ESTADISTICA UTILIZANDO SPSS

INTEGRANTES:

Carlos Puello C.I: 13.526.963

Yohanna Torres CI:14433637 Joeli García C.I: 11.750.032

Barcelona, 20 Noviembre 2010

MAESTRÍA EN INGENIERÍA DE MANTENIMIENTO

GERENCIA DE SEGURIDAD Y CONFIABILIDAD

INDUSTRIAL

INTRODUCCION

Los campos de aplicación de la estadística son muy diferentes,

pero los métodos son los mismos, dando lugar a la estandarización y

automatización de las técnicas estadísticas, con una gran variedad de

programas informáticos que se diferencian entre sí por variados aspectos

(entornos de trabajo, capacidad, costos, etc.). Entre esta gama de

software se encuentra el SPSS, el cual es una potente herramienta para

realizar análisis estadísticos, tiene más de tres décadas de existencia, fue

elaborado por Hull y Nie y quizás sea el programa informático de

estadística con mayor difusión a nivel mundial.

Es necesario aclarar que a pesar de la facilidad que resulta el

poder realizar cálculos con gran facilidad con los modernos programas

informáticos, es imprescindible que el investigador mantenga el control de

la situación en todo momento, y sea él quien se convierta en el tomador

de decisiones; ya que el software lo único que hace es obedecer una

orden, pero no manifiesta en ningún momento si el diseño de nuestro

estudio es el adecuado, si la técnica es la idónea, etc., ya que presionar

un botón o dar un clic es muy sencillo, por lo que debemos estar siempre

alertas al momento de realizar nuestro análisis estadístico.

HISTORIA

Fue creado en 1968 por Norman H. Nie, C. Hadlai (Tex) Hull y Dale

H. Bent. Entre 1969 y 1975 la Universidad de Chicago por medio de su

National Opinion Research Center estuvo a cargo del desarrollo,

distribución y venta del programa. A partir de 1975 corresponde a SPSS

Inc.

Originalmente el programa fue creado para grandes computadores.

En 1970 se publica el primer manual de usuario del SPSS por Nie y Hall.

Este manual populariza el programa entre las instituciones de educación

superior en EE. UU. En 1984 sale la primera versión para computadores

personales.

Desde la versión 14, pero más específicamente desde la versión 15

se ha implantado la posibilidad de hacer uso de las librerías de objetos del

SPSS desde diversos lenguajes de programación. Aunque principalmente

se ha implementado para Python, también existe la posibilidad de trabajar

desde Visual Basic, C++ y otros lenguajes.

El 28 de junio de 2009 se anuncia que IBM, meses después de ver

frustrado su intento de compra de Sun Microsystems, adquiere SPSS, por

1.200 millones de dólares.1

SPSS Inc. desarrolla un módulo básico del paquete estadístico SPSS,

del que han aparecido las siguientes versiones:

SPSS-X (para grandes servidores tipo UNIX)

SPSS/PC (1984, en DOS. Primera versión para computador

portátil)

SPSS/PC+ (1986 (en DOS)

SPSS for Windows 6 (1992) / 6.1 para Macintosh

SPSS for Windows 7

SPSS for Windows 8

SPSS for Windows 9

SPSS for Windows 10 / for Macintosh 10 (2000)

SPSS for Windows 11 (2001) / for Mac OS X 11(2002)

SPSS for Windows 11.5 (2002)

SPSS for Windows 12 (2003)

SPSS for Windows 13 (2004): Permite por primera vez trabajar con

múltiples bases de datos al mismo tiempo.

SPSS for Windows 14 (2005)

SPSS for Macintosh 13 (2006)

SPSS for Windows 15 (2006)

SPSS for Windows 16 (Octubre de 2007): En la lista de usuarios de

SPSS "SPSSX (r) Discussion [SPSSX-L@LISTSERV. UGA. EDU]"

varios funcionarios de la empresa anunciaron previamente la salida

de la versión 16 de este software. En ella se incorporó una interfaz

basada en Java que permite realizar algunas mejoras en las

facilidades de uso del sistema.

SPSS for Macintosh 16

SPSS for Linux 16

SPSS for Windows 17 (2008): Incorpora aportes importantes como

el ser multilenguaje, pudiendo cambiar de idioma en las opciones

siempre que queramos. También incluye modificaciones en el

editor de sintaxis de forma tal que resalta las palabras claves y

comandos, haciendo sugerencias mientras se escribe. En este

sentido se aproxima a los sistemas IDE que se utilizan en

programación.

