curso spss v10

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C C C U U U R R R S S S O O O D D D E E E L L L S S S P P P S S S S S S W W W I I I N N N Versión 10.0 Carmen Alvarez Santos Servicio Informático de Somosaguas Universidad Complutense de Madrid Febrero 2001

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Versión 10.0

Carmen Alvarez Santos

Servicio Informático de Somosaguas

Universidad Complutense de Madrid

Febrero 2001

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CURSO DEL SPSSWIN AUTOR : Alvarez Santos, Carmen EDICIÓN : Alvarez Santos, Carmen Para cualquier sugerencia sobre este manual, ponerse en contacto con: Carmen Alvarez Santos (E-Mail: [email protected]) Copyright © 2001, Servicio Informático de Somosaguas Universidad Complutense En cualquier referencia a este documento, debe mencionarse al Servicio Informático de Somosaguas de la Universidad Complutense de Madrid. En cualquier reproducción, ya sea total o parcial, se debe incluir esta nota de copyright. SPSS es una marca registrada por SPSS Inc.

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Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - i -

INDICE I. GENERALIDADES DEL SPSS ……………………………………. 1 1. Introducción ……,……………………………………………………….. 1

2. Ejecución del SPSS ……………………………………………………. 2 3. Ventanas ………………………………………………………………… 6

II. DATOS …………………………………………………………………… 11

1. Matriz de datos ………………………………………………………. 11 2. Introducción de datos con el SPSS ………………………………… 12

2.1. Definición de las variables ……………………………………. 13 2.2. Introducción de datos ………………………………………….. 16

3. Almacenar datos ………………………………………………………. 17 4. Lectura de datos ………………………………………………………. 20

3.1. Lectura de un fichero de datos ASCII ……………………….. 20 3.2. Lectura de un de fichero de datos procedente de una hoja de cálculo o de una base de datos …………………………… 28

III. ESTADISTICA DESCRIPTIVA ……………......……………....….. 31

1. Análisis descriptivo ……………………………………………………. 32 2. Análisis de frecuencias ……………………………………………… 36

IV. ICONOS ……………………………………………………………….... 45

1. Iconos de la ventana principal ……………………………………….. 45 V. TABLAS DE FRECUENCIAS ……………………………………….. 51 VI. TRANSFORMACION DE DATOS ……………………………… 61

1. Crear variables ………………………………………………………. 61 2. Recodificar variables ………………………………………………… 63 3. Ejemplo práctico ………………………………………………………. 71

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Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - ii - VII. CORRELACIONES ……………………………………………………. 79

1. Correlaciones bivariadas ……………………………………………… 79 2. Correlaciones parciales ……………………………………………… 83

VII. SELECCIÓN Y PONDERACION DE CASOS ………………….. 87

1. Selección de casos ……………………………………………………. 87 2. Ponderación de casos ………………………………………………… 91

VIII. COMPARACION DE MEDIAS ……………………...…………….. 93

1. Obtención de medias de las variables ……………………………… 94 2. Comparación de una media empírica ……………………………… 97 3. Comparación de muestras independientes ……………………….. 101 4. Comparación de muestras dependientes …………………………… 105 5. Análisis simple de la varianza ……………………………………….. 107

IX. VARIABLES MULTIRRESPUESTA ……………………………… 115

1. Frecuencias de una variable multirrespuesta ……………………….. 117 2. Tablas de frecuencias cruzadas de variables multirrespuesta …. 120

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GENERALIDADES DEL SPSS

1. INTRODUCCION

El SPSS es un paquete estadístico de Análisis de datos con más de 20 años de aplicación en la investigación de las ciencias sociales y económicas. Contiene programas capaces de realizar desde un simple análisis descriptivo hasta diferentes tipos de análisis multivariante de datos, como pueden ser: análisis discriminante, análisis de regresión, cluster, análisis de varianza, etc... También permite analizar series temporales, obtener tablas de frecuencias, realizar gráficos, analizar variables multirrespuesta, ... El curso corresponde a la versión 10.0. Esta versión del SPSS se puede instalar en ordenadores con sistema operativo Windows 95, Windows 98 , Windows 2000 ó Windows NT 4.0

El paquete SPSS consta de los siguientes módulos: • Básico: Lectura y transformación de datos. Procedimientos

estadísticos más usuales para análisis básicos, entre los que se incluyen: sumas, tablas de frecuencias, tablas de contingencia, estadísticos descriptivos, análisis factorial, regresión y análisis de conglomerados

• Modelos de Regresión: Proporciona técnicas para el análisis de datos que no se

ajusten a los tradicionales modelos estadísticos lineales. Incluye procedimientos para el análisis probit, la regresión logística, la estimación ponderada, la regresión de mínimos cuadrados en dos fases y la regresión no lineal general.

• Modelos Avanzados: Se centra en las técnicas más frecuentemente utilizadas en la

investigación experimental y biomédica sofisticada. Incluye procedimientos para los modelos lineales generales (MLG), el análisis de componentes de la varianza, el análisis loglineal, la regresión ordinal, las tablas de mortalidad actuariales, el análisis de superivencia de Kaplan-Meier y las regresiones de Cox básica y extendida.

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Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - 2 - • Tablas: Crea una amplia variedad de tablas de frecuencias incluyendo

variables multirrespuesta. • Tendencias: Análisis y predicción de series temporales: modelos de ajuste

de curvas, modelos de suavizado y métodos para la estimación de modelos autorregresivos.

• Categorías : Análisis de escalamiento óptimo, incluidos los modelos de

correspondencias simple y múltiple. • Análisis Conjunto : Análisis de conjunto. • Pruebas exactas : Calcula los valores p exactos (valores de significación) para

las pruebas estadísticas en aquellos casos en los que las muestras son pequeñas o se distribuyen de forma poco uniforme y puedan hacer que las pruebas habituales resulten poco precisas.

• Valores perdidos : describe los patrones de los datos perdidos, realiza una

estimación de las medias y otros estadísticos y permite imputar los valores a las observaciones perdidas.

• Mapas : transforma los datos distribuidos geográficamente en mapas

de alta calidad, con símbolos, colores, gráficos de barras, gráficos de sectores y combinaciones de temas, para representar no sólo lo que está ocurriendo sino también dónde tiene lugar.

2. EJECUCION DEL SPSS

Con la versión 10 se pueden ejecutar varias sesiones de SPSS simultáneamente, lo que hace posible analizar más de un archivo de datos al mismo tiempo.

Para ejecutar el SPSS se pincha 2 veces seguidas con el ratón en el icono

correspondiente al programa (siempre que se haya creado un acceso directo al programa), o se ejecuta el fichero “spsswin.exe” que está en el directorio SPSS. Entonces aparece la siguiente ventana:

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Las opciones que figuran en esta ventana se irán explicando con detalle a lo largo del manual. Aquí se verá lo que aparece al seleccionar cada una de dichas opciones: 1. Si se selecciona la opción “Ejecutar el tutorial” aparecerá la siguiente ventana:

2. Si se selecciona la opción “Introducir datos” aparecerá la siguiente ventana:

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3. Si se selecciona la opción “Ejecutar una consulta creada anteriormente” aparecerá

la siguiente ventana:

4. Si se selecciona la opción “Crear una nueva consulta mediante el Asistente de

base de datos” aparecerá la siguiente ventana:

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5. Si se selecciona la opción “Abrir una fuente de datos existente” aparecerá la

siguiente ventana:

6. Si se selecciona la opción “Abrir otro tipo de archivo” aparecerá la siguiente ventana:

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3. VENTANAS El SPSS utiliza diferentes tipos de ventanas: • Editor de datos: Contiene el fichero de datos. Con este editor se puede crear un

fichero de datos o modificar uno ya existente. Esta ventana se abre automáticamente cuando se ejecuta el SPSS.

• Visor: Contiene los resultados de la ejecución de los comandos del SPSS, tanto de

lectura de datos, transformación de datos, etc… como de análisis de datos. Además, contiene todos los esquemas y gráficos que se originan cuando se ejecuta un comando del SPSS, y los gráficos que se generan con el menú Gráficos de la ventana "Editor de datos SPSS". Se pueden abrir varias ventanas de resultados.

• Visor de borrador: Contiene los resultados como texto normal , en lugar de cómo

tablas pivote interactivas. • Editor de sintaxis: Esta ventana se utiliza para ejecutar comandos del SPSS. Estos

comandos pueden pertenecer a un fichero que ha sido creado con el SPSS para pc, o pueden escribirse directamente, o pueden proceder de ejecutar la opción Pegar de alguna de las ventanas de diálogo. Estos comandos se pueden grabar en un fichero para utilizarlos en otro momento de la sesión de SPSS. Se pueden abrir varias ventanas de sintaxis. Para ejecutar los comandos del SPSS que están almacenados en una ventana de sintaxis, se marca con el ratón los comandos que se desean ejecutar y se pincha en el icono 4

En todas las ventanas del SPSS están disponibles unos menús, una barra de iconos, y unos botones, algunos de los cuales son comunes a todas las ventanas y otros son específicos de cada una de éllas. Las acciones que se pueden realizar con los iconos se irán explicando a lo largo del manual. En cuanto a los menús los comentaremos brevemente ahora, y más adelante se hará con más detalle.

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Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - 7 - Menús Los menús que se especifican a continuación, están disponibles en todas las ventanas del SPSSWIN: • Archivo se utiliza para abrir, cerrar, grabar e imprimir ficheros. • Edición se utiliza para cortar, copiar y recuperar datos y texto. • Ventana se utiliza para activar/desactivar los iconos, para cambiar el diseño de la

ventana de salida o la de sintaxis, o para cambiar el entorno que tiene definido por defecto el SPSS.

• ? este menú abre una ventana de ayuda que contiene información sobre el uso

de cualquiera de las características del SPSS. La ventana del editor de datos (Editor de datos) contiene menús para analizar y modificar datos, y para crear gráficos. Estos menús son: • Datos Se utiliza para realizar cambios en el fichero de datos, tales como

combinar ficheros, transponer variables y casos, o crear grupos de casos para un análisis. Estos cambios son temporales a no ser que se graben.

• Transformar Se utiliza para realizar cambios en las variables seleccionadas del

fichero de datos y crear nuevas variables basadas en valores de otras variables que ya existen. Estos cambios son temporales.

• Analizar Se utiliza para realizar el análisis estadístico deseado. • Gráficos Se utiliza para crear gráficos de barras, histogramas, etc… • Utilidades Se utiliza para visualizar información sobre el contenido del fichero

de datos, del fichero de parámetros, o definir grupos de variables. Botones

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Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - 8 - Además de las ventanas que hemos explicado anteriormente, existen otras que se abren cuando se ejecuta alguna acción. Estas ventanas contienen distintos campos que hay que especificar, por ejemplo:

Observemos que estas ventanas disponen también de unos botones, unos que están activados (se puede pinchar en ellos), y otros que se activarán cuando se completan los campos de las ventanas. Estos botones son: Aceptar Almacena los campos definidos y cierra la ventana. Pegar Crea una ventana de sintaxis que incluye el comando de SPSS

equivalente a la acción que se está realizando. Restablecer Borra los campos que se acaban de definir y no cierra la ventana. Cancelar Cierra la ventana sin grabar. Ayuda Abre una ventana de ayuda que da información sobre la ventana que está

abierta. Hay ventanas que contiene otros botones diferentes, como por ejemplo:

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donde el botón de Continuar almacena los campos definidos y vuelve a la ventana anterior. Los otros dos botones funcionan igual que en los casos anteriores. Existen otros botones: Añadir Cambiar y Eliminar que aparecen en otras ventanas y que se explican en la página 15 del siguiente capítulo.

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DATOS

1. MATRIZ DE DATOS Para realizar un análisis estadístico es necesario disponer de una matriz de datos. Dicha matriz se puede estructurar de la siguiente forma: Variable1 Variable 2 Variable 3 …………… Variable m

Caso 1 Caso 2 Caso 3

.

.

.

Caso n Es decir, es una matriz de dimensión n×m, donde n es el número de filas y corresponde a las unidades de análisis, y m que es el número de columnas corresponde a las variables. Para introducir los datos y después poder analizarlos con el SPSS, se puede utilizar dicho programa, o bien una base de datos, o una hoja de cálculo, o un editor, o un procesador de texto, … , para crear un fichero ascii que contenga dicha matriz de datos. Además se debe crear el "code book" de las variables que en el SPSS se conoce como "definir variables". Este "code book" contiene: el nombre de la variable, el tipo, el formato de lectura, la etiqueta de la variable, la etiqueta de las categorías (cuando la variable es discreta) y la definición de los valores "missing".

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2. INTRODUCIR DE DATOS CON EL SPSS En este apartado se explica cómo introducir con el SPSS, la matriz de datos y el "code book" de las variables. Para ello se selecciona la opción de Introducir datos que figura en la ventana que aparece cuando se ejecuta el SPSS, es decir:

Una vez seleccionada esta opción aparecerá la siguiente ventana:

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Es aconsejable definir primero las variables y después introducir los datos, aunque este orden no es obligatorio. Ambas operaciones se realizan desde la ventana “Editor de datos SPSS”, pinchando en la pestaña Vista de datos, para introducir los datos, o en la pestaña Vista de variables para introducir el “code book” de las variables. 2.1. Definición de las variables Una vez activada la ventana “Editor de datos SPSS" del SPSS, y seleccionado Vista de variables, pasamos a introducir el "code book" de cada una de las variables. Para cada una de las variables que conforman la matriz de datos que se va a analizar, se pueden introducir las características que figuran en las columnas. Estas características son las siguientes: 1. Nombre: Contiene el nombre de la variable. Este nombre debe tener como máximo 8

caracteres, que pueden ser alfabéticos o numéricos o el símbolo de subrayado ( _ ) ; la única restricción es que el primer carácter debe ser alfabético, $ o #. Al introducir el nombre de la variable el resto de los campos, se rellenan con los valores

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que tiene definido el SPSS por defecto. 2. Tipo: Se utiliza para modificar el tipo de la variable y el formato . Cuando se pincha en

Numérico … , aparece la siguiente ventana:

donde se selecciona el tipo de variable del que se trata. Los tipos de variables más usuales son: numéricas: Sólo toman valores numéricos. En este caso, seleccionar la opción

Numérica string "cortas": Pueden contener valores numéricos y alfabéticos. Su longitud es de 8

caracteres como máximo. En este caso, seleccionar la opción Cadena string "largas": Son variables alfanuméricas de longitud mayor de 8 caracteres. En

este caso, seleccionar la opción Cadena Una vez seleccionado el tipo, se pincha en el botón de Aceptar . Si se pincha en el botón de Cancelar ; no se almacenan las modificaciones hechas en esa ventana. Para obtener información sobre los tipos de variables, se pincha en el botón de Ayuda (1)

3. Anchura: Aquí se especifica el ancho total (incluidos los decimales, si los hubiese) de la variable. Para modificar este ancho, se pincha en t para aumentarlo, o en u para disminuirlo.

