividen en cien partes iguales el conjunto de datos ordenados de menor a mayor
       • CUARTILES
         • Son los 9 valores que dividen al conjunto de datos ordenados en 10 partes iguales, son también un caso particular de los percentiles.
       • DECILES
         • Son los tres valores que dividen el conjunto de datos ordenados en cuatro partes iguales, son un caso particular de los percentiles. Q1 Q2 Y Q3

6. CALCULAR Y RECODIFICAR VARIABLES

   • Valor final que depende de otras variables
     • Se ingresa a Transformar ----> calcular variable ---> variable destino y se debe expresar la formula numérica que nos realizara el calculo

7. EL TEST DE CHI CUADRADO Y CUANDO SE UTILIZA

   • Fue desarrollada ya en 1900 por Pearson, Es un teste o prueba estadística que nos permite reconocer la asociación entre dos variables categóricas ya sean:
     • DICOTOMICAS
       • Son variables nominales
     • POLITOMICAS
       • son variables ordinales
     • pasos
       • Analizar -----> Estadísticos descriptivos ----> tablas de contingencias ----> en columnas siempre van los grupos y en filas las variables cuya frecuencia queremos analizar ----> casillas __> frecuencia relativa por columnas ----> en estadísticos ---> test Chi-Cuadrado.

8. EL TEST DE TEST DE MCNEMAR Y CUANDO SE UTILIZA

   • La función del McNemar es comparar el cambio en la distribución de proporciones entre dos mediciones de una variable nominal Nos permite identificar modificaciones en una variable categóricas a través del tiempo Dos mediadas:
     • • ANTES
     • • DESPUÉS
   • Sirve para los estudios experimentales o observacionales

9. EL ÍNDICE KAPPA DE COHEN Y COMO SE INTERPRETA

   • Mide el grado de acuerdo entre dos mediciones y estas mediciones pueden corresponder a dos evaluadores o también pueden corresponder a dos instrumentos de medición.
   • pasos
     • Analizar ---> estadísticos descriptivos ----> tablas de contingencia ----> columnas el diagnóstico definitivo y el test a des evaluado en filas ---->estadísticos --->Kappa --->casillas ---Total

10. LA CORRECCIÓN DE YATES

    • Este procedimiento se aplica en los que casos que debiéramos de realizar el test de chi-cuadrado y este ya no es tan conservador es decir la corrección de Yates se aplica a la prueba chi-cuadrado cuando al menos el valor de una frecuencia esperada es menor que 5.
    • pasos
      • Analizar---< tablas de contingencia ---- > en columnas siempre van los grupos y en filas la variable que va a ser analizada ___> en estadísticos Chi-Cuadrado --- > en casillas ---> Porcentajes por columnas.

11. EL 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.
    • • La parte que esta en amarillo es fija y no se puede modificar

12. PRUEBA DE 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).
    • pasos
      • Analizar ----> Comprar medias ----> prueba T para muestras independientes ---> variable que vamos a comparar en contrastar y lo que vamos a comparar en agrupación

13. PRUEBA DE 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.
    • En los grupos independientes queríamos saber si hay diferencias entre un grupo y otro y en las muestras relacionadas queremos saber si hay un incremento o una disminución esto significa una hipótesis de una sola cola.

14. ANÁLISIS DE LA VARIANZA CON UN 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.
    • pasos
      • Analizar----> comparar medias -----> ANOVA de un factor....> dependientes lo que queremos saber y el factor la procedencia----> Opciones ----> descriptivos.

15. PRINCIPALES USOS DE LA 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.

16. ANÁLISIS DE DATOS CON ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

    • • Pasos
        • Analizar ---> estadísticos descriptivo ---> frecuencias ----> variable a estudiar ----> estadísticos ---> media , mediana, moda, desviación típica, rango mínimo, máximo, asimetría, curtosis y percentiles ---> mostrar tabla de frecuencias ---> aceptar

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