SPSS for windows 18 (2009): Cambia su denominación de SPSS

por PASW 18.

BENEFICIOS

Aprender a manejar el SPSS tiene muchas ventajas. La primordial

es la seguridad y confianza que brinda el tener esta herramienta que

efectúa los cálculos más complejos en el mundo de la estadística de

manera eficiente y eficaz, y con un mínimo de esfuerzos. Posiblemente

esta sea la razón por la cual este programa es muy utilizado en el mundo

académico y laboral. Es una de las herramientas más utilizadas en

investigación comercial y en otros muchos campos de investigación de las

ciencias sociales.

MANEJO DEL SPSS

A continuación se mostrara paso a paso cada una de las funciones

del SPSS, a fin de poder familiarizarse y manejar el mismo en cada una

de sus fases.

Al comenzar una sesión de trabajo con el SPSS aparece una

ventana de apariencia similar a una hoja de Excel, que es el Editor de

Datos, tal y como se muestra en la Figura 1. Esta es la ventana principal

del SPSS, pero no la única. Para irnos familiarizando con las diversas

funciones del programa, estudiaremos en un primer momento las diversas

ventanas y menús con que cuenta el SPSS, profundizando

posteriormente en cada uno de ellos y utilizando ejercicios prácticos para

una mejor compresión de la temática.

En la Fig. 1 observamos en el encabezado el título principal del

archivo en el cual se está trabajando, en este caso “Sin título”, porque se

iniciará con la creación de una base de datos. En la siguiente línea se

tiene la barra del menú con las opciones de archivo, edición, ver, datos,

transformar, analizar, gráficos, utilidades, ventaja, y ayuda (?). Luego

tenemos la barra de herramientas (ver figura 2), con cada uno de sus

íconos.

En su orden, de izquierda a derecha, cada icono indica la siguiente

acción:

Abrir archivo

Guardar archivo

Imprimir

Recuperar cuadro de diálogo

Deshacer

Rehacer

Ir a gráfico

Ir a caso

Variables

Buscar

Insertar casos

Insertar variable

Segmentar archivo

Ponderar casos

Seleccionar casos

Etiquetas de valor

Usar conjuntos

La línea siguiente a la Barra de Herramientas (como se observa en

la Figura 1.3, en el círculo en rojo), indica el valor o atributo de la

variable en esa celda (fila y columna). Y el círculo en azul muestra

las solapas de vista de datos (valores en la base de datos) y vista

de variables (codificaciones realizadas para cada una de las

variables) para el fichero en el que se está trabajando en ese

instante.

Ahora veamos cada una de las opciones y subopciones que se

encuentran en la barra de menú principal.

En la Figura 4 se observa la primera opción del menú, Archivo, que

incluye:

Nuevo. Crea nuevos ficheros o bases de datos, sintaxis, resultados

o de procesos

Abrir. Abre ficheros o bases de datos existentes, sintaxis,

resultados, de procesos u otros);

Abrir base de datos. Nueva consulta, editar consulta o ejecutar

consulta

Leer datos de texto. P uede transformar archivos de texto a tablas

Guardar. Guarda el archivo actual

Guardar Como. Guarda el archivo actual con otro nombre y en

otro directorio si así se quiere

Mostrar información de datos. Muestra los archivos de datos

posibles

Hacer caché de datos. Crea memoria para los datos que se están

introduciendo

Imprimir Imprime la operación actual.

Presentación preliminar. Se visualiza en pantalla completa la

tarea actual, tal y como se imprimirá

Cambiar servidor. Se tiene la posibilidad de cambiar de servidor al

que nos encontramos conectados.

Detener procesador. Interrumpe el procesamiento y análisis de

datos en el SPSS

Datos usados recientemente Muestra un listado de los datos

utilizados mas recientemente

Archivos usados recientemente Muestra los archivos que se han

utilizado recientemente

Salir Opción para salir del SPSS.

Luego tenemos la opción de Edición (Figura 5), que presenta la

siguientes subopciones:

En esta opción tenemos las siguientes subopciones:

Deshacer Definir valor de casilla Deshace la última acción. Muy útil

para rectificar.