4. Decimales: En el caso de que la variable sea de tipo numérico, se especificará e

número de decimales que contiene. 5. Etiqueta: Este campo se utiliza para especificar la etiqueta de la variable. Dicha

etiqueta puede contener como máximo 120 caracteres. 1 Estos botones funcionan igual en todas las ventanas del SPSS, por lo que no se volverán a comentar.

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6. Valores: Este campo se utiliza para especificar las etiquetas de los distintos valores

que toma la variable en el caso de que ésta sea discreta. La etiqueta de cada valor no puede exceder de 60 caracteres.

Si se pincha en el cuadro de selección ( Λ ) de la columna Valores aparece la siguiente ventana:

En el caso de que la variable que se está definiendo sea discreta y se desee poner etiquetas a los valores que toma dicha variable, se especificará el valor a etiquetar en el recuadro situado a la derecha de Valor:, y su etiqueta correspondiente en el recuadro situado a la derecha de Etiqueta de valor: . Una vez rellenados estos dos campos, se pincha en el botón de Añadir . Si se desea eliminar alguna de estas etiquetas se selecciona dicha etiqueta (pinchando con el ratón en ella) y se pincha en el botón de Eliminar . Si se desea hacer alguna modificación en la definición de los valores y sus etiquetas, se selecciona la etiqueta a modificar, se pincha en el campo que se va a modificar (valor o etiqueta) , y una vez hecha la modificación se pincha en el botón de Cambiar (2) .

7. Perdidos : Este campo se utiliza para definir los valores missing (ausencia de dato) de la variable que se está describiendo. El SPSS distingue entre 2 tipos de valores missing:

system missing: valores missing declarados por el SPSS. user missing: valores missing declarados por el usuario.

Si se pincha en el cuadro de selección ( Λ ) de la columna Perdidos aparece la siguiente ventana:

2 Estos botones funcionan igual en todas las ventanas del SPSS, por lo que no se volverán a comentar. Estos botones deberán de estar activados para poder pinchar en ellos.

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donde se definen los user missing de la variable

8. Columnas: Este campo se utiliza para definir el ancho de las columnas de la matriz de datos donde se introducirán los valores de la variable. . Para modificar este ancho, se pincha en t para aumentarlo, o en u para disminuirlo.

9. Alineación: Esta columna se utiliza para especificar el tipo de alineación (izquierda,

derecha o centrado) de los valores de la variable en la matriz de datos. Si se pincha en u aparecen las tres opciones anteriores.

10. Medida: Esta columna se utiliza para especificar el tipo de variable (escala, ordinal o

nominal). Si se pincha en u aparecen los tres tipos de variables anteriores. 2.2. Introducir datos Una vez que se han definido las variables, se pasará a introducir la matriz de datos. Estos se introducen en el panel de la ventana Editor de datos SPSS pinchando en la pestaña Vista de datos Los datos se pueden introducir de dos formas diferentes: metiendo todos los valores de una determinada variable, es decir, introducir los datos por columna, o metiendo todos los valores de una determinada unidad de análisis, es decir, introducir los datos por fila.

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Introducir los datos correspondientes a una variable Por defecto, cuando se teclea el primer valor y se pulsa la tecla de ↵ éste se almacena en la celda correspondiente a la primera unidad de análisis de la primera variable, el segundo valor se almacena en la celda correspondiente a la segunda unidad de análisis de la primera variable, y así sucesivamente hasta completar todos los datos de la primera variable. Después se activa la segunda variable, y se procede de la misma forma. Y así sucesivamente, hasta completar todos los datos de todas las variables. Introducir los datos correspondientes a una unidad de análisis A veces es más cómodo introducir los datos por unidad de análisis en vez de por variable. En este caso, se activará la fila correspondiente a la unidad de análisis y después se pasa a introducir los datos. Es decir, una vez activada una determinada fila, el valor tecleado se almacena en la primera columna de la fila activada, el segundo valor se almacena en la segunda columna, y así sucesivamente hasta completar todos los datos del primer caso. Si no se ha activado ninguna fila ni ninguna columna, y después de introducir un valor se pulsa la tecla de tabulación, en vez de la tecla de ↵ , los datos se almacenarán por fila en lugar de por columna.

3. ALMACENAR DATOS Una vez que se ha introducido la matriz de datos utilizando el SPSS, ésta se puede almacenar en un fichero. El SPSSWIN permite almacenar los datos y el code book de las variables en distintos tipos de ficheros; el tipo que se elija dependerá de lo que se vaya a hacer posteriormente. Para almacenar los datos, se pincha en el menú Archivo y se selecciona la opción Guardar datos o Guardar como … En ambos casos se abrirá la siguiente ventana:

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Esta ventana tiene 3 campos: 1. Guardar en: En este campo se especifica la unidad de disco y el directorio donde se

desea guardar el archivo de datos. 2. Nombre de archivo: es el campo donde se especifica el nombre del fichero donde se

van a almacenar los datos. En cuanto a la extensión del nombre del fichero, diremos que en el caso de un fichero SPSS, no es obligatorio mantener las que figuran por defecto (éstas dependen del tipo de fichero), pero si es aconsejable utilizarlas, pues dan idea del tipo de fichero del que se trata.

3. Tipo: se utiliza para especificar el tipo del fichero en el que se desea almacenar los

datos. Al pinchar en el símbolo Y de dicho campo aparece un menú con los tipos de ficheros disponibles:

Los ficheros de datos que se crean con el SPSS se pueden utilizar con otros programas de análisis de datos (BMDP, SAS, …), con bases de datos, hojas de cálculo, procesadores de texto, … y en general, con cualquier programa que lea ficheros ascii.

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Los formatos con los que se pueden guardar los datos son los siguiente:

• SPSS Es un fichero binario que sólo puede crearse y leerse con el SPSS para Windows de versiones superiores a la 7.5. Contiene los datos y el code book de las variables: nombre de las variables, las etiquetas de las variables y de los valores, los valores missing y el formato de las variables. Estos ficheros tienen extensión .sav

• SPSS 7.0 Es un fichero binario que sólo puede crearse y leerse con el SPSS para

Windows de versiones anteriores a la 7.0. Contiene los datos y el code book de las variables: nombre de las variables, las etiquetas de las variables y de los valores, los valores missing y el formato de las variables. Estos ficheros tienen extensión .sav

• SPSS/PC+ : Es un fichero binario que sólo puede crearse y leerse con el SPSS para

Ms-Dos. Contiene los datos y el code book de las variables. Si el archivo de datos contiene más de 500 variables, sólo se guardarán las 500 primeras. Para las variables con más de un valor user missing, los valores user missing adicionales se recodificarán en el primero de estos valores. Estos ficheros tienen extensión .sys

• SPSS portátil: Es un fichero ascii que sólo puede crearse y leerse con versiones del

SPSS para otros sistemas operativos (por ejemplo Macintosh y Unix). Contiene los datos y el code book de las variables. Estos ficheros tienen extensión .por

• Delimitado por tabulaciones: Es un fichero de texto ASCII que sólo contiene la

matriz de datos, por lo tanto se podrá leer con cualquier programa de análisis de datos, y en general, con cualquier programa que lea ficheros ascii. Los valores de las variables están separados por tabulaciones. Estos ficheros tienen extensión .dat

• Ascii fijo: Es un fichero de texto ASCII que sólo contiene la matriz de datos, por lo

tanto se podrá leer con cualquier programa de análisis de datos, y en general, con cualquier programa que lea ficheros ascii. Utiliza los formatos de escritura por defecto para todas las variables. No existen tabulaciones ni espacios en blanco entre los campos de las variables. Estos ficheros tienen extensión .dat

• Excel: Es un fichero de hoja de cálculo de Microsoft Excel 4.0…El número máximo

de variables es 256.. Estos ficheros tienen extensión .xls

• 1-2-3 versión 3.0: Es un fichero de hoja de cálculo de Lotus 1-2-3 versión 3.0…El número máximo de variables es 256.. Estos ficheros tienen extensión .wk3

• 1-2-3 versión 2.0: Es un fichero de hoja de cálculo de Lotus 1-2-3 versión 2.0…El

número máximo de variables es 256.. Estos ficheros tienen extensión .wk1

• 1-2-3 versión 1.0: Es un fichero de hoja de cálculo de Lotus 1-2-3 versión 1A…El número máximo de variables es 256.. Estos ficheros tienen extensión .wks

• SYLK: Es un fichero con formato de vínculo simbólico para archivos de hojas de

cálculo de Microsoft Excel y de Multiplan…El número máximo de variables es 256.

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Estos ficheros tienen extensión .slk • DBASE IV: Es un fichero de hoja de cálculo DBASE IV.. Estos ficheros tienen

extensión .dbf

• DBASE III: Es un fichero de hoja de cálculo DBASE III.. Estos ficheros tienen extensión .dbf

• DBASE II: Es un fichero de hoja de cálculo DBASE II.. Estos ficheros tienen

extensión .dbf

4. LECTURA DE UN FICHERO DE DATOS Hay veces que ya se dispone del fichero de datos para realizar el análisis estadístico y no es necesario utilizar el SPSS para crearlo. Este fichero puede ser un fichero ascii, en cuyo caso sólo contiene datos, o puede haberse creado con el SPSS (versión de windows o de Ms-Dos), o con una base de datos, o con una hoja de cálculo, en cuyo caso contiene los datos y la definición de variables. Por lo tanto, la forma de leer el fichero dependerá del tipo de fichero de que se trata. 4.1. Lectura de un fichero de datos ASCII Cuando el fichero de datos es un fichero ascii sólo contiene la matriz de datos, por lo que al leerlo habrá que introducir la definición de las variables. A continuación se va a explicar cómo leer un fichero ascii que esté grabado con formato fijo (cada variable debe de ocupar la misma posición o columna en cada uno de los casos), o con formato libre (cada caso está separado del siguiente por uno o más blancos y/o una coma, por lo que cada variable no tiene porque ocupar la misma posición en todos los casos). Ya se ha visto que al ejecutar el SPSS aparece la siguiente ventana:

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Aquí se selecciona la opción de Abrir una fuente de datos existente y se pincha en el botón de Aceptar , entonces aparecerá la ventana siguiente:

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En esta ventana se especifica el nombre del fichero Ascii, el directorio en el que se encuentra y el tipo de fichero (Datos (*.dat) o Texto (*.txt)). Una vez hecho esto se pincha en el botón de Abrir , y se inicia un proceso de 6 pasos para leer el fichero de datos. Se podrá pasar de un paso a otro con los botones Siguiente> ( para avanzar un paso), <Atrás (para retroceder un paso), o terminar el proceso con el botón de Finalizar . Pasos a seguir para leer un fichero ascii que está grabado con formato fijo Paso 1 : En este paso lo único que hay que tener en cuenta es si el formato del archivo

se ajusta o no a otro que hayamos utilizado y grabado anteriormente.

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Si el formato del fichero ascii que se va a leer se ajusta a un formato predefinido, habrá que indicar el nombre del fichero en el que se encuentra dicho formato, y se pasará automáticamente al paso 6.

Paso 2 : Suponiendo que hallamos respondido que no en el paso anterior, aparecerá la

siguiente ventana.

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Aquí seleccionamos la opción de Ancho fijo e indicaremos si los nombres de las variables están o no incluidas en el fichero de datos. Al pinchar en el botón Siguiente> pasaremos al tercer paso.

Paso 3 : En este paso hay que especificar en qué línea comienzan los datos del primer caso, cuántos registros hay por caso y qué cantidad de datos se desean leer con el SPSS.

Paso 4 : En este paso hay que indicar en qué columnas está cada una de las variables,

siguiendo las instrucciones que figuran en la ventana siguiente:

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Paso 5 : En el caso de que el fichero que se va a leer no estén incluidos los nombres de las variables, en este paso se pueden nombrar las variables y especificar el tipo de variable. Para ello bastará con seleccionar con el ratón la columna correspondiente a la variable y especificar su nombre y tipo.

Paso 6 : Esta ventana permite grabar en un fichero el formato de los datos que se van a

leer, y crear un fichero de sintaxis

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Pasos a seguir para leer un fichero ascii que está grabado con formato libre Paso 1 : Es evidente que en este paso se debe seleccionar la opción No , pués el fichero

que se va a leer no tiene un formato predefinido.

Paso 2 : En este paso aparecerá la siguiente ventana:

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Aquí seleccionamos la opción de Delimitadas e indicaremos si los nombres de las variables están o no incluidas en el fichero de datos. Al pinchar en el botón Siguiente> pasaremos al tercer paso.

Paso 3 : En este paso hay que especificar en qué línea comienzan los datos del primer caso, cuántos registros hay por caso y qué cantidad de datos se desean leer con el SPSS.

Paso 4 : En este paso habrá que especificar el carácter o los caracteres que se han

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utilizado en el fichero de datos para separar los valores de las variables

Paso 5 : En el caso de que el fichero que se va a leer no estén incluidos los nombres de

las variables, en este paso se pueden nombrar las variables y especificar el tipo de variable. Para ello bastará con seleccionar con el ratón la columna correspondiente a la variable y especificar su nombre y tipo.

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Paso 6 : Esta ventana permite grabar en un fichero el formato de los datos que se van a

leer, y crear un fichero de sintaxis

4.2. Lectura de un fichero de datos procedente de una hoja

de cálculo o de una base de datos Para leer un fichero de datos que ha sido creado con una hoja de cálculo o una base de datos, se hará desde la primera ventana que sale cuando se ejecuta el SPSS, seleccionando la opción de Abrir una fuente de datos existente, es decir:

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O desde la ventana del ”Editor de datos SPSS”, se selecciona la opción de Abrir, y dentro de ésta, seleccionar Datos, es decir:

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En cualquiera de los casos aparecerá la siguiente ventana:

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Aquí se selecciona en Tipo de archivos: la hoja de cálculo o la base de datos en la que se encuentra grabado el fichero de datos, y se pulsa en el botón de Abrir . Supongamos

Aquí se selecciona la hoja u hojas de trabajo (en el caso de que el fichero contenga más de una), que se desean importar al SPSS

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Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - 31 -

ESTADISTICA DESCRIPTIVA Cuando se va a realizar un análisis estadístico de datos, es aconsejable realizar previamente una estadística descriptiva de las variables, para obtener información de dichas variables o simplemente para chequear posibles errores en los datos. Este tipo de análisis, al igual que el resto de análisis estadísticos, se encuentran dentro del menú Analizar; entonces para realizarlo, pinchar en dicho menú y seleccionar la opción Estadísticos descriptivos. Es decir:

Una vez hecho esto, seleccionaremos el tipo de análisis que se quiere realizar. A continuación explicaremos estos análisis y los comandos equivalentes.

