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BY JAVIER SIERRAS RESÚMEN SPSS I
ASIGNATURA: ANÁLISIS DE DATOS CONTENIDO: PEQUEÑO RESÚMEN FINAL POR ESCRITO DE CÓMO UTILIZAR EL SPSS EXPORTAR DATOS:
1. Abrir Excell y depurar. 1. Codificar todas las variables a números 2. En cada variable exponer todos los datos en la misma medida (kilos,
gramos, metros...). 3. Cambiar los espacios en blanco por ceros.
2. Guardar cambios y cerrar el excell 3. Abrir SPSS
1. Abrir datos / seleccionar archivo / elegir la página de excell que queramos "cargar" a SPSS.
4. Depurar datos en SPSS 1. Nombre: Cambiar nombre completo de las variables por iniciales o
acortarlos. 2. Etiqueta: Poner aquí el nombre completo de cada variable. 3. Tipo: Todas las variables deben ser "numérico". De no ser así es que
no has depurado bien en excell. 4. Anchura, decimales, columnas y aleniación: Como te plazca o como te
indique el enunciado del ejercicio. 5. Valores: Añadir los datos originales que habías codificado en excell
(Ej: 1=A, 2=B, etc.). 6. Media: Ajustar según la variable sea nominal, ordinal o escalar. 7. Rol y perdidos: No tocar.
5. Guardar cambios realizados
ANÁLISIS DESCRIPTIVO:
1. SPSS / Analizar / Tablas / Tablas Personalizadar. 2. Insertar variables en "columnas" y "filas". 3. Si pinchamos sobre "fila" y luego en la casilla "Nº estadísticos de resúmen"
podemos quitar/añadir muchos datos (media, promedio, moda, suma, percentiles, etc). Existen muchas posibilidades y es mil veces más rápido que el excell. Aplicar Selección.
4. Aceptar / Se genera nuestra tabla con todos los datos que hayamos querido analizar.
DIAGRAMA DE DISPERSIÓN:
1. SPSS / Gráficos / Generador de Gráficos / Seleccionar "Dispersión" / Colocar variables en ejes "X" e "Y".
2. 3 Tipos de relaciones: 1. Relación Lineal + o - (cuando vemos que los puntos se encuentran
siguiendo un patron lineal)
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2. Relación No Lineal (cuando vemos que los puntos generan un patrón, pero que este no es linear, sino que tiene por ejemplo forma de "C" o "V").
3. No existe relación (puntos al libre el bedrio).
RECTA DE REGRESIÓN/BONDAD DEL AJUSTE:
1. También es conocido como línea de regresión. La bondad del ajuste se determina por el coeficiente de determinación (R).
2. Doble Click sobre la gráfica / Línea de Ajuste Total / Se genera una línea que atraspasa los puntos por la mitad / En la esquina superior de recha de la gráfica aparece R y su valor.
3. R + cercana a 0 = Peor ajuste (escasa bondad). El valor está representado en %.
4. Ejemplo: R= ,71 -----------> La línea de regresión se ajusta un 71% al diagrama de dispersión.
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN (CORRELACIONES):
• Signo - o + representa si la correlación es negativa o positiva. • Según su valor:
o 0: Relación Nula/Escaso Interés. o 0-0,2: Relación Muy Baja/Escaso Interés. o 0,2-0,4: Relación Baja/Interés Medio. o 0,4-0,6: Relación Moderada/Interés Moderado. o 0,6-0,8: Relación Alta/Alto Interés. o 0,8-1: Relación Muy Alta/Alto Interés.
1. SPSS / Analizar / Correlaciones / Bivariadas / "Pearson" / Añadir Datos / Aceptar.
2. Observamos donde pone "Correlación de Pearson" y catalogamos según su valor.
3. Para poder generalizar los resultados en las CCAFD debe de haber un 95% de seguridad para que los datos sean reales ¿Como comprobar la generalización de los resultados?
1. Anaizar / Correlaciones / Bivariadas / "Pearson" / Aceptar. 2. En vez de mirar "Correlación de Pearson", observamos donde poner
"Sig. (Bilateral)". 3. Sig. Debe de ser MENOR de 0,05 (por aquello del 95% de fiabilidad
en las CCAFD) 4. Sig. MAYOR 0,05 = Resultados no fiables, se deben al azar.
NORMALIDAD :
- 3 Requisitos: o Variables cuantitativas. o Varianzas Homogéneas (homocedasticidad) o Distribución normal bajo la campana de gauss.
- 3 métodos para comprobar la normalidad: o Histogramas.
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o Gráficos PP y QQ o Prueba KS.
HISTOGRAMAS:
1. Analizar / Estadísticos No Descriptivos / Frecuencias / Gráficos / Histogramas / “Mostrar curva Histograma” / Aceptar.
2. Comprobamos la gráfica (requisitos): 1. Un solo pico situado en el centro de los datos. 2. La media, mediana y moda deben encontrarse en dicho pico. 3. Las “alas” de la campana de gauss se extienden hasta el infinito
sin llegar a tocar el eje horizontal.
GRÁFICOS PP Y QQ:
1. Analizar / Estadísticos Descriptivos / Gráficos PP o QQ / Insertar Variables / Aceptar.
2. Ver las gráficas (requisitos): 1. Los puntos deben estar distribuidos sobre la línea. Cuantos +
puntos sobre esta, mayor normalidad.
Los métodos gráficos pueden inducir a error.
TEST MATEMÁTICO KOLMOGOROV SMINROV:
1. Prueba Matemática Normalidad. 2. Analizar / Pruebas No Paramétricas / Cuadro de Diálogos Antiguos / KS de 1
Muestra / Insertar variables / Aceptar. 3. Ver Tabla. 4. SIG. MAYOR 0,05 = Si existe normalidad (encima es paramétrica). Cuanto más
mayor, más normalidad. 5. Para asegurarnos usamos la prueba de levene.
PRUEBA DE LEVENE:
1. Prueba de homocedasticidad (igualdad de varianzas). 2. Analizar / Comparar Medias / Anova de 1 Factor / Opciones / “Prueba de
homogeneidad de varianzas” / insertar variables / aceptar. 3. Objervar el decuadro de estadísticos de levene. 4. SIG. +0,05 = Varianza Homogénea. 5. SIG. Menor 0,05 = No homogenea. 6. En teoría, la variable con más valor en KS 1 Muestra coincidirá con la de más
valor en el test de Levene.
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ESTADÍSTICA DIFERENCIA (TEORÍA):
1. Objetivo del estudio. 2. Identificar variable dependiente/independiente. 3. Identificar el tipo de diseño…
� Se trata de una asociación de variables? � O serán más bien 2 o + grupos de muestras independientes? � O quizás 2 o + mediciones de muestras relacionadas?
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FIN RESÚMEN PARTE 1.