Rehacer Definir valor de casilla Rehace la última acción deshecha

Cortar Corta la selección para almacenarla en el portapapeles

Copiar Copia la selección para almacenarla en el portapapeles

Pegar Pega el contenido del portapapeles en la ubicación en donde se

encuentre el cursor

Pegar variables Pega la variable del portapapeles en donde se encuentre

ubicado el cursor

Eliminar Borra la selección

Buscar Realiza la búsqueda de datos que se especifiquen

Opciones Presenta opciones de tablas, gráficos, procesos, etc.

La Figura 6 muestra la opción Ver, y cuenta con las siguientes

subopciones:

Barra de estado (con esta opción se activa y desactiva la barra de

estado);

Barras de herramientas (activa y desactiva las barras de herramientas);

Fuentes Con esta opción se cambia el tamaño y estilos de las fuentes.

Textos por ejemplo

Cuadrícula Con ésta opción se activa y desactiva la cuadrícula del editor

de datos

Etiquetas de valor Sitúa etiquetas de valor en las variables

seleccionadas

Variables Con esta opción se activa el visor de variables en el editor de

datos)

La Figura 7 presenta la opción Datos , que es una de las opciones

que mayor uso tienen cuando se trata de realizar análisis con el SPSS.

Entre las subopciones tenemos las siguientes: Definir propiedades de

variables (etiqueta los valores de las variables y define otras propiedades

después de explorar datos); Copiar propiedades de datos (permite copiar

sobre el archivo de datos de trabajo, las propiedades de un conjunto de

datos y de las variables seleccionadas); Definir fechas (Definir fechas

genera variables de fecha que se pueden utilizar para establecer la

periodicidad de una serie temporal y para etiquetar los resultados de los

análisis de series temporales); Insertar variable (permite insertar una

variable en el editor); Insertar caso (permite insertar un caso en el editor);

Ir a caso (permite situarse en un caso determinado); Ordenar casos

(permite ordenar casos según criterios preestablecidos); Transponer

(transpone filas por columnas en el editor de datos); Reestructurar

(reestructura los datos de varias variables –columnas- en un único caso y

convertirlos en grupos de casos relacionados –filas- y viceversa); Fundir

archivos (permite mezclar archivos por casos o por variables); Agregar

(permite agregar variables a un archivo); Diseño ortogonal (admite diseñar

y mostrar diseños factoriales ortogonales); Segmentar archivo (admite

segmentar archivos según ciertos criterios); Seleccionar casos (admite la

elección de uno o varios casos); Ponderar casos (permite la ponderación

de casos).

La Figura 8 muestra la opción Transformar , y contiene las

siguientes subopciones: Calcular (realiza cálculos); Semilla de

aleatorización (fija la semilla para el cálculo de números aleatorios);

Contar apariciones (encuentra frecuencias absolutas de valores);

Recodificar (recodifica los valores de una variable); Categorizar variables

(convierte variables cuantitativas a cualitativas); Asignar rangos a casos

(crea nuevas variables que contienen rangos); Recodificación automática

(convierte los valores numéricos y de cadena en valores enteros

consecutivos); Crear serie temporal (crea una variable tipo serie de

tiempo); Reemplazar valores perdidos (Reemplazar valores perdidos

creando nuevas variables); Ejecutar transformaciones pendientes (realizar

transformaciones en espera).

La opción Analizar en la barra del menú básico contiene las

siguientes subopciones (ver figura 9): Informes, Estadísticos descriptivos,

Tablas, Comparar medias, Modelo lineal general, Modelos mixtos,

Correlaciones, Regresión, Loglineal, Reducción de datos, Escalas,

Pruebas no paramétricas, Series temporales, Supervivencia y Respuestas

múltiples.

Se considera ésta opción del menú (Analizar) como una de las más

importantes dentro del SPSS, motivo por el cual se estudiarán cada una

de sus subopciones por separado.

La Figura 10 muestra la subopción Informes , el cual abarca los

siguientes ítems: Cubos OLAP (del inglés On-Line Analytic Processing -

Procesamiento analítico interactivo-, calcula totales, medias y otros

estadísticos univariados para variables de resumen continuas dentro de

las categorías de una o más variables categóricas de agrupación);

Resúmenes de casos (calcula estadísticos de subgrupo para las variables

dentro de las categorías de una o más variables de agrupación); Informe

de estadísticos en filas (genera informes en los cuales se presentan

distintos estadísticos de resumen en filas); Informe de estadísticos en

columnas (genera informes de resumen en los que diversos estadísticos

de resumen aparecen en columnas distintas).