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1. ANALISIS DESCRIPTIVO Con este tipo de análisis se obtiene una estadística descriptiva (media, desviación estándar, máximo, mínimo,…) de las variables. Dicho tipo de análisis está indicado principalmente para variables contínuas o variables ordinales. Para realizar un análisis descriptivo de las variables, se selecciona la opción Descriptivos de la opción Estadísticos descriptivos que está en el menú Analizar; es decir:

Una vez hecho esto aparece la siguiente ventana:

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En el campo Variables: se incluyen las variables que se van a analizar; para ello, se seleccionan dichas variables en la lista de variables y después se pincha en Si se desea crear nuevas variables que contengan las puntuaciones típicas (z-score) de las variables seleccionadas, elija la opción Guardar valores tipificados como variables. Estas nuevas variables pueden ser utilizadas en análisis posteriores. Con este análisis se obtiene la media, la desviación estándar, el máximo, el mínimo y el número de casos de cada variable seleccionada. Si se desea obtener algún otro estadístico, pinchar en el botón de Opciones… y se obtiene la siguiente ventana:

Aquí se seleccionan los estadísticos que se desean calcular, así como el orden en que se desean obtener los resultados. Observemos que por defecto, ordena las variables

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Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - 34 - (en la salida de resultados) de forma ascendente y por los valores de la media. 1.1. Comando del SPSS/PC : Comando DESCRIPTIVES En las versiones del SPSS/PC para MSDOS, este análisis se realiza utilizando el comando DESCRIPTIVES, cuya sintaxis es: DESCRIPTIVES [ VARIABLES = ] variable [ ( z score ) ] [variable ... ] [ / SAVE ] [ / { }INCLUDE

LISTWISE o VARIABLE=MISSING ]

[ /

=SERIAL o

INDEX o NOLABELS o

LINENOINDEXLABELS

FORMAT ]

[ /

=

ALLKURTOSIS

SKEWNESS RANGE

SUM SEMEAN

VARIANCE

MIN MAX

MEAN

STDDEV DEFAULT

STATISTIC ]

[ /

=

NAME SUM MAX MIN RANGE

SKEWNESS KURTOSIS VARIANCE

STDDEV SEMEAN

MEAN

SORT ] [ / { } D) ( ) A ( ]

Page 43: CURSO SPSS V10

Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - 35 - 1.2. Interpretación de resultados Supongamos que se realiza un análisis descriptivo en el que se solicitan todos los estadísticos disponibles en el programa, los valores de las puntuaciones típicas de las variables, y se pide que los resultados los ordene por los valores de la media en forma ascendente, entonces se obtiene: Descriptivos

Estadísticos descriptivos

33 8 2 10 127 3,85 ,38 2,18 4,758 1,553 ,409 2,243 ,798

1948 92 0 92 71923 36,92 ,51 22,61 511,3 ,286 ,055 -1,025 ,11133

TBUSA numero deaños buscando empleo (2 años o mas

EDAD edad en añ

N válido (según list

Estadís-tico

Estadís-tico

Estadís-tico

Estadís-tico

Estadís-tico

Estadís-tico

Error típico

Estadís-tico

Estadís-tico

Estadís-tico

Error típico

Estadís-tico

Error típico

N Rango Mínimo Máximo Suma Media Desv. Varian Asimetría Curtosis

Observemos que primero aparecen los resultados de la variable TBUSA y luego los de la variable EDAD, pués la media de TBUSA es menor que la de EDAD, y se ha seleccionado la opción de Ver por orden de medias ascendente La tabla de Estadísticos descriptivos contiene los estadísticos para la variable TBUSA y EDAD. Estos estadísticos son: el rango, el mínimo, el máximo, la suma de los valores que toma la variable, la media y su error estándar, la desviación típica, la varianza, el coeficiente de asimetría y su error estándar, y la curtosis y su error estándar. La primera columna de resultados (N) corresponde al número de observaciones válidas para cada variable, es decir, el número de casos que contienen valores que no son missing y que no están fuera de rango en dichas variables. Las puntuaciones típicas de las variables EDAD y TBUSA se almacenan en las variables ZEDAD y ZTBUSA respectivamente, que se incluyen en las últimas columnas del fichero de datos

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2. ANALISIS DE FRECUENCIAS Con este tipo de análisis se obtienen tablas de frecuencias y porcentajes de los distintos valores que toman las variables. Opcionalmente se pueden obtener estadísticos univariantes y diagramas de barras o histogramas, dependiendo del tipo de variable. Para realizar este análisis de frecuencias, se selecciona la opción Frecuencias de la opción Estadísticos descriptivos que está en el menú Analizar; es decir:

Una vez hecho esto aparece la siguiente ventana:

Page 45: CURSO SPSS V10

Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - 37 - En el campo Variables: se incluyen las variables que se van a analizar; para ello, se seleccionan dichas variables en la lista de variables y después se pincha en Por defecto se obtiene tablas de frecuencias de las variables que se van a analizar; en el caso de que no se quiera obtener esas tablas, habrá que desactivar la opción Ver tablas de frecuencias Observemos que debajo de esta opción aparecen tres botones. Veamos que se obtiene cuando se pincha en cada uno de estos botones. • Si se pincha en el botón Estadísticos... se solicitan los estadísticos descriptivos

para las variables numéricas seleccionadas, entonces se obtiene la siguiente ventana:

Aquí se seleccionan (pinchando con el ratón) los estadísticos que se desean obtener; observemos que por defecto no está seleccionado ningún estadístico. Si se seleccionan los Cuartiles, muestra los valores correspondientes a los percentiles 25, 50 y 75. Los Puntos de corte son los valores que dividen los casos en un número de grupos del mismo tamaño. Después de seleccionar esta opción, introduzca un entero positivo, entre 2 y 100, para especificar el nº de grupos de igual tamaño que desea obtener. Por último, si se selecciona la opción Percentiles, hay que introducir un valor de percentil entre 0 y 100 y pulsar en el botón de Añadir (ver página 15 del manual).

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Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - 38 - • Si se pincha en el botón Gráficos... se pueden solicitar los gráficos de barras o

histogramas, entonces se obtiene la siguiente ventana:

El tipo de gráfico que se solicita depende del tipo de variable, es decir: los gráficos de barras y de sectores son apropiados para las variables categóricas, y los histogramas (representación gráfica de la distribución de valores) son apropiados para variables contínuas. Al seleccionar la opción Con curva normal, se superpone en el histograma una curva normal. Cuando se va a realizar un gráfico de barras, en el eje horizontal figuran los valores (en este caso categorías) de las variables, y en el eje vertical pueden representarse frecuencias y porcentajes.

• Si se pincha en el botón Formato... se puede cambiar el formato de la tabla de

frecuencias, entonces se obtiene la siguiente ventana:

Observemos que por defecto, el programa ordena de forma ascendente los resultados según los valores que toma la variable a analizar. Si se quiere ordenar de forma descendente, se selecciona la opción Valores descendentes. Si se desea ordenar la tabla de frecuencias resultante según los valores de las frecuencias, en vez de por los valores de las variables, se selecciona la opción Frecuencias ascendentes o Frecuencias descendentes.

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En el campo de Múltiples variables está seleccionada la opción Comparar variables, en cuyo caso los estadísticos que se solicitan para las variables que se van a analizar, aparecen en una misma tabla para todas las variables; sin embargo, si se selecciona la opción Organizar resultados según variables , la salida del SPSS incluye una tabla, con los estadísticos solicitados, para cada variable.. Si se desea suprimir en la salida la tabla de frecuencias para aquellas variables que tengan más de un determinado número de categorías, se seleccionará dicha opción y se especificará el número de categorías.

2.1. Comando del SPSS/PC : Comando FREQUENCIES En las versiones del SPSS/PC para MSDOS, este análisis se realiza utilizando el comando FREQUENCIES, cuya sintaxis es: FREQUENCIES [VARIABLES=] lista_variables [(min,max)] [lista_variables...]

[ /

=

INDEXNEWPAGEDOUBLE

DFREQ o AFREQo DVALUE o WRITENOLABELS

LIMIT(n) o NOTABLE NOLABELS o CONDENSE

AVALUEFORMAT ]

[ / MISSING = INCLUDE ]

[ /

=PERCENT(n) o (n)

MAXIMUM(n) MINIMUM(n)

FREQBARCHART ]

[ /

=

n)INCREMENT(NORMAL o

PERCENT(n) o (n)MAXIMUM(n)

MINIMUM(n)

NONORMALFREQHISTOGRAM ]

[ /

=

n)INCREMENT(NORMAL o

PERCENT(n) o (n)MAXIMUM(n)

MINIMUM(n)

NONORMALFREQHBAR ]

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Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - 40 - [ / NTILES = n ] [ / PERCENTILES = lista_valores ]

[ /

=

NONE ALLSUM MEDIAN SEKURT KURTOSIS MODE RANGE SESKEW

SKEWNESS SEMEAN

VARIANCEMAXIMUM MINIMUM STDDEV MEAN DEFAULT

STATISTIC ]

2.2. Interpretación de resultados Vamos a ver 2 ejemplos, uno en el que se analiza una variable categórica y otra en el que se analiza una variable continua. 1. Supongamos que se realiza un análisis de frecuencias de la variable SEXO, y se solicita

el gráfico de barras: ESTADISTICOS

Estadísticos

SEXO sexo1948

0VálidosPerdidos

N

El fichero de datos contiene 1048 casos, de los cuales no hay ninguno que sea missing para la variable SEXO. TABLA DE FRECUENCIAS

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SEXO sexo

984 50,5 50,5 50,5964 49,5 49,5 100,0

1948 100,0 100,0

1 VARON6 MUJERTotal

VálidosFrecuencia Porcentaje

Porcentajeválido

Porcentajeacumulado

Incluye los siguientes resultados: • Válidos: distintos valores que toma la variable SEXO • Frecuencia: de los 1948 casos, hay 984 varones y 964 mujeres. • Porcentaje: en la muestra hay un 50,5% de varones y un 45,5% de mujeres. • Porcentaje válido: coincide con el porcentaje anterior porque esta variable no

tiene valores missing • Porcentaje acumulado: se calcula sobre el porcentaje válido. GRAFICO DE BARRAS

sexo

sexo

MUJERVARON

Frec

uenc

ia

1000

800

600

400

200

0

2. Supongamos que se realiza un análisis de frecuencias de la variable EDAD (que es

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continua), en el que se pide al programa que realice la tabla de frecuencias con formato condensado, que calcule todos los estadísticos, y que realice un histograma con la curva normal superpuesta. ESTADISTICOS: Incluye todos los estadísticos univariantes disponibles en este análisis

Estadísticos

EDAD edad en an~os1948

036,92

,5133,00

1422,61

511,30,286,055

-1,025,111

920

927192317,2533,0056,00

VálidosPerdidos

N

MediaError típ. de la mediaMedianaModaDesv. típ.VarianzaAsimetríaError típ. de asimetríaCurtosisError típ. de curtosisRangoMínimoMáximoSuma

255075

Percentiles

TABLA DE FRECUENCIAS: Análoga a la del ejemplo anterior.

EDAD edad en an~os

19 1,0 1,0 1,022 1,1 1,1 2,119 1,0 1,0 3,118 ,9 ,9 4,018 ,9 ,9 4,926 1,3 1,3 6,321 1,1 1,1 7,321 1,1 1,1 8,423 1,2 1,2 9,617 ,9 ,9 10,525 1,3 1,3 11,831 1,6 1,6 13,336 1,8 1,8 15,232 1,6 1,6 16,849 2,5 2,5 19,433 1,7 1,7 21,041 2,1 2,1 23,236 1,8 1,8 25,024 1,2 1,2 26,233 1,7 1,7 27,944 2,3 2,3 30,225 1,3 1,3 31,548 2,5 2,5 33,931 1,6 1,6 35,527 1,4 1,4 36,933 1,7 1,7 38,627 1,4 1,4 40,031 1,6 1,6 41,6

0123456789101112131415161718192021222324252627

VálidosFrecuencia Porcentaje

Porcentajeválido

Porcentajeacumulado

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EDAD edad en an~os

25 1,3 1,3 42,918 ,9 ,9 43,820 1,0 1,0 44,837 1,9 1,9 46,730 1,5 1,5 48,341 2,1 2,1 50,431 1,6 1,6 52,019 1,0 1,0 52,912 ,6 ,6 53,521 1,1 1,1 54,624 1,2 1,2 55,916 ,8 ,8 56,717 ,9 ,9 57,523 1,2 1,2 58,723 1,2 1,2 59,921 1,1 1,1 61,025 1,3 1,3 62,332 1,6 1,6 63,923 1,2 1,2 65,123 1,2 1,2 66,323 1,2 1,2 67,514 ,7 ,7 68,219 1,0 1,0 69,112 ,6 ,6 69,813 ,7 ,7 70,418 ,9 ,9 71,418 ,9 ,9 72,330 1,5 1,5 73,825 1,3 1,3 75,130 1,5 1,5 76,624 1,2 1,2 77,925 1,3 1,3 79,217 ,9 ,9 80,034 1,7 1,7 81,822 1,1 1,1 82,916 ,8 ,8 83,728 1,4 1,4 85,221 1,1 1,1 86,216 ,8 ,8 87,123 1,2 1,2 88,225 1,3 1,3 89,515 ,8 ,8 90,319 1,0 1,0 91,326 1,3 1,3 92,619 1,0 1,0 93,612 ,6 ,6 94,211 ,6 ,6 94,813 ,7 ,7 95,413 ,7 ,7 96,1

8 ,4 ,4 96,512 ,6 ,6 97,1

7 ,4 ,4 97,58 ,4 ,4 97,99 ,5 ,5 98,48 ,4 ,4 98,82 ,1 ,1 98,94 ,2 ,2 99,13 ,2 ,2 99,22 ,1 ,1 99,35 ,3 ,3 99,62 ,1 ,1 99,71 ,1 ,1 99,71 ,1 ,1 99,83 ,2 ,2 99,91 ,1 ,1 100,0

1948 100,0 100,0

2829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878889909192Total

VálidosFrecuencia Porcentaje

Porcentajeválido

Porcentajeacumulado

HISTOGRAMA:

edad en an~os

90,085,0

80,075,0

70,065,0

60,055,0

50,045,0

40,035,0

30,025,0

20,015,0

10,05,0

0,0

edad en años

Frec

uenc

ia

300

200

100

0

Desv. típ. = 22,61 Media = 36,9

N = 1948,00

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ICONOS El programa SPSS, como cualquier otro programa de windows, dispone de una serie de iconos que permiten realizar ciertas operaciones directamente, sin necesidad de utilizar los menús. Algunos de estos iconos son comunes a todas las ventanas del SPSS, y otros son específicos de cada una de ellas. 1. ICONOS DE LA VENTANA EDITOR DE DATOS La barra de iconos de la ventana “Editor de datos del SPSS”, es:

A continuación se explica la operación que se realiza cuando se pincha con el botón izquierdo del ratón, en cada uno de estos iconos:

Abrir archivo. Muestra la ventana Abrir archivo para el tipo de documento que esté en la ventana activa. Según el tipo de ventana que esté activa, se puede utilizar este icono para abrir un archivo de datos, de resultados, de sintaxis o uno de gráficas. Por ejemplo, si la ventana que está activa es la del Editor de datos, cuando se pincha este icono se abre la siguiente ventana:

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Guardar archivo. Guarda el archivo que está editado en la ventana que está activa. Puede guardar el documento completo o las líneas de texto seleccionadas. Si el archivo que se va a guardar no tiene nombre, muestra la siguiente ventana:

Imprimir archivo. Muestra la ventana de Imprimir para el tipo de documento que esté en la ventana activa. En el caso de archivos de resultados, sintaxis y datos, puede imprimir el documento completo o un área seleccionada. Por ejemplo, si la ventana que está activa es la de resultados, cuando se pincha en este iconio aparecerá la siguiente ventana:

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Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - 47 -

Recuperar cuadros de diálogo. Muestra una lista de las últimas ventanas abiertas (aunque no se hayan abierto en la misma sesión). Cuando se pincha en este icono aparece el siguiente menú:

donde se selecciona la ventana operación que se desea abrir.