Figura 10.

La figura 11 presenta la subopción de Estadísticos descriptivos,

que contienen los siguientes ítems: Frecuencias (muestra estadísticos y

representaciones gráficas que resultan útiles para describir muchos tipos

de variables, y es un buen procedimiento para la inspección inicial de

datos); Descriptivos (presenta estadísticos de resumen univariados para

varias variables en una única tabla y calcula valores tipificados,

denominados generalmente como puntuaciones “Z”); Explorar (genera

estadísticos de resumen y representaciones gráficas, bien para todos los

casos o bien de forma separada para grupos de casos); Tablas de

contingencia (crea tablas de clasificación doble y múltiple y, además,

proporciona una serie de pruebas y medidas de asociación para las tablas

de doble clasificación); Razón (brinda una amplia lista de estadísticos de

resumen para describir la razón entre dos variables de escala, por ej.

mediana, moda, desviación típica, máximos y mínimos, y otros muy

usuales en investigación).

A continuación se tiene la figura 12, que muestra la subopción de

Tablas, con la cual usted puede realizar todo tipo de análisis y mostrarlos

de diversas maneras, siempre en formato de tablas. Los ítems que se

incluyen acá son: Tablas personalizadas (el investigador selecciona las

variables y las medidas de resumen que aparecerán en la tabla);

Conjuntos de respuestas múltiples (se utiliza para agrupar frecuencias de

respuestas por indicadores y variables); Tablas básicas (genera tablas

con calidad de publicación que muestran estadísticos de clasificación

cruzada y de subgrupo); Tablas generales (se pueden generar tablas que

muestren diferentes estadísticos para distintas variables, variables de

respuestas múltiples, anidación y apilación mixta o totales complejos);

Tablas de respuestas múltiples (produce tablas de frecuencia y de

contingencia básicas en las que una o más variables es un conjunto de

respuestas múltiples); Tablas de frecuencias (permite generar tablas

especiales que contengan varias variables con los mismos valores).

Comparar medias (Figura 13), que contiene en orden respectivo:

Medias (calcula medias de subgrupo y estadísticos univariados

relacionados para variables dependientes dentro de las categorías de una

o más variables independientes); Prueba T para una muestra (contrasta si

la media de una sola variable difiere de una constante especificada);

Prueba T para muestras independientes (compara las medias de dos

grupos de casos); Prueba T para muestras relacionadas (compara las

medias de dos variables de un solo grupo); ANOVA de un factor (este

procedimiento genera un análisis de varianza de un factor para una

variable dependiente cuantitativa respecto a una única variable de factor -

variable independiente-).

La figura 14 presenta la opción de Modelo lineal general, que

incluye los siguientes apartados: Univariante (proporciona un análisis de

regresión y un análisis de varianza para una variable dependiente

mediante uno o más factores o variables); Multivariante (proporciona un

análisis de regresión y un análisis de varianza para variables

dependientes múltiples por una o más covariables o variables de factor);

Medidas repetidas (analiza grupos de variables dependientes

relacionadas que representan diferentes medidas del mismo atributo);

Componentes de la varianza (se emplea para modelos de efectos mixtos,

estima la contribución de cada efecto aleatorio a la varianza de la variable

dependiente).

Posterior al Modelo lineal general, los siguientes apartados son:

Modelos mixtos (en este cuadro de diálogo le facilita al investigador

seleccionar variables que definen sujetos y observaciones repetidas, y

elegir una estructura de covarianzas para los residuos) y Correlaciones

(incluye correlaciones parciales, bivariadas y distancias).