Deshacer. Este icono se utiliza para activar la ventana de resultados.

Ir a gráfico. Este icono se utiliza para ir a la ventana de gráficos.

Ir a caso. Este icono se utiliza para desplazarse a un caso en el Editor de datos. Cuando se pincha en este icono aparece la siguiente ventana:

Información de variables. Muestra una ventana que contiene la lista de variables y la información de la variable seleccionada. Este icono también se utiliza para posicionar el cursor en dicha variable, basta con pinchar en el botón Ir a .

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Buscar texto. Este icono se utiliza para buscar una cadena de caracteres en la variable que figura en la parte superior de la ventana, que aparece cuando se pincha en dicho icono, es decir:

En el campo Buscar qué se especifica la cadena de caracteres que se quiere localizar, y después se pincha en Buscar siguiente .

Insertar caso. Al pinchar en este icono se inserta un caso por encima del caso que contenga la celda activa. Tiene el mismo efecto que la selección de Insertar caso del menú Datos.

Insertar variable. Al pinchar en este icono se inserta una variable a la izquierda de la variable que contenga la celda activa. Tiene el mismo efecto que la selección de Insertar variable del menú Datos.

Segmentar archivo. Divide el archivo de datos en distintos grupos para el análisis, basándose en los valores de una o más variables de agrupación (como máximo permite 8 variables de agrupación). Cuando se incluye más de una variables, por ejemplo 2, los casos se agruparán por las categorías de la segunda variable, dentro de cada categoría de la primera. Al pinchar en este icono aparece la siguiente ventana:

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Si se selecciona la opción Comparar los grupos los resultados de los diferentes grupos salen juntos (en una misma tabla) para poder compararlos. Si se selecciona la opción Organizar los resultados por grupos los resultados de los diferentes grupos se muestran por separado. Los casos deben ordenarse según los valores de las variables de agrupación, en el mismo orden en que aparecen las variables en el campo Grupos basados en. Si el archivo de datos todavía no está ordenado, seleccione Ordenar archivo según variables de agrupación.

Ponderar casos. . Al pinchar en este icono aparece la siguiente ventana:

Seleccionar casos. . Al pinchar en este icono aparece la siguiente ventana:

Etiquetas de valores. Conmuta entre los valores actuales y las etiquetas de valores en el Editor de datos

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Usar conjuntos. Abre la siguiente ventana:

Aquí se puede seleccionar los conjuntos de variables que van a aparecer en las ventanas que se utilizan para realizar los análisis estadísticos o transformaciones. Los conjuntos de variables que aparecen aquí son los que se crean seleccionando la opción Definir conjuntos del menú Util. Tiene el mismo efecto que la selección de Usar conjuntos del menú Util. Si se va a utilizar algún conjunto de variables diferente a los que tiene por defecto (ALLVARIABLES y NEWVARIABLES) éstos no pueden figuran en el campo Conjuntos en uso:

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TABLAS DE FRECUENCIAS El programa SPSS permite realizar análisis de frecuencias de una variable, subdivididas de acuerdo con los valores de una o más variables. Con este tipo de análisis se obtienen las frecuencias observadas, además se pueden obtener porcentajes, frecuencias esperadas, residuos (estandarizados y no estandarizados), y estadísticos para contrastar las hipótesis de independencia, homogeneidad y clasificación no relacionada. Para realizar este tipo de análisis, pinchar en el menú Analizar, seleccionar la opción Estadísticos descriptivos, y dentro de ésta seleccionar Tablas de contingencia… Es decir:

Una vez hecho esto aparece la siguiente ventana:

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Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - 52 -

En el campo Filas, se incluyen las variables que se van a representar en las filas de las tablas de frecuencias, y en el campo Columnas, las que se van a representar en las columnas de dichas tablas. Entonces se va a obtener una tabla de frecuencias observadas cruzando la primera variable especificada en el campo Filas con la primera variable especificada en el campo Columnas; se obtiene otra tabla cruzando la primera variable especificada en el campo Filas con la segunda que se especifique en el campo Columnas, y así sucesivamente con todas las variables especificadas en el campo Columnas. Después se realizarán las tablas cruzando la segunda variable del campo Filas con cada una de las del campo Columnas, y así sucesivamente. Las tablas anteriores se pueden obtener en función de los valores que tomen otras variables que denominaremos variables de control. Para ello se deben de incluir los nombres de dichas variables de control en el campo siguiente:

Page 61: CURSO SPSS V10

Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - 53 - Aquí hay que distinguir lo siguiente: las variables de control se pueden agrupar en distintas capas, y cada capa puede contener una o más variables de control. Entonces, si sólo se define una capa, se obtendrán tablas de frecuencias para cada uno de los valores que tome la variable o variables de control especificadas. Si se definen más capas, se obtendrá una tabla de frecuencias para cada grupo de sujetos resultante de cruzar cada variable de control de una capa con cada una de las otras capas. Veamos algunos ejemplos: 1. Supongamos que se define una sola capa que contiene 2 variables de control X1 y X2,

cada una de las cuales toma 2 valores, entonces las tablas de contingencia que se obtienen son las siguientes:

• Una tabla de contingencia para el 1er valor de X1 • Una tabla de contingencia para el 2º valor de X1 • Una tabla de contingencia para el 1er valor de X2 • Una tabla de contingencia para el 2º valor de X2

2. Supongamos que se definen 2 capas, una contiene la variable de control X1 y la otra

contiene la variable de control X2, cada una de las cuales toman 2 valores, entonces las tablas de contingencia que se obtienen son las siguientes:

• Una tabla de contingencia para el 1er valor de X1 y el 1er valor de X2 • Una tabla de contingencia para el 1er valor de X1 y el 2º valor de X2 • Una tabla de contingencia para el 2º valor de X1 y el 1er valor de X2 • Una tabla de contingencia para el 2º valor de X1 y el 2º valor de X2

Si en la ventana Tablas de contingencia sólo se rellenan los campos de Filas Columnas y el de la definición de las variables de control, lo que se obtiene son frecuencias observadas. Veamos que otros resultados se pueden obtener al realizar este análisis. • Si se pincha en el botón Estadísticos… se obtiene una ventana que contiene la lista

de estadísticos disponibles para contrastar las hipótesis de homogeneidad, independencia y clasificación no relacionada, es decir:

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Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - 54 -

• Si se pincha en el botón Casillas se obtiene una ventana que contiene la lista de

resultados que se pueden obtener además de las frecuencias observadas, es decir:

• Si se desea modificar el formato de salida de las tablas de contingencia se pincha en el

botón Formato… y se obtiene la siguiente ventana:

• Por último si no se desea obtener las tablas de contingencia que salen por defecto al

realizar este análisis, se activará la opción Suprimir tablas .

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Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - 55 - 1. Comando del SPSS/PC : Comando CROSSTABS En las versiones del SPSS/PC para MSDOS, este análisis se realiza utilizando el comando CROSSTABS, cuya sintaxis es: CROSSTABS [ TABLES = ] lista_var BY lista_var [ BY … ]

[ / { }INCLUDE TABLE=MISSING ]

[ /

=

NOBOX o NOTABLES o INDEX o DEVALUE o

NOVALLABS o NOLABELS o

BOX TABLES

NOINDEXAVALUELABELS

FORMAT ]

[ /

=

ALLASRESIDSRESIDRESIDEXPECTEDTOTALCOLUMNROW

NONE o COUNT

CELLS ]

[ / { }CELLS

NONE =WRITE ]

[ /

=

ALL

CORRETAKAPPADGAMMARISKCTAURTAUUCLAMBDACCPHI

NONE

CHISQ

STATISTIC ]

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Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - 56 - 2. Interpretación de resultados 2.1. Supongamos que se realiza un análisis de frecuencias cruzando las variables sexo

(SEXO: 1 varón, 6 mujer) y estado civil (ECIV: 1 soltero, 2 casado), y se desean obtener además de las frecuencias observadas, las esperadas, los porcentajes por filas columnas y totales, y los residuos. Además se desea contrastar las hipótesis con el estadístico χ2

TABLA DE FRECUENCIAS (TABLA DE CONTINGENCIA):

Tabla de contingencia ECIV estado civil * SEXO sexo

468 406 874458,3 415,7 874,0

53,5% 46,5% 100,0%49,0% 46,8% 47,9%25,7% 22,3% 47,9%

9,7 -9,7,5 -,5,9 -,9

488 461 949497,7 451,3 949,0

51,4% 48,6% 100,0%51,0% 53,2% 52,1%26,8% 25,3% 52,1%

-9,7 9,7-,4 ,5-,9 ,9

956 867 1823956,0 867,0 1823,0

52,4% 47,6% 100,0%100,0% 100,0% 100,0%52,4% 47,6% 100,0%

RecuentoFrecuencia esperada% de ECIV estado civil% de SEXO sexo% del totalResiduoResiduos tipificadosResiduos corregidosRecuentoFrecuencia esperada% de ECIV estado civil% de SEXO sexo% del totalResiduoResiduos tipificadosResiduos corregidosRecuentoFrecuencia esperada% de ECIV estado civil% de SEXO sexo% del total

1 SOLTERO

2 CASADO

ECIV estadocivil

Total

1 VARON 6 MUJERSEXO sexo

Total

En esta tabla se muestra la distribución conjunta de las 2 variables: sexo y estado

civil. Las filas corresponden al estado civil (soltero y casado), y las columnas al sexo (varón y mujer). Los valores que aparecen en cada celda corresponden a:

• Frecuencias observadas

En la primera celda (468) corresponde al nº de varones que están solteros, la 2ª (406) corresponde al nº de mujeres que están solteras; la 3ª celda (488)

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corresponde al nº de varones que están casados; y la 4ª celda (461) corresponde al nº de mujeres que están casadas.

• Frecuencias esperadas

Son las que figuran en segundo lugar en cada celda, es decir, 458,3 415,7 497,7 y 451,3.

• Porcentajes por filas

El 53,5% de los solteros son varones, mientras que el 46,5% son mujeres. El 51,4% de los casados son varones, y el 48,6% son mujeres.

• Porcentajes por columnas

Del total de la población masculina, el 49% están solteros y el 51% están casados. Del total de la población femenina, el 46,8% están solteras y el 53,2% están casadas.

• Porcentajes totales

Del total de la población el 25,7% corresponde a varones solteros. Del total de la población el 22,3% corresponde a mujeres solteras. Del total de la población el 26,8% corresponde a varones casados. Del total de la población el 25,3% corresponde a mujeres casadas.

• Residuos

Es la diferencia entre las frecuencias observadas y las esperadas. • Residuos tipificados • Residuos tipificados corregidos

Estos se utilizan para poder decir algo sobre la naturaleza de la asociación entre las dos variables que se estén analizando. Se sabe que los residuos tipificados corregidos siguen una distribución N(0,1). Como 0,9 < 1.96 y -0,9 > -1.96 ⇒ los residuos no son significativos.

• La fila y columna TOTAL corresponde a las frecuencias marginales

Hay 874 solteros (lo que representa un 47,9%), de los cuales 468 son varones y 406 son mujeres. Hay 949 casados (lo que representa un 52,1%), de los cuales 488 son varones y 461 son mujeres. Hay 956 varones (lo que representa un 52,4%), de los cuales 468 están solteros y 488 están casados. Hay 867 mujeres (lo que representa un 47,6%), de las cuales 406 están solteras y 461 están casadas. La muestra total está formada por 1823 sujetos.

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TEST DE LA JI-CUADRADO :

Pruebas de chi-cuadrado

,823b 1 ,364,740 1 ,390,823 1 ,364

,373 ,195,823 1 ,364

1823

Chi-cuadrado de PearsonCorrección por continuidada

Razón de verosimilitudEstadístico exacto de FisherAsociación lineal por linealN de casos válidos

Valor glSig. asintótica

(bilateral)Sig. exacta(bilateral)

Sig. exacta(unilateral)

Calculado sólo para una tabla de 2x2.a.

0 casillas (,0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. La frecuencia mínimaesperada es 415,67.

b.

χ2 = 0,823 gl = (f-1)(c-1) = 1 Hipótesis de Homogeneidad: Sig. asintótica = 0,364 > 0.05 ⇒ no se puede rechazar H0, lo que significa que la frecuencia de estar soltero o casado no es diferente en las 2 poblaciones. Hipótesis de Independencia: Sig. asintótica = 0,364 > 0.05 ⇒ no se puede rechazar H0, lo que significa que el estado civil del individuo es independiente del sexo.

2.2. Supongamos que se realiza un análisis de frecuencias cruzando la variable estudios

terminados (ESTUD: 0 analfabetos, 1 sin estudios, 2 estudios primarios, 3 bachiller elemental, 4 bachiller superior, 5 FP1, 6 FP2, 7 carrera grado medio, 8 tres cursos de escuela o facultad, 9 estudios superiores), con la variable clasificación de los entrevistados (AOI: 1 población contada a parte que trabaja, 2 población contada a parte que no trabaja, 3 ocupados subempleados, 4 resto de ocupados, 5 parados que buscan su primer empleo, 6 parados que han trabajado antes, 7 inactivos 1, 8 inactivos 2, 9 inactivos 3), para la población de varones y mujeres por separado.

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TABLA DE FRECUENCIAS PARA LA POBLACIÓN DE VARONES Y MUJERES POR SEPARADO:

Tabla de contingencia ESTUD estudios terminados * AOI clasificacion de los entrevistados * SEXO sexo

Recuento

5 3 16 2441 8 65 114

2 186 1 20 1 101 311

4 91 1 18 28 142

1 31 1 1 29 632 21 2 7 322 25 1 2 30

20 1 2 4 27

1 1 4 6

23 1 2 26

12 444 5 55 1 258 7755 46 51

12 3 1 107 12361 3 12 223 299

1 51 6 17 75 150

16 3 2 34 559 1 2 8 203 1 3 7

21 1 8 30

1 5 6

18 4 22

1 197 13 38 1 513 763

0 ANALFABETOS

1 SIN ESTUDIOS

2 ESTUDIO PRIMARIOS

3 BACHILLERELEMENTAL (EGB)

4 BACHILLER SUPERIOR

5 FP1

6 FP2

7 CARRERA GRADOMEDIO

8 3 CURSOS ESCUELA OFACULTAD

9 ESTUDIOSSUPERIORES

ESTUD estudiosterminados

Total0 ANALFABETOS

1 SIN ESTUDIOS

2 ESTUDIO PRIMARIOS

3 BACHILLERELEMENTAL (EGB)

4 BACHILLER SUPERIOR

5 FP1

6 FP2

7 CARRERA GRADOMEDIO8 3 CURSOS ESCUELA OFACULTAD9 ESTUDIOSSUPERIORES

ESTUD estudiosterminados

Total

SEXO sexo1 VARON

6 MUJER

2 POBLACIONCONTADA APARTE QUE

NOTRABAJA

3 OCUPADOS

SUBEM-PLEADOS

4 RESTODE

OCUPADOS

5 PARADOS

QUEBUSCANPRIMEREMPLEO

6 PARADOSQUE HAN

TRABAJADO ANTES

8 INACTIVOS 2

9 INACTIVOS 3

AOI clasificacion de los entrevistados

Total

En esta tabla se muestra la distribución conjunta de las 2 variables: estudios

terminados y clasificación de los entrevistados. Las filas corresponden a estudios terminados, y las columnas a la clasificación de los entrevistados. La fila y columna TOTAL corresponde a las frecuencias marginales.

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TRANSFORMACION DE DATOS Con el programa SPSS se pueden realizar las siguientes transformaciones de los datos: crear variables, recodificar valores de variables y seleccionar determinados casos para realizar los análisis sobre ellos (esto último lo veremos en otro capítulo). 1. CREAR VARIABLES Las variables que se crean con el SPSS pueden ser resultado de una operación aritmética o lógica, o de una función. Para crear una variable se pincha en el menú Transformar, y dentro de este se selecciona la opción Calcular, es decir:

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Entonces aparece la siguiente ventana:

• En el campo Variable de destino: se especifica el nombre que se va a dar a la nueva

variable • En el campo Expresión numérica: se especifica la expresión aritmética o lógica que

se va a evaluar. Esta expresión puede contener operadores aritméticos, operadores lógicos o una de las funciones que aparecen en la lista que figura debajo de este campo. Esta lista contiene funciones aritméticas, funciones estadísticas, funciones referentes a valores missing, funciones de distribución y funciones temporales.

Si no se especifica nada más, los valores de la nueva variable se calculan para todos los casos, pero hay veces que por cualquier motivo sólo se necesitan calcular valores de la nueva variable para una determinada submuestra que verifica una condición determinada, en este caso se pincha en el botón Si… y aparece la siguiente ventana:

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Observemos que por defecto está activada la opción de Incluir todos los casos: , entonces si se desea seleccionar unos casos en función de una determinada condición, se pincha en la opción Incluir si el caso satisface la condición: y se escribe la condición. Los valores para la nueva variable, se calcularán sólo para aquellos casos que satisfacen la condición especificada. En las versiones del SPSS/PC para MSDOS, esta operación se realizaba con el comando COMPUTE. 2. RECODIFICAR VARIABLES Hay veces que para realizar ciertos análisis es necesario recodificar alguna variable, por ejemplo, para convertir una variable continua en categórica, o para unir categorías de variables discretas, etc… Para realizar estas transformaciones se pincha en el menú Transformar, y dentro de este se selecciona la opción Recodificar, es decir:

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Observemos que el programa nos da la posibilidad de almacenar los nuevos valores de la variable en la misma variable o en otra. 2.1. Recodificar en las mismas variables

Si se elige la opción En las mismas variables… aparece la siguiente ventana:

En el campo Variables se especifican los nombres de las variables que se van a recodificar. Si se pincha en el botón Si… la recodificación de la variable sólo se realizará para los casos que satisfagan la condición especificada en la ventana que aparece:

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Una vez que se han especificado las variables que se van a recodificar; entonces se activa el botón Valores antiguos y nuevos… Si se pincha en este botón aparece la siguiente ventana:

Ahora se pasaría a recodificar la variable. Esto se va a explicar utilizando unos ejemplos que recogen las situaciones más frecuentes con las que nos vamos a encontrar en la práctica : Ejemplo 1:

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Supongamos que tenemos una variable V1 que toma valores 0, 1 y 2, y se quiere recodificar el 2 como 1; entonces la variable V1 tomará valores 0 y 1. Para ello se hará lo siguiente: • Se activa la opción Valor: del campo Valor antiguo y se especifica el valor 2 • Se especifica un 1 en el campo Valor del campo Valor nuevo • Se pincha en el botón Añadir y la recodificación realizada aparecerá en el campo

Antiguo → Nuevo: Es decir:

Ejemplo 2: Supongamos que tenemos una variable V1 que toma valores 0, 1 y system-missing, y se quiere recodificar los system-missing como 0; entonces la variable V1 tomará valores 0 y 1 y no contendrá system-missing. Para ello se hará lo siguiente: • Se activa la opción Perdido por el sistema del campo Valor antiguo • Se especifica un 0 en el campo Valor del campo Valor nuevo • Se pincha en el botón Añadir y la recodificación realizada aparecerá en el campo Antiguo → Nuevo: Es decir:

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Ejemplo 3: Supongamos que tenemos una variable V1 que toma valores 0, 1 y 9 donde el 9 es missing, y se quiere recodificar el 9 como 0; entonces la variable V1 tomará valores 0 y 1 y no contendrán valores user-missing. Para ello se hará lo siguiente: • Se activa la opción Perdido por el sistema del campo Valor antiguo • Se pincha la opción Perdido por el sistema del campo Valor nuevo • Se pincha en el botón Añadir y la recodificación realizada aparecerá en el campo

Antiguo → Nuevo: • Se activa la opción Omitido por el sistema o usuario del campo Valor antiguo • Se especifica un 0 en el campo Valor del campo Valor nuevo • Se pincha en el botón Añadir y la recodificación realizada aparecerá en el campo

Antiguo → Nuevo: Es decir:

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Ejemplo 4: Supongamos que tenemos una variable V1 que toma valores 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 y 8, y se quiere recodificar el 1, 2, 3 y 4 como 1, y el 5, 6, 7 y 8 como 2; entonces la variable V1 tomará valores 1 y 2. Para ello se hará lo siguiente (aunque hay otras formas de hacerlo): • Se activa la opción Rango: del campo Valor antiguo :

Se especifica 1 en el campo situado a la izquierda de hasta y 4 en el campo situado a la derecha.

• Se especifica un 1 en el campo Valor del campo Valor nuevo • Se pincha en el botón Añadir y la recodificación realizada aparecerá en el campo

Antiguo → Nuevo: • Se especifica 5 en el campo situado a la izquierda de hasta del campo Valor antiguo y

8 en el campo situado a la derecha. • Se especifica un 2 en el campo Valor del campo Valor nuevo • Se pincha en el botón Añadir y la recodificación realizada aparecerá en el campo

Antiguo → Nuevo: Es decir:

Ejemplo 5: Supongamos que tenemos una variable V1 que toma valores de 0 a 99, y se quiere recodificar los valores de 0 a 18 como1, de 19 a 45 como 2, de 46 a 65 como3 y los mayores de 65 como 4; entonces la variable V1 tomará valores 1, 2, 3 y 4. Para ello se hará lo siguiente (aunque hay otras formas de hacerlo):

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• Se activa la opción Rango: del campo Valor antiguo :

Donde se especifica 18. • Se especifica un 1 en el campo Valor del campo Valor nuevo • Se pincha en el botón Añadir y la recodificación realizada aparecerá en el campo

Antiguo → Nuevo: • Se activa la opción Rango: del campo Valor antiguo :

• Se especifica 19 en el campo situado a la izquierda de hasta del campo Valor antiguo

y 45 en el campo situado a la derecha. • Se especifica un 2 en el campo Valor del campo Valor nuevo • Se pincha en el botón Añadir y la recodificación realizada aparecerá en el campo

Antiguo → Nuevo: • Se especifica 46 en el campo situado a la izquierda de hasta del campo Valor antiguo y

65 en el campo situado a la derecha. • Se especifica un 3 en el campo Valor del campo Valor nuevo • Se pincha en el botón Añadir y la recodificación realizada aparecerá en el campo

Antiguo → Nuevo: • Se activa la opción Rango: del campo Valor antiguo :

Donde se especifica 66.

• Se especifica un 4 en el campo Valor del campo Valor nuevo • Se pincha en el botón Añadir y la recodificación realizada aparecerá en el campo

Antiguo → Nuevo: Es decir:

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2.2. Recodificar en distintas variables Si se elige la opción En distintas variables… aparece la siguiente ventana:

En el campo Var. de entrada→Var. de salida: se incluyen los nombres de las variables que se van a recodificar. En el campo Nombre: de Variable de salida , se especifica el nombre que se va a dar a la nueva variable. Si se desea se puede especificar una etiqueta para la variable creada, especificándola en el campo Etiqueta: Después se pincha con el ratón en el botón de Cambiar y el nombre de la nueva variable aparecerá en el campo Var. de entrada→Var. de salida: Es decir:

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Si se desea se puede pinchar en el botón Si… para recodificar la variable sólo en aquellos casos que satisfagan la condición especificada en la ventana que aparezca (ver pág. 64). Después se pincha en el botón Valores antiguos y nuevos… para hacer la recodificación, y aparece la siguiente ventana:

En esta ventana se realiza la recodificación de la misma forma que se hacía en el caso de recodificar en las mismas variables. 3. EJEMPLO PRACTICO Supongamos que se desea averiguar si existe dependencia entre el sexo y la situación laboral (parado o trabajando) de los individuos. Tenemos entonces 2 variables: SEXO: 1 varón AOI: 1 población contada a parte que trabaja

6 mujer 2 población contada a parte que no trabaja 3 ocupados subempleados 4 resto de ocupados 5 parados que buscan su primer empleo 6 parados que han trabajado antes 7 inactivos 1 8 inactivos 2 9 inactivos 3

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Entonces para realizar el análisis hay que recodificar previamente la variable AOI de la siguiente forma: se crea una nueva variable de nombre EMPLEO de tal forma que : EMPLEO = 1 si AOI es 3 o 4 EMPLEO = 2 si AOI es 5 o 6 y después se realiza un análisis de frecuencias solicitando el estadístico χ2. Veamos, paso a paso, como se realiza lo anterior: Recodificar la variable 1. En la ventana principal del SPSS para windows, se pincha en el menú Transformar y

se selecciona la opción En distintas variables… de la opción Recodificar Es decir:

Entonces aparece la siguiente ventana:

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2. En esta ventana se selecciona en la lista de variables que figura a la izquierda, la

variable aoi y se pincha en 4 Entonces en el campo Var. de entrada→Var. de salida: aparecerá aoi→? En el campo Variable de resultado se especifica el Nombre de la nueva variable que sería EMPLEO y si se desea una Etiqueta, por ejemplo Situación laboral y se pulsa en el botón Cambiar . Es decir:

3. Ahora se asignan los valores de la variable EMPLEO; para ello se pincha en el botón Valores antiguos y nuevos… y aparece la siguiente ventana:

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Se pincha en el campo Rango y se especifica el rango desde 3 hasta 4. En el campo Valor de Valor nuevo se especifica un 1 y se pincha en el botón de Añadir . Se vuelve a pinchar en el campo Rango y se especifica el rango desde 5 hasta 6. En el campo Valor de Valor nuevo se especifica un 2 y se pincha en el botón de Añadir . Es decir:

y se pincha en el botón de Continuar . Ahora ponemos etiquetas a los dos valores de la nueva variable que se ha denominado EMPLEO. Para ello se selecciona Vista de variables en la ventana “Editor de datos SPSS" del SPSS; se pincha en el cuadro de selección ( Λ ) de la columna Valores y aparece la siguiente ventana:

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donde se especifica en el campo Etiquetas de valores el valor 1 con etiqueta de ocupados y el valor 2 con etiqueta de parados, y se pincha en el botón de Continuar :

Análisis estadístico 1. En la ventana principal del SPSS para windows, se pincha en el menú Analizar y se

selecciona la opción Tablas de contingencia… de la opción Estadísticos descriptivos . Es decir:

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Entonces aparece la siguiente ventana:

2. En el campo Filas se introduce la variable empleo y en el campo Columnas la variable

sexo. Se pincha en el botón Estadísticos… y se selecciona la opción Chi cuadrado , es decir:

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Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - 77 -

Aquí se pincha en el botón de Continuar con lo cual vuelve a activarse la ventana de Tablas de contingencia, donde se pincha en el botón de Aceptar .