La figura 15 presenta la subopción de Regresión, que incluye los

siguientes apartados: Lineal (estima los coeficientes de un modelo lineal,

con una o más variables independientes, que mejor prediga el valor de la

variable dependiente); Estimación curvilínea (genera estadísticos de

estimación curvilínea por regresión y gráficos relacionados para varios

modelos diferentes de estimación curvilínea por regresión); Logística

binaria (es de mucha utilidad para los casos en los que se desea predecir

la presencia o ausencia de una característica o resultado según los

valores de un conjunto de variables predictoras); Logística multinomial (es

útil en aquellas situaciones en las que el investigador desee poder

clasificar a los sujetos según los valores de un conjunto de variables

predictoras); Ordinal (permite dar forma a la dependencia de una

respuesta ordinal politómica sobre un conjunto de predictores, que

pueden ser factores o covariables); Probit (mide la relación entre la

intensidad de un estímulo y la proporción de casos que presentan una

cierta respuesta a dicho estímulo); No lineal (es un método para encontrar

un modelo no lineal para la relación entre la variable dependiente y un

conjunto de variables independientes); Estimación ponderada (permite

calcular los coeficientes de un modelo de regresión lineal mediante

mínimos cuadrados ponderados -MCP, WLS-, de forma que se les dé

mayor ponderación a las observaciones más precisas -es decir, aquéllas

con menos variabilidad- al determinar los coeficientes de regresión);

Mínimos cuadrados en dos fases (utiliza variables instrumentales que no

estén correlacionadas con los términos de error para calcular los valores

estimados de los predictores problemáticos); Escalamiento óptimo (amplía

la aproximación típica mediante un escalamiento de las variables

nominales, ordinales y numéricas simultáneamente).

Después de Regresión, tenemos la opción Loglineal analiza las

frecuencias de las observaciones incluidas en cada categoría de la

clasificación cruzada de una tabla de contingencia, e incluye los

apartados de General, Logit y Selección del modelo .

En la figura 16 se tiene la subopción de Clasificar, que es una de

las subopciones que mayor uso tiene cuando de realizar análisis de

conglomerados se trata. Cuenta con los siguientes ítems: Conglomerados

en dos fases (es una herramienta de exploración que descubre las

agrupaciones naturales -o conglomerados- de un conjunto de datos que,

de otra manera, no sería posible detectar); Conglomerado de K medias

(con este procedimiento se intenta identificar grupos de casos

relativamente homogéneos basándose en las características

seleccionadas y utilizando un algoritmo que puede gestionar un gran

número de casos); Conglomerados jerárquicos (combina los

conglomerados basándose en las características seleccionadas y los

clasifica en orden de jerarquía); Discriminante (este análisis resulta útil

para las situaciones en las que se desea construir un modelo predictivo

para pronosticar el grupo de pertenencia de un caso a partir de las

características observadas de cada uno de ellos).

Otra opción interesante es la de Reducción de datos, que se

observa en la figura 17, con los siguientes apartados: Análisis factorial

(identifica variables subyacentes, o factores, que expliquen la

configuración de las correlaciones dentro de un conjunto de variables

observadas); Análisis de correspondencias (describe las relaciones

existentes entre dos variables nominales, recogidas en una tabla de

correspondencias, sobre un espacio de pocas dimensiones, mientras que

al mismo tiempo se describen las relaciones entre las categorías de cada

variable); Escalamiento óptimo (permite realizar escalados de las

variables, cual se tratara de un mapa).

La figura 18 presenta la opción Escalas , con los siguientes ítems:

Análisis de fiabilidad (permite estudiar las propiedades de las escalas de

medición y de los elementos que las constituyen); Escalamiento

multidimensional (trata de encontrar la estructura de un conjunto de

medidas de distancia entre objetos o casos); Escalamiento

multidimensional -PROXSCAL- (su propósito es encontrar la estructura

existente en un conjunto de medidas de proximidades entre objetos).

La siguiente subopción la componen las Pruebas no

paramétricas, figura 19, entre las que se tienen las siguientes: Chi-

cuadrado (tabula una variable en categorías y calcula un estadístico de

chi-cuadrado); Binomial (compara las frecuencias observadas de las dos

categorías de una variable dicotómica con las frecuencias esperadas en

una distribución binomial con un parámetro de probabilidad especificado.

Por defecto, el parámetro de probabilidad para ambos grupos es 0,5);

Rachas (contrasta si es aleatorio el orden de aparición de dos valores de

una variable); K-S de 1 muestra (Prueba de Kolmogorov-Smirnov para

una muestra compara la función de distribución acumulada observada de

una variable con una distribución teórica determinada, que puede ser la

normal, la uniforme, la de Poisson o la exponencial); 2 muestras

independientes (compara dos grupos de casos existentes en una

variable); K muestras independientes (realiza pruebas para varias

muestras independientes compara dos o más grupos de casos respecto a

una variable); 2 muestras relacionadas (compara las distribuciones de dos

variables); K muestras relacionadas (compara las distribuciones de dos o

más variables).