Resultados obtenidos Los resultados que se obtienen son: TABLA DE FRECUENCIAS OBSERVADAS (TABLA DE CONTINGENCIA)

Tabla de contingencia EMPLEO Situación laboral * SEXO sexo

Recuento

444 198 64260 51 111

504 249 753

1,00 Ocupados2,00 Parados

EMPLEO Situación laboral

Total

1 VARON 6 MUJERSEXO sexo

Total

En esta tabla se muestra la distribución conjunta de las 2 variables: sexo y empleo. Las filas corresponden al empleo (ocupados y parados), y las columnas al sexo (varón y mujer). La primera celda (444) corresponde al nº de varones que están trabajando, la 2ª (198) corresponde al nº de mujeres que están trabajando, la 3ª celda (60) corresponde al nº de hombres que están en paro, y la 4ª (51) al nº de mujeres en paro. La fila y columna TOTAL corresponde a las frecuencias marginales: hay 642 individuos trabajando, y 111 en paro; hay 504 varones y 249 mujeres. El tamaño de la muestra es de 753 individuos.

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TEST DE HIPÓTESIS

Pruebas de chi-cuadrado

9,756b 1 ,0029,085 1 ,0039,360 1 ,002

,002 ,0029,743 1 ,002

753

Chi-cuadrado de PearsonCorrección por continuidada

Razón de verosimilitudEstadístico exacto de FisherAsociación lineal por linealN de casos válidos

Valor glSig. asintótica

(bilateral)Sig. exacta(bilateral)

Sig. exacta(unilateral)

Calculado sólo para una tabla de 2x2.a.

0 casillas (,0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. La frecuencia mínimaesperada es 36,71.

b.

χ2 = 9,756 Grados de libertad (DF)= (f-1)(c-1) = 1

Sig. asintótica = 0,002 < 0.05 ⇒ Se rechaza H0 con α=0.05, lo que significa que la situación laboral de un individuo depende del sexo del mismo.

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CORRELACIONES Con el programa SPSS se pueden calcular correlaciones paramétricas y no paramétricas entre variables, así como correlaciones parciales. Para ello pinchar en el menú Analizar y seleccionar la opción Correlaciones, es decir:

1. CORRELACIONES BIVARIADAS Si se desea calcular el coeficiente de correlación entre 2 variables hay que seleccionar la opción Bivariadas… y aparecerá la siguiente ventana:

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Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - 80 -

• En el campo Variables: se debe incluir la lista de variables sobre las que se quiere

calcular la matriz de correlación • En el campo de Coeficientes de correlación se selecciona el coeficiente que se desea

obtener. • En el campo de Prueba de significación se selecciona si se desea obtener el test

bilateral o unilateral. Si se pincha en el botón de Opciones… aparece la siguiente ventana:

Que permite obtener, además de la matriz de correlación, las medias y desviaciones típicas, y la matriz de varianzas y covarianzas. En el campo de Valores perdidos se indica la forma de eliminar casos en los cálculos de la matriz de correlación, es decir, si se selecciona la opción de Excluir casos según pareja (esto es lo que ocurre por defecto), se eliminarán aquellos casos que sean missing en alguna de las 2 variables para las que se calcula la correlación, y si se selecciona la opción Excluir casos según

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lista, se eliminarán aquellos casos que sean missing en alguna de las variables para las que se va a calcular la matriz de correlación. 1.1. Comando del SPSS/PC : Comando CORRELATIONS y

NONPAR CORR En las versiones del SPSS/PC para MSDOS, este análisis se realiza utilizando el comando CORRELATIONS para obtener la correlación de Pearson, y el comando NONPAR CORR para obtener la de Spearman y la Tau-b de Kendall. La sintaxis de estos comandos es: CORRELATIONS [VARIABLES = ] lista_var [WITH lista_var] [/lista_var…]

[ / { }INCLUDE LISTWISE o PAIRWISE =MISSING ]

[ / { }SIG o

ONETAIL o NOSIG TWOTAIL =PRINT ]

[ / { } SERIAL o MATRIX =FORMAT ] [ / { } )OUT(ficheo o OUT(*) =MATRIX ]

[ /

=ALL

XPROD ESDESCRIPTIV

STATISTIC ]

NONPAR CORR [VARIABLES = ] lista_var [WITH lista_var] [/lista_var…]

[ /

= BOTH o KENDALL o

NOSIG o TWOTAIL o

SPEARMAN SIG ONETAIL

PRINT ]

[ / SAMPLE ] [ / { }INCLUDE

LISTWISE o PAIRWISE =MISSING ]

[ / { }SERIAL o MATRIX =FORMAT ] [ / { } )OUT(ficheo o OUT(*) =MATRIX ]

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Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - 82 -

1.2. Interpretación de resultados

Supongamos que se va a calcular la matriz de correlación entre las siguientes variables: EDAD (edad del sujeto), TAM (número de meses trabajando en el último empleo) y TBUSM (número de meses que lleva buscando empleo). Se solicita también las medias y desviaciones. Utilizar en el análisis aquellos casos que no sean missing en las tres variables a la vez.

ESTADISTICA DESCRIPTIVA:

Estadísticos descriptivos

30,18 11,85 50

4,38 2,42 50

5,58 4,19 50

EDAD edad en an~osTAM n. de meses que trabajo en suultimo empleo ( < de 1 año)TBUSM numero de meses buscandoempleo (menos de 2 años)

MediaDesviación

típica N

En esta tabla figuran las medias y desviaciones típicas de las variables para las que se van a calcular las correlaciones, así como el tamaño de la muestra.

MATRIZ DE CORRELACIONES:

Correlacionesa

1,000 -,084 -,011, ,560 ,941

-,084 1,000 ,052

,560 , ,718

-,011 ,052 1,000,941 ,718 ,

Correlación de PearsonSig. (bilateral)Correlación de PearsonSig. (bilateral)

Correlación de PearsonSig. (bilateral)

EDAD edad en años

TAM n. de meses que trabajo en suultimo empleo ( < de 1 año)

TBUSM numero de meses buscandoempleo (menos de 2 años)

EDAD edaden años

TAM n. demeses quetrabajo ensu ultimo

empleo ( <de 1 año)

TBUSM numero de

mesesbuscandoempleo

(menos de2 años)

N por lista = 50a.

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Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - 83 -

Incluye los coeficientes de correlación de Pearson entre la tres variables y el nivel de significación de dicho coeficiente. Como se han eliminado aquellos casos en los que alguna de las tres variables contienen un missing, el tamaño de la muestra es el mismo para todos los coeficientes que se calculan, por lo que este tamaño figura debajo de la matriz de correlaciones.

2. CORRELACIONES PARCIALES Si se desea calcular la correlación parcial entre 2 variables, en el menú Analizar hay que seleccionar la opción Correlaciones y dentro de ésta pinchar en la opción Parciales… , es decir:

Entonces aparece la siguiente ventana:

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• En el campo Variables se incluyen los nombres de las variables para las que se quiere

calcular el coeficiente de correlación parcial. • En el campo Controlar para se incluyen los nombres de las variables de las que se va a

eliminar la influencia. Por ejemplo, para calcular el coeficiente de correlación parcial entre x1 y x2 tras suprimir las influencias de x3 y x 4 , se incluyen las variables x1 y x2 en el campo Variables, y las variables x3 y x 4 en el campo Controlar para.

• En el campo de Prueba de significación se selecciona si se desea obtener el test

bilateral o unilateral. Si se pincha en el botón de Opciones… aparece la siguiente ventana:

Que permite obtener, además de la matriz de correlación, las medias y desviaciones típicas, y la matriz de correlaciones entre todas las variables. En el campo de Valores perdidos se indica la forma de eliminar casos en los cálculos de la matriz de correlación, es decir, si se selecciona la opción de Excluir casos según pareja (esto es lo

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que ocurre por defecto), se eliminarán aquellos casos que sean missing en alguna de las 2 variables para las que se calcula la correlación, y si se selecciona la opción Excluir casos según lista, se eliminarán aquellos casos que sean missing en alguna de las variables para las que se va a calcular la matriz de correlación. 2.1. Comando del SPSS/PC : Comando PARTIAL CORR En las versiones del SPSS/PC para MSDOS, este análisis se realiza utilizando el comando PARTIAL CORR, cuya sintaxis es: PARTIAL CORR [VARIABLES = ] lista_var [WITH lista_var] BY lista_var_de_control (niveles) [/lista_var…] [ / { } TWOTAIL o ONETAIL=CESIGNIFICAN ]

[ /

=

ALL BADCORR

ESDESCRIPTIV CORR NONE

STATISTIC ]

[ / { } CONDENSED o SERIAL o MATRIX =FORMAT ] [ / { }INCLUDE o

ANALYSIS o EXCLUDELISTWISE =MISSING ]

[ /

= o)OUT(ficher o OUT(*)

)IN(fichero o IN(*) NONE

MATRIX ]

2.2. Interpretación de resultados

Supongamos que se va a calcular la correlación entre las variables EDAD (edad del sujeto) y TAM (número de meses trabajando en el último empleo) suprimiendo la influencia de la variabe TBUSM (número de meses que lleva buscando empleo).

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Curso del SPSSWIN - Servicio Informático de Somosaguas - - 86 -

CORRELACION PARCIAL:

Corr. parciales - P A R T I A L C O R R E L A T I O N C O E F F I C I E N T S - Controlling for.. TBUSM EDAD TAM EDAD 1,0000 -,0840 ( 0) ( 47) P= , P= ,566 TAM -,0840 1,0000 ( 47) ( 0) P= ,566 P= , (Coefficient / (D.F.) / 2-tailed Significance) " , " is printed if a coefficient cannot be computed

Incluye el coeficiente de correlación parcial entre las variables EDAD y TAM eliminando la influencia de la variable TBUSM, el tamaño de la muestra, y el nivel de significación de dicho coeficiente.

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SELECCION Y PONDERACION DE CASOS

1. SELECCION DE CASOS Hay veces que se necesita hacer una selección de determinados casos o individuos antes de realizar un análisis estadístico, pues sólo nos interesa obtener resultados para esos casos que se han seleccionado. El SPSS permite realizar esta selección utilizando criterios diferentes: • selección de una muestra aleatoria • selección de los casos que verifiquen una determinada condición • selección de un número determinado de casos

Para realizar cualquier tipo de selección de casos, se pincha en el menú Datos y se selecciona la opción de Seleccionar casos… , es decir:

Una vez hecho esto aparece la siguiente ventana:

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Observemos que por defecto están seleccionados todos los casos, es decir los análisis se realizarán utilizando todos los casos. A continuación se explican las otras opciones que figuran en el campo de seleccionar.

Si se satisface la condición

Cuando se desee seleccionar aquellos casos que satisfagan una determinada condición lógica se activará esta opción y se pinchará en el botón Si… para especificar la condición; es decir, si se pincha en este botón aparece la siguiente ventana:

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En esta ventana se especificará la condición que deben cumplir los casos que se van a utilizar en el análisis.

Muestra aleatoria de casos Con esta opción se seleccionan aleatoriamente los casos que se van a utilizar en el análisis. Cuando se selecciona esta opción y se pincha en el botón Muestra… aparece la siguiente ventana:

• Con la opción Aproximadamente se especifica el porcentaje de casos que se quieren

seleccionar. • Con la opción Exactamente se especifica el número de casos que se quieren

seleccionar.

Basados en rango de tiempo de casos

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Con esta opción se selecciona un número determinado de casos para utilizarse en el análisis. Cuando se selecciona esta opción y se pincha en el botón Rango… aparece la siguiente ventana:

Donde se especificará el primero y el último caso del rango de casos que se van a seleccionar.

Usar variable de filtro: Hay veces que se dispone de una variable que toma valores 0 y 1. Si se desea, este tipo de variables se puede utilizar como variable filtro en la selección de casos, es decir, entrarán en el análisis aquellos casos que tomen valor 1 en la variable utilizada como filtro, y no entrarán en el análisis los casos que tomen valor 0 en dicha variable. Si observamos la ventana de seleccionar casos, aparece el campo Los casos no seleccionados son. Este campo se utiliza para indicarle al programa cómo tratar los casos que no se van a utilizar en el análisis, es decir: • si se selecciona la opción Filtrados, los casos no seleccionados se marcan con una

línea diagonal en el número de caso en la matriz de datos y no se eliminan. Por ejemplo, si se van a eliminar de los análisis a los varones (SEXO=1), la ventana de datos quedará de la siguiente forma:

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• si se selecciona la opción Eliminados los casos no seleccionados se eliminan del fichero temporal sobre el que se trabaja.

2. PONDERACION DE CASOS Hay veces que antes de realizar un análisis estadístico, es necesario hacer una ponderación de los casos, bien porque los datos corresponden a unidades de análisis idénticas y sólo se han introducido los datos correspondientes a una de ellas, o bien por cómo se ha seleccionado la muestra. Cuando se desea hacer una ponderación de los casos, se pincha en el menú Datos y se selecciona la opción de Ponderar casos… , es decir:

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Una vez hecho esto aparece la siguiente ventana:

Observemos que por defecto está seleccionada la opción de no ponderar casos. Si se desea hacer una ponderación habrá que seleccionar la opción Ponderar casos mediante , y luego se deberá seleccionar la variable de ponderación trasladándola al campo de Variable de frecuencia:

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COMPARACION DE MEDIAS El SPSS permite realizar comparación o diferencia de medias, tanto para muestras independientes como para muestras dependientes (medidas repetidas). También permite realizar una comparación entre la media de una variable con un valor empírico. Este tipo de análisis, al igual que el resto de análisis estadísticos, se encuentran dentro del menú Analizar; entonces para realizarlo, pinchar en dicho menú y seleccionar la opción Comparar medias. Es decir:

Una vez hecho esto, seleccionaremos el tipo de análisis que se quiere realizar. A continuación explicaremos estos análisis y los comandos equivalentes en el SPSS/PC.

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1. OBTENCION DE MEDIAS DE LAS VARIABLES Si se desea obtener las medias de las variables, para uno o más grupos de sujetos, se selecciona la opción Medias… es decir:

Una vez hecho esto aparece la siguiente ventana:

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En el campo Dependientes se incluyen las variables de las que se quiere obtener la media; para ello, se seleccionan dichas variables en la lista de variables y después se pincha en . A continuación se pasaría a definir los grupos de sujetos. Para ello se deben de incluir los nombres de las variables independientes en el campo siguiente:

Aquí hay que distinguir lo siguiente: las variables independientes se pueden agrupar en distintas capas, y cada capa puede contener una o más variables independientes. Entonces, si sólo se define una capa, se obtendrán las medias para cada uno de los valores que tome la variable o variables independientes especificadas. Si se definen más capas, se obtendrán las medias para cada grupo de sujetos resultante de cruzar cada variable independiente de una capa con cada una de las otras capas. Si se pincha en el botón de Opciones… se obtiene la siguiente ventana:

donde se seleccionan los estadísticos que se desean obtener..