La figura 20 presenta las Series temporales, contiene los

siguientes ítems: Suavizado exponencial (suaviza componentes

irregulares de datos de series temporales, para ello hace uso de una

variedad de modelos que incorporan diferentes supuestos acerca de la

tendencia y la estacionalidad); Autorregresión (estima un modelo de

regresión lineal con errores autorregresivos de primer orden); ARIMA

(estima modelos Arima -Modelo Autorregresivo Integrado de Media Móvil-

univariados estacionales y no estacionales, también conocidos como

modelos "Box-Jenkins"); Descomposición estacional (estima factores

estacionales multiplicativos o aditivos para las series temporales).

La figura 21 nos muestra la opción Supervivencia, que contiene

los siguientes apartados: Tablas de mortalidad (se utiliza en situaciones

en las se desea examinar la distribución de un período entre dos eventos,

como por ejemplo, la duración del empleo); Kaplan-Meier (se basa en la

estimación de las probabilidades condicionales en cada punto temporal

cuando tiene lugar un evento y en tomar el límite del producto de esas

probabilidades para estimar la tasa de supervivencia en cada punto

temporal); Regresión de Cox (es un método para crear modelos para

datos de tiempos de espera hasta un evento con casos censurados

presentes); Cox con covariable dependiente del tiempo (denominado

también modelo de regresión de Cox extendido, el cual permite

especificar las covariables dependientes del tiempo).

Finalmente, en la opción de Análisis se tiene como una última

subopción Respuestas múltiples , que está integrada por las siguientes

funciones: Definir conjuntos (agrupa variables elementales en conjuntos

de categorías múltiples y de dicotomías múltiples, para los que se pueden

obtener tablas de frecuencias y tablas de contingencia); Frecuencias ;

Tablas de contingencia.

La figura 22 presenta en forma desglosada todas las subopciones

que contiene la opción de Gráficos . Esta opción nos permite realizar un

sinfín de gráficas, de todo tipo, forma, en segunda o en tercera dimensión,

como los clásicos de barras, histogramas, de dispersión, líneas o curvas,

o los poco conocidos diagramas de caja. En esta opción usted tiene

mucha versatilidad al momento de diseñar los gráficos para la

presentación de de resultados en su investigación.

La figura 23 presenta la opción de Utilidades dentro de la Barra del

Menú Principal, y esta contiene las siguientes funciones: Variables

(muestra información sobre la definición de la variable seleccionada

actualmente); Información del archivo (muestra en un listado las variables

de las cuales se compone el archivo); Definir conjuntos (crea

subconjuntos de variables que se muestran en las listas de origen de los

cuadros de diálogo); Usar conjuntos (restringe las variables mostradas en

las listas de origen de los cuadros de diálogo a los conjuntos

seleccionados que haya definido); Ejecutar proceso (busca y ejecuta un

archivo seleccionado, por ejemplo, una base de datos); Editor de menús

(se puede personalizar los menús utilizando este editor).

La figura 24 muestra la opción de Ventana , que muestra las

ventanas que se encuentran activas en ese instante, tales como los

archivos o bases de datos en las que nos encontremos trabajando

actualmente, se observarán activas en ésta opción.

El software posee un completo sistema de ayuda al usuarios al que

puede accederse desde cualquier ventana o cuadro de diálogo. El

principal se encuentra en la Barra del Menú Principal, que se señala en la

figura 25.

El menú de Ayuda (?) de la barra de menús, incluye los siguiente:

Un sistema de ayuda por temáticas que permite acceder a todos

los contenidos de la ayuda usando cuatro estrategias diferentes:

contenido, índice, buscar y favoritos.

Un tutorial que explica, paso a paso, cómo llevar a cabo muchas

de las tareas propias del programa estadístico.

Un asesor estadístico que ayuda al usuario a decidir qué

procedimiento estadístico utilizar para analizar sus datos.