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1.1. Comando del SPSS/PC : Comando MEANS En las versiones del SPSS/PC para MSDOS, este análisis se realiza utilizando el comando MEANS, cuya sintaxis es: MEANS [ TABLES = ] lista_var BY lista_var [ BY …] [ / lista_var … ] [ / { }=MISSING TABLE o INCLUDE o DEPENDENT ]

[ /

=

TREE o NOVALUES o

NNAMES o NOCATLABS o NOLABELS o

TABLE VALUES

NAMES LABELS

FORMAT ]

[ /

= ALL

STDDEV MEAN COUNT DEFAULT VARIANCE o o

SUM o o CELLS ]

[ /

=

NONE ALL LINEARITY ANOVA

STATISTIC ]

1.2. Interpretación de resultados Supongamos que se calcula la media de la variable TBUSCA (Tiempo que lleva buscando empleo), para los grupos de sujetos que se forman al cruzar las variables SEXO y ECIV (estado civil).

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TABLA DE MEDIAS POR GRUPOS DE SUJETOS

Informe

TBUSCA

10,6774 31 12,378418,4848 33 25,480514,7031 64 20,450224,8400 25 26,433419,2143 28 22,144960,0000 1 ,22,5741 54 24,516117,0000 56 20,951018,8197 61 23,813560,0000 1 ,18,3051 118 22,6488

ECIV estado civil1 SOLTERO2 CASADOTotal1 SOLTERO2 CASADO3 VIUDOTotal1 SOLTERO2 CASADO3 VIUDOTotal

SEXO sexo1 VARON

6 MUJER

Total

Media N Desv. típ.

Esta tabla contiene las medias, desviaciones estándar y frecuencias de la variable TBUSCA, para los siguientes grupos de sujetos: los varones, los varones solteros, los varones casados, las mujeres, las mujeres solteras, las mujeres casadas y las mujeres viudas.

2. COMPARACION DE UNA MEDIA EMPIRICA Si se desea contrastar si la media muestral de una variable difiere significativamente de una media prefijada, o si por el contrario, la diferencia puede considerarse causal o aleatoria, se selecciona la opción Comparar medias… del menú Analizar, y dentro de ésta se selecciona Prueba T para una muestra… es decir:

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Una vez hecho esto aparece la siguiente ventana:

En el campo Contrastar variables: se incluye la lista de las variables para las que se va a comparar su media con el valor que se especifique en el campo Valor de prueba: Si se pincha en el botón de Opciones… se obtiene la siguiente ventana:

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donde se especifica el intervalo de confianza (por defecto 95%) y se selecciona la forma de tratar los valores missing , es decir: • si se selecciona la opción Excluir casos según análisis, no entrarán en el análisis

aquellos casos que tengan valor missing en la variable que se está analizando • si se selecciona la opción Excluir casos según lista, no entrarán en el análisis

aquellos casos que tengan valor missing en alguna de las variables que se figuran en el campo Contrastar variables.

2.1. Comando del SPSS/PC : Comando T-TEST En las versiones del SPSS/PC para MSDOS, este análisis se realiza utilizando el comando T-TEST, con la siguiente sintaxis: T-TEST TESTVAL valor /VARIABLE = lista_var

[ / { } INCLUDE LISTWISE o ANALYSIS=MISSING ]

[ / { } NOLABELS o LABELS =FORMAT ] [ / { } valor o 0,95 =CRITERIA ] 2.2. Interpretación de resultados

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Supongamos que se desea saber si el tiempo medio que una persona lleva buscando empleo es de 2 años. Para ello se contrastará si la variable TBUSCA (Tiempo que lleva buscando empleo) tiene media 24.

DESCRIPCION DE LA VARIABLE

Estadísticos para una muestra

118 18,3051 22,6488 2,0850TBUSCAN Media

Desviacióntíp.

Error típ. dela media

Esta tabla incluye la frecuencia (118), la media (18,3051), la desviación típica (22,6488) y el error estándar de la estimación de la media (2,0850), de la variable TBUSCA.

COMPARACION CON LA MEDIA EMPIRICA

Prueba para una muestra

-2,731 117 ,007 -5,6949 -9,8241 -1,5657TBUSCAt gl Sig. (bilateral)

Diferenciade medias Inferior Superior

95% Intervalo deconfianza para la

diferencia

Valor de prueba = 24

Valor empírico que se va a contrastar (24). La diferencia entre la media de la variable TBUSCA (18,3051) y el valor a contrastar (24) es –5,6949, cuyo intervalo de confianza al 95% es (-9,8241 , -1,5657). La hipótesis nula H0 que se va a contrastar es: la diferencia entre el valor medio µ y la media prefijada µ0 es cero. t = -2,731 gl (grados de libertad) = n-1 = 117 Sig. (bilateral) = 0.007 < 0.05 ⇒ rechazamos la hipótesis nula al nivel del 5%, es

decir, rechazamos que la media de la variable TBUSCA es 24.

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3. COMPARACION DE MUESTRAS INDEPENDIEN-TES

Si se desea comparar las medias de dos muestras aleatorias independientes de poblaciones normales, se selecciona la opción Comparar medias… del menú Analizar, y dentro de ésta se selecciona Prueba T para muestras independientes… es decir:

Una vez hecho esto aparece la siguiente ventana:

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En el campo Contrastar variables: se incluye la lista de las variables que se van a analizar, es decir, aquellas variables para las que se va a contrastar si hay o no diferencias de grupos. En el campo Variable de agrupación: se incluye el nombre de la variable que se va a utilizar para definir los grupos de sujetos sobre los que se van a estudiar las diferencias. Una vez hecho esto se activa el botón de Definir grupos… y al pinchar en él aparecerá la siguiente ventana:

aquí se introducen o los valores de la variable que definen los 2 grupos de sujetos que se van a comparar, o el valor de la variable que hará de corte para definir dichos grupos (si el valor de la variable para un individuo, es menor o igual que el valor especificado, el individuo pertenecerá al primer grupo, y en caso contrario al segundo). Si se pincha en el botón de Opciones… se obtiene la siguiente ventana:

donde se especifica el intervalo de confianza (por defecto 95%) y se selecciona la forma de tratar los valores missing (ver pág. 99).

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3.1. Comando del SPSS/PC : Comando T-TEST En las versiones del SPSS/PC para MSDOS, este análisis se realiza utilizando el comando T-TEST, con la siguiente sintaxis:

T-TEST GROUPS = )(

= valor , valor

valor variable 2 , 1

/VARIABLES = lista_var

[ / { } INCLUDE LISTWISE o ANALYSIS=MISSING ]

[ / { } NOLABELS o LABELS =FORMAT ] [ / { } valor o 0,95 =CRITERIA ] 3.2. Interpretación de resultados Supongamos que se desea saber si el tiempo medio que una persona lleva buscando empleo depende del sexo del individuo. Para ello se contrastará si la media de la variable TBUSCA (Tiempo que lleva buscando empleo) es igual para los hombres y para las mujeres.

DESCRIPCION DE LA VARIABLE POR GRUPOS DE SUJETOS

Estadísticos de grupo

64 14,7031 20,4502 2,556354 22,5741 24,5161 3,3362

SEXO sexo1 VARON6 MUJER

TBUSCAN Media

Desviacióntíp.

Error típ. dela media

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Esta tabla incluye la frecuencia, la media, la desviación típica y el error estándar de la estimación de la media, de la variable TBUSCA.

RESULTADOS DE LOS TEST ESTADISTICOS

Prueba de muestras independientes

2,912 ,091 -1,902 116 ,060 -7,8709 4,1390 -16,0688 ,3269

-1,873 103,491 ,064 -7,8709 4,2030 -16,2061 ,4642

Se han asumi-do varianzasigualesNo se han asu-mido varianzasiguales

TBUSCAF Sig.

Prueba de Levenepara la igualdad de

varianzas

t glSig.

(bilateral)

Diferen-cia demedias

Error típ.de la

diferencia Inferior Superior

95% Intervalo deconfianza para la

diferencia

Prueba T para la igualdad de medias

TEST DE LEVENE

H0: igualdad de varianzas F = 2,912 Sig. = 0,091 > 0,05 ⇒ no se puede rechazar la hipótesis nula al nivel del 5%,

asumiremos por tanto que las varianzas son iguales.

TEST T

Como las varianzas son iguales nos fijaremos en los resultados de la primera línea, que es la correspondiente a varianzas iguales. H0: igualdad de medias t = -1,902 gl (grados de libertad) = 116 Sig. (bilateral) = 0,060 > 0,05 ⇒ no se puede rechazar la hipótesis nula al nivel del

5%, es decir, el tiempo que una persona lleva buscando empleo es independiente de que dicha persona sea hombre o mujer.

Diferencia de medias = -7,8709 Este valor corresponde a la diferencia entre la media de la variable TBUSCA para el grupo de varones, y la media de la variable TBUSCA para el grupo de mujeres.

Error típico de la diferencia = 4,1390 Intervalo de confianza al 95% de la diferencia de medias = ( -16,0688 , 0,3269 )

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4. COMPARACION DE MUESTRAS DEPENDIEN-TES

Si se desea comparar las medias de dos muestras aleatorias dependientes de poblaciones normales, se selecciona la opción Comparar medias… del menú Analizar, y dentro de ésta se selecciona Prueba T para muestras relacionadas… es decir:

Una vez hecho esto aparece la siguiente ventana:

En el campo Variables relacionadas: se incluyen los pares de variables que se van a comparar, para ello se seleccionan las 2 variables y estas aparecen en el campo

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Selecciones actuales: , después se pincha en para trasladarlas a la lista de variables relacionadas. Este proceso se repite para cada par de variables que se quieran comparar. Si se pincha en el botón de Opciones… se obtiene la siguiente ventana:

donde se especifica el intervalo de confianza (por defecto 95%) y se selecciona la forma de tratar los valores missing (ver pág. 100). 4.1. Comando del SPSS/PC : Comando T-TEST En las versiones del SPSS/PC para MSDOS, este análisis se realiza utilizando el comando T-TEST, con la siguiente sintaxis: T-TEST PAIRS = lista_var [WITH lista_var [ (PAIRED) ] ] [/ lista_var …]

[ / { } INCLUDE LISTWISE o ANALYSIS=MISSING ]

[ / { } NOLABELS o LABELS =FORMAT ] [ / { } valor o 0,95 =CRITERIA ] 4.2. Interpretación de resultados.

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Los resultados que se obtienen con este tipo de análisis son análogos a los del caso anterior. 5. ANALISIS SIMPLE DE LA VARIANZA Si se desea comparar las medias de más de dos muestras aleatorias independientes de poblaciones normales, se selecciona la opción Comparar medias… del menú Analizar, y dentro de ésta se selecciona ANOVA de un factor… es decir:

Una vez hecho esto aparece la siguiente ventana:

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En el campo Dependientes: se incluye la lista de las variables que se van a analizar, es decir, aquellas variables para las que se va a contrastar si hay o no diferencias de grupos. En el campo Factor: se incluye el nombre de la variable que se va a utilizar para definir los grupos de sujetos sobre los que se van a estudiar las diferencias. Si se pincha en el botón de Post hoc… se obtiene la siguiente ventana:

donde se seleccionan los estadístico que se desean calcular. Si se pincha en el botón de Opciones… se obtiene la siguiente ventana:

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donde se especifica los estadísticos que se quieren obtener, se selecciona si se desea o no obtener el gráfico de las medias, y se selecciona la forma de tratar los valores missing (ver pág. 99). 5.1. Comando del SPSS/PC : Comando ONEWAY En las versiones del SPSS/PC para MSDOS, este análisis se realiza utilizando el comando ONEWAY, cuya sintaxis es: ONEWAY lista_var BY variable (mínimo,máximo) [/POLYNOMIAL = n] [/CONTRAST = lista_coeficientes] [/CONTRAST = …]

[/ { }α 0.05

[ ( RANGES

=

valores de rango SCHEFFE MODLSD TUKEY TUKEYB SNK DUNCAN LSD

] ) ] [/RANGES

=…] [/ { } ALL

PAIR o NONE =HARMONIC ]

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[/ { } LABELS o NOLABELS =FORMAT ]

[/

=

ALL Y HOMOGENEIT

EFFECTS ESDESCRIPTIV

NONE

STATITICS ]

[/ { } INCLUDE o

LISTWISE o EXCLUDE ANALYSIS =MISSING ]

[/{ }{ }

= ) fichero

* ( ON

) fichero * ( IN

MATRIX ]

5.2. Interpretación de resultados Supongamos que se hacen los siguientes grupos de edad: grupo 1: de 16 a 35 años grupo 2: de 36 a 50 años grupo 3: de 51 a 70 años

Se desea saber si el tiempo que el individuo trabajó en su último empleo (TTRABAJA) depende o no de la edad. Se solicita también una estadística descriptiva y el test de Scheffé.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Descriptivos

TTRABAJA tiempo que trabajó en su último empleo

76 19,2632 35,9119 4,1194 11,0569 27,4694 1,00 180,0025 23,5600 31,3569 6,2714 10,6165 36,5035 1,00 120,0032 261,1875 215,0271 38,0118 183,6619 338,7131 1,00 612,00

133 78,2782 149,8431 12,9930 52,5767 103,9797 1,00 612,00

1,002,003,00Total

N MediaDesviación

típicaErrortípico

Límiteinferior

Límitesuperior

Intervalo deconfianza para la

media al 95%

Mínimo Máximo

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Esta tabla contiene la frecuencia, la media, la desviación típica, el error típico de la media, el intervalo de confianza al 95% de la media, el mínimo y el máximo de la variable TTRABAJA por grupos de edad.

ANALISIS DE VARIANZA

ANOVA

TTRABAJA tiempo que trabajó en su último empleo

1410128,9 2 705064,467 58,995 ,0001553659,8 130 11951,2292963788,7 132

Inter-gruposIntra-gruposTotal

Suma decuadrados gl

Mediacuadrática F Sig.

Suma de cuadrados (Inter.-grupos) = 1410128,9 , es la suma de cuadrados de las desviaciones de las medias de los grupos respecto a la media total, lo denotaremos por Q entre grupos con k-1 = 3 - 1 = 2 grados de libertad. Suma de cuadrados (Intra-grupos) = 1553659,8 , es la suma de cuadrados de las desviaciones de cada elemento respecto a la media del grupo al cual pertenece, lo denotaremos por Q interior con n-k = 133 – 3 = 130 grados de libertad. Sum of Squares (Total) = 2981765.640 , es la suma de cuadrados de las desviaciones de los elementos muestrales con respecto a la media total, lo denotaremos por Q total. Se sabe que la Q total puede descomponerse en 2 partes: Q total= Q interior + Q entre grupos , con n-1=(n-k)+(k-1) = 133 - 1 = 132 grados de libertad Media cuadrática (Inter.-grupos) = 1410128,9 , son los cuadrados medios o varianzas entre grupos, lo denotaremos por CM entre grupos . Media cuadrática (Intra-grupos) = 1553659,7 , son los cuadrados medios o varianza interior, lo denotaremos por CM interior . Si todos los grupos proceden de una misma población (tienen medias iguales) cabrá esperar que las varianzas entre grupos y la varianza interior sean iguales. Hipótesis nula H0: µ1 = µ2 = µ3 = µ4 = µ F ratio (valor del estadístico) = 58,995

interior

grupos entre

CMCM F =

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Sig. = 0.000 ⇒ se rechaza H 0 , es decir, existe diferencia entre las medias de los grupos.

SCHEFFE

Comparaciones múltiples

Variable dependiente: TTRABAJA tiempo que trabajó en su último empleoScheffé

-4,2968 25,2052 ,986 -66,7105 58,1168-241,9243* 23,0376 ,000 -298,97 -184,8782

4,2968 25,2052 ,986 -58,1168 66,7105-237,6275* 29,1809 ,000 -309,89 -165,3691241,9243* 23,0376 ,000 184,8782 298,9705237,6275* 29,1809 ,000 165,3691 309,8859

(J) EDAD2 grupos de edad2,003,001,003,001,002,00

(I) EDAD2 grupos de edad1,00

2,00

3,00

Diferenciade medias

(I-J)Errortípico Sig.

Límiteinferior

Límitesuperior

Intervalo de confianzaal 95%

La diferencia entre las medias es significativa al nivel .05.*.

Como existe diferencia entre los grupos, nos interesará saber cuales de las medias de los grupos son las que difieren entre sí. Estas diferencias al nivel de confianza del 95% , están entre los grupos 1 y 3 , y entre el 2 y el 3.

Subconjuntos homogéneos

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TTRABAJA Tiempo que trabajó en su último empleo

Schefféa,b

76 19,263225 23,560032 261,1875

,986 1,000

EDAD2 grupos de edad1,002,003,00Sig.

N 1 2Subconjunto para alfa = .05

Se muestran las medias para los grupos en los subconjuntos homogéneos.Usa el tamaño muestral de la media armónica = 35,542.a.

Los tamaños de los grupos no son iguales. Se utilizará la mediaarmónica de los tamaños de los grupos. Los niveles de error de tipo Ino están garantizados.

b.

Al nivel del 5% se reconocen 2 grupos homogéneos de medias: el formado por los sujetos pertenecientes al grupo 1 y 2 de edad (de 16 a 50 años) , y el formado por los sujetos pertenecientes al grupo 3 de edad (de 51 a 70 años).

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VARIABLES MULTIRRESPUESTA El programa SPSS permite obtener frecuencias y porcentajes para variables que son multirrespuesta. Una variable multirrespuesta es aquella variable que puede tomar más de un valor para cada caso. Por ejemplo, supongamos que se pide que seleccione sobre una lista de 7 periódicos, aquellos que haya leído durante el último mes. Entonces, cuando se va a crear la matriz de datos, se pueden hacer dos cosas para tratar este tipo de variables: • o se introduce una variable dicotómica (por ejemplo, 0=no lo ha leído y 1=lo ha leído)

por cada uno de los periódicos que contiene la lista que se ha propuesto, en este caso la matriz de datos contendrá 7 variables

• o estimar el número máximo de periódicos que van a seleccionar los individuos,

supongamos por ejemplo que este número es 3, y se introducen 3 variables numéricas en la matriz de datos, cada una de las cuales tendrá tantos códigos como periódicos haya en la lista propuesta, es decir, 7.

Para definir y analizar variables multirrespuesta, pinchar en el menú Analizar, y seleccionar la opción Respuestas múltiples, es decir:

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Lo primero que hay que hacer es definir cuales son las variables que van a formar parte de la variable multirrespuesta, seleccionando la opción Definir conjuntos. Una vez seleccionada esta opción aparece la siguiente ventana:

• En el campo Variables del conjunto, se incluyen los nombres de las variables que van

a formar la variable multirrespuesta.

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• En el campo Las variables está codificadas como, hay que indicar la forma en que se han introducido las variables que van a formar parte de la variable multirrespuesta, es decir, si se han codificado como dicotómicas o con tantas categorías como posibles respuestas tenga.

• En el campo Nombre: se especifica el nombre que se va a dar a la variable

multirrespuesta. • En el campo Etiqueta: se puede especificar una etiqueta para dicha variable. Una vez que se han rellenado estos campos, se pincha en el botón de Añadir para que la variable que se acaba de definir figure en el campo de Conjuntos de respuesta múltiple: Es decir:

Una vez que se han definido las variables multirrespuesta, ya se pueden obtener las frecuencias de dichas variables o cruzar variables de este tipo. 1. FRECUENCIAS DE UNA VARIABLE MULTI-

RRESPUESTA Para obtener frecuencias y porcentajes de una o más variables multirrespuesta, se selecciona la opción Respuestas múltiples… del menú Analizar, y dentro de ésta se selecciona Frecuencias… , es decir:

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Una vez seleccionada esta opción aparece la siguiente ventana:

En el campo Conjuntos de respuestas múltiples: figuran los nombres de la variables multirrespuesta que previamente se han tenido que definir. De esta lista se seleccionan las que se quieren analizar y se trasladan al campo Tablas para: Para este tipo de análisis, el SPSS considera como missing aquellos casos que tienen valor missing en "todas" las variables que forman la variable multirrespuesta. Si en el campo Valores perdidos se selecciona alguna de las 2 opciones , Excluir casos según lista en las dicotomías o Excluir casos según lista en las categorías, el SPSS excluye del análisis aquellos casos que tienen valor missing en "alguna" de las variables que forman la variable multirrespuesta.

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1.1. Comando del SPSS/PC : Comando MULT RESPONSE En las versiones del SPSS/PC para MSDOS, este análisis se realiza utilizando el comando MULT RESPONSE, cuya sintaxis es: MULT RESPONSE

[ ]

= ) ) ( (/ valor

valor2valor1, lista_var etiqueta'' respuestavar_multir GROUPS

… [var_multirrespuesta …] { } / lista_var = SFREQUENCIE

[ /

=INCLUDE

MRGROUP o MDGROUP o TABLEMISSING ]

[ /

=

DOUBLE

ONEPAGE o CONDENSE o

NOLABELS o

TABLES

LABELS

FORMAT ]

1.2. Interpretación de resultados Supongamos que se realiza un análisis de frecuencias de la variable multirrespuesta FORBU (¿de qué forma busca empleo?). Esta variable está formada por 3 variables (FORBU1, BORBU2 y FORBU3), cada una de las cuales toma 7 valores (1 trata de establecerse por su cuenta y ha iniciado gestiones para ello, 2 se ha inscrito en una agencia de colocación privada, 3 a través de la prensa, 4 utiliza relaciones personales, 5 prepara o realiza oposiciones, 6 se ha inscrito en una oficina de empleo de la administración, y 7 otra forma).

TABLA DE FRECUENCIAS Y PORCENTAJES:

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Group $FORBU de que forma busca empleo Pct of Pct of Category label Code Count Responses Cases 1 1 ,5 ,8 2 3 1,4 2,5 3 23 11,0 19,0 4 72 34,4 59,5 5 4 1,9 3,3 6 101 48,3 83,5 7 5 2,4 4,1 ------- ----- ----- Total responses 209 100,0 172,7 1.827 missing cases; 121 valid cases

Esta tabla contiene las frecuencias absolutas, los porcentajes calculados sobre el total de

las respuestas (209) y los porcentajes calculados sobre el total de casos (121). 2. TABLAS DE FRECUENCIAS CRUZADAS DE

VARIABLES MULTIRRESPUESTA El SPSS permite realizar tablas de frecuencias incluyendo una o más variables multirrespuesta. Para ello se selecciona la opción Respuestas múltiples… del menú Analizar, y dentro de ésta se selecciona Tabla de contingencias… , es decir:

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Una vez seleccionada esta opción aparece la siguiente ventana:

En el campo Filas: se incluyen las variables que se van a representar en las

filas de las tablas de frecuencias, y en el campo Columnas: , las que se van a representar en las columnas de dichas tablas. En ambos campos se pueden incluir variables multirrespuesta.

Entonces se va a obtener una tabla de frecuencias observadas cruzando la primera variable especificada en el campo Filas con la primera variable especificada en el campo Columnas; se obtiene otra tabla cruzando la primera variable especificada en el campo Filas con la segunda que se especifique en el campo Columnas, y así sucesivamente con todas las variables especificadas en el campo Columnas. Después se realizarán las tablas cruzando la segunda variable del campo Filas con cada una de las del campo Columnas, y así sucesivamente.

Las tablas anteriores se pueden obtener en función de los valores que tomen otras variables que se especificarán en el campo Capas: Si se pincha en el botón Opciones… se obtiene una ventana que contiene la lista de resultados que se pueden obtener además de las frecuencias observadas, es decir:

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2.1. Comando del SPSS/PC : Comando MULT RESPONSE En las versiones del SPSS/PC para MSDOS, este análisis se realiza utilizando el comando MULT RESPONSE, cuya sintaxis es: MULT RESPONSE

[ ]

= ) ) ( (/ valor

valor2valor1, lista_var etiqueta'' respuestavar_multir GROUPS

… [var_multirrespuesta …] { } / máximo)(mínimo, lista_var = VARIABLES [ lista_var … ]

[ ] [ ]

[ ]

=

BY... BY BY TABLES

lista_var )( lista_var ... lista_var lista_var PAIRED

/ /

[ /

=INCLUDE

MRGROUP o MDGROUP o TABLEMISSING ]

[ /

=

DOUBLE

ONEPAGE o CONDENSE o

NOLABELS o

TABLES

LABELS

FORMAT ]

[ / { }RESPONSESo CASES =BASE ]

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[ /

=

ALL

COUNT

TOTAL

COLUMN

ROW

CELLS ]

2.2. Interpretación de resultados Supongamos que se realiza un análisis de frecuencias cruzando 2 variables multirrespuesta, FORBU (¿de qué forma busca empleo?) y SIDI (¿en qué situación se encontraba¿). La variable FORBU está formada por 3 variables (FORBU1, BORBU2 y FORBU3), cada una de las cuales toma 7 valores (1 trata de establecerse por su cuenta y ha iniciado gestiones para ello, 2 se ha inscrito en una agencia de colocación privada, 3 a través de la prensa, 4 utiliza relaciones personales, 5 prepara o realiza oposiciones, 6 se ha inscrito en una oficina de empleo de la administración, y 7 otra forma). La variable SIDI está formada por 3 variables (SIDI1, SIDI2 y SIDI3), cada una de las cuales toma 7 valores (1 estudiante, 2 jubilado o retirado, 3 labores del hogar, 4 incapacitado permanente, 5 percibiendo una pensión distinta de la jubilación, 6 realizó sin remuneración trabajos sociales, etc, y 7 otras situaciones).

TABLA DE FRECUENCIAS :

* * * C R O S S T A B U L A T I O N * * * $FORBU (group) de que forma busca empleo by $SIDI (group) En qué situación se encontraba? $SIDI Count ó Row pct ó Row Col pct ó Total Tab pct ó 1 ó 3 ó 5 ó 7 ó $FORBU òòòòòòòòôòòòòòòòòôòòòòòòòòôòòòòòòòòôòòòòòòòòô 1 ó 0 ó 0 ó 0 ó 1 ó 1 ó ,0 ó ,0 ó ,0 ó 100,0 ó ,8 ó ,0 ó ,0 ó ,0 ó ,9 ó ó ,0 ó ,0 ó ,0 ó ,8 ó ôòòòòòòòòôòòòòòòòòôòòòòòòòòôòòòòòòòòô 2 ó 1 ó 1 ó 0 ó 3 ó 3 ó 33,3 ó 33,3 ó ,0 ó 100,0 ó 2,5 ó 9,1 ó 2,7 ó ,0 ó 2,6 ó ó ,8 ó ,8 ó ,0 ó 2,5 ó ôòòòòòòòòôòòòòòòòòôòòòòòòòòôòòòòòòòòô

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3 ó 3 ó 8 ó 1 ó 21 ó 23 ó 13,0 ó 34,8 ó 4,3 ó 91,3 ó 19,0 ó 27,3 ó 21,6 ó 100,0 ó 18,1 ó ó 2,5 ó 6,6 ó ,8 ó 17,4 ó ôòòòòòòòòôòòòòòòòòôòòòòòòòòôòòòòòòòòô 4 ó 6 ó 19 ó 1 ó 70 ó 72 ó 8,3 ó 26,4 ó 1,4 ó 97,2 ó 59,5 ó 54,5 ó 51,4 ó 100,0 ó 60,3 ó ó 5,0 ó 15,7 ó ,8 ó 57,9 ó ôòòòòòòòòôòòòòòòòòôòòòòòòòòôòòòòòòòòô 5 ó 2 ó 0 ó 0 ó 4 ó 4 ó 50,0 ó ,0 ó ,0 ó 100,0 ó 3,3 ó 18,2 ó ,0 ó ,0 ó 3,4 ó ó 1,7 ó ,0 ó ,0 ó 3,3 ó ôòòòòòòòòôòòòòòòòòôòòòòòòòòôòòòòòòòòô 6 ó 4 ó 31 ó 1 ó 98 ó 101 ó 4,0 ó 30,7 ó 1,0 ó 97,0 ó 83,5 ó 36,4 ó 83,8 ó 100,0 ó 84,5 ó ó 3,3 ó 25,6 ó ,8 ó 81,0 ó ôòòòòòòòòôòòòòòòòòôòòòòòòòòôòòòòòòòòô 7 ó 1 ó 2 ó 0 ó 4 ó 5 ó 20,0 ó 40,0 ó ,0 ó 80,0 ó 4,1 ó 9,1 ó 5,4 ó ,0 ó 3,4 ó ó ,8 ó 1,7 ó ,0 ó 3,3 ó ôòòòòòòòòôòòòòòòòòôòòòòòòòòôòòòòòòòòô Column 11 37 1 116 121 Total 9,1 30,6 ,8 95,9 100,0 Percents and totals based on respondents 121 valid cases; 1.827 missing cases

En esta tabla se muestra la distribución conjunta de las 2 variables: forbu y sidi. Las filas corresponden a forbu (¿de qué forma busca empleo?), y las columnas a sidi (¿en qué situación se encontraba?). Los valores que aparecen en cada celda corresponden a: • Frecuencias observadas • Porcentajes por filas • Porcentajes por columnas • Porcentajes totales