Además de lo anterior, también el SPSS presenta las siguientes

opciones de ayuda:

La ayuda contextual de los cuadros de diálogo y de las tablas

pivotantes, que brinda ayuda específica sobre los aspectos

concretos de un cuadro de diálogo o de una tabla del Visor de

resultados.

El botón de ayuda de los cuadros de diálogo, que permite ayuda

puntual sobre el procedimiento concreto del que en ese instante

trate el cuadro de diálogo.

La guía de sintaxis , que en la versión de este programa en Disco

Compacto contiene ayuda sobre la sintaxis específica de cada

procedimiento.

El asesor de resultados , que ofrece ayuda similar al tutorial pero

referida a las diferentes partes de las tablas pivotantes del Visor de

resultados.

La figura 26 indica el proceso para obtener ayuda a través de los

Temas. Con un simple clic usted obtiene la ventana de la derecha, y la

primera pestaña le indica una serie de temas agrupados por Contenido.

La ayuda también se presenta como un índice de temas, tal y

como se observa en la figura 27.

En la figura 28 se observa la forma de realizar una Búsqueda en la

opción de Ayuda. Lo único que usted debe hacer es colocar una palabra

clave, tal y como señala el círculo color rojo. Luego, al obtener el listado

de temas relacionados, usted debe elegir cual es el tema que quiere

estudiar, y puede dar doble clic sobre el tema escogido o simplemente dar

un clic en la opción de “mostrar tema”.

En la figura 29 se observan los Favoritos en la opción de Ayuda.

Acá se tiene la libertad de agregar temas que a nos parezcan de interés y

se añaden a mis Favoritos. El círculo en color azul muestra el tema que el

investigador desea añadir, le da clic en el botón “agregar” y el círculo en

color rojo muestra la lista de temas que hasta el momento se han

agregado a los temas favoritos.

La figura 30 brinda detalles del Asesor estadístico con que cuenta

la opción de Ayuda del SPSS. Este asesor es de gran utilidad para irnos

familiarizando con las funciones básicas del SPSS, pero hay que tomar en

cuenta que este asesor no es un sustituto del analista de datos, de

manera que hay que tener algunas ideas claras para poder sacarle

provecho.

La figura 31 muestra la denominada ayuda contextual , la cual es

un sistema rápido para obtener ayuda rápida que brinda información

concreta sobre aspectos relacionados con la parte específica del

programa desde la que se solicita la ayuda. Por ejemplo, el primer

recuadro de la figura es el diálogo de Frecuencias y el siguiente es la

Ayuda que el SPSS brinda sobre éste tema.

La figura 32 muestra otro tipo de ayuda , cuando nos encontramos

en el el recuadro con fondo amarillo. Esta es una opción que trabajando

en el “Visor de Resultados”, por ejemplo en una Tabla de frecuencia ,

basta con dar un clic con el botón derecho del ratón el cuadro (gráfico ó

figura) y obtenemos un menú donde aparece la primera opción de “¿Qué

es esto?”, y dando otro clic en ésta opción, se tiene el resultado mostrado

en SPSS resulta de suma utilidad para cuando necesitamos conocer

rápidamente un tema o asunto particular.

Otra opción importante en el SPSS, es el Asesor de resultados , el cual

proporciona ayuda sobre el significado de las distintas partes de que

consta una tabla de resultados. Para ingresar al Asesor de resultados

usted lo puedo hacer de la siguiente manera:

Seleccione la tabla de resultados sobre la que desee obtener

ayuda, y colocándose sobre ella de doble clic con el botón

izquierdo del ratón, luego de un clic sobre el botón del Asesor de

resultados , tal y como lo muestra la figura 33b.

Seleccione la opción Asesor de resultados en el menú ayuda,

colocándose sobre la tabla de la que desee obtener ayuda, pulse

una vez el botón derecho del ratón y elija la opción indicada (Figura

33a).

Una vez realizada cualquiera de los anteriores procedimientos, se obtiene

la Figura 34, que muestra paso a paso y en detalle, el significado de las

filas y columnas, así como define en forma precisa los conceptos

estadísticos que aparecen en dicha tabla.

Para familiarizarse aún más con el programa SPSS, se procedera

a crear una nueva base de datos. Al cargar o abrir el programa SPSS

surge un recuadro como lo muestra la figura 35(a), entonces, para crear

nuestra propia base de datos damos un clic en la opción “ introducir datos

” y luego clic en “ aceptar ”. Lo primero que debemos notar es que para

ingresar valores ó datos en el SPSS, las filas representan sujetos o casos

, en tanto que las columnas constituyen las características o atributos de

cada sujeto en una determinada variable. Esto se observa claramente en

la figura 35(b).

Ahora, el siguiente paso es ir a la vista de variables para designar

la primera variable de la investigación. Como ejemplo se tomara dos

variables, la primera el “género” y la segunda la “edad”.

La figura 36 presenta dónde nos encontramos situados en este

momento. En la figura 36(a) se observa que se ha escrito el nombre de la

primera variable “género”, y se darán cuenta que al presionar la tecla de

“enter”, aparecen de inmediato valores en las otras casillas, lo que se ve

en la figura 36(b).

Muy bien, ahora enfoquémonos en cada una de las columnas que

aparecen en la Vista de variables, para analizar cada una de sus

propiedades.

Una vez colocado el nombre de la variable , se nos presenta el

Tipo de variable que se trate, especifica los tipos de datos de cada

variable. Por defecto se asume que todas las variables nuevas son

numéricas. En nuestro caso, dejaremos la variable género como de tipo

cadena (alfanumérica), con una anchura de 8 caracteres (figura 37).

Uno de los puntos muy importantes y que debe ponérsele mucho

énfasis es la etiqueta , ya que así aparecerá la variable en nuestras

tablas de análisis. Continuando con el ejemplo anterior, seguiremos

trabajando con el nombre de “género” y así etiquetaremos la variable. En

algunos casos, cuando el nombre sea muy extenso, es recomendable

utilizar abreviaturas que identifiquen cada una de las variables, como por

ejemplo: “latino” (Latinoamericano), “estud” (estudiante), “cirplast”

(Cirujano Plástico), etc. La figura 38 nos muestra como se va

transformando hasta ahora nuestra base de datos.

Ahora pasamos a la opción de Valores, que es donde combinamos

números con palabras, que nos servirá para identificar características o

atributos con un simple número y viceversa.

Para comenzar, damos un clic en la casilla en donde aparece hasta

el momento “ninguno” en valores, como se observa en la figura 39, y

aparece el recuadro de “etiquetas de valor”.

Cuando tenemos el recuadro, lo que debemos hacer es codificar

nombres con números, asociando de esta forma un número para una

característica o atributo del sujeto. Entonces, para nuestro caso de la

variable “género”, se designará de la siguiente forma:

Número 1 para “femenino”, y

Número 2 para “masculino”.

Una vez hecho esto, se pulsa en el botón “añadir” para que agregue

las nuevas etiquetas de valor. La figura 39(a) muestra este proceso.

Ahora seguimos con la opción de perdidos . Acá se definen

valores de los datos especificados como perdidos por el usuario. A

menudo es útil para saber por qué se pierde información. Por ejemplo,

puede desear distinguir los datos perdidos porque un entrevistado se

niega a responder, o datos perdidos porque la pregunta no afectaba a

dicho entrevistado, etc. Los valores de datos especificados como perdidos

por el usuario aparecen marcados para un tratamiento especial y se

excluyen de la mayoría de los cálculos. Para nuestra base de datos

ejemplo, asumiremos que no se tienen valores perdidos.

Las últimas opciones son Alineación y Medida (Figura 41). La

“alineación” tiene que ver con la forma en que se ordena el concepto

dentro de la casilla (izquierda, centro, derecha), y la “medida” cataloga a

la variable como Nominal (cuando no se tiene ningún orden especificado

o el orden no interesa) , Ordinal (cuando existe una ordenación de mayor

a menor, o viceversa) o Escala (denominadas por algunos autores

también como de “razón”, e indican que entre un atributo y otro existe la

misma diferencia o distancia, dependiendo el caso) . Para nuestro

ejemplo, la variable “ género ” queda catalogada con medida nominal, ya

que no tiene un ordenamiento específico.

Ahora ya hemos completado la codificación de nuestra variable

género. Procedemos a realizar lo mismo pero para la variable edad, de

esta forma haremos un repaso de todo el procedimiento, y que nos servirá

para nuestro aprendizaje.

Con respecto a la variable edad, tendrá un tratamiento un poco

diferente, ya que podemos reclasificarla para un mejor análisis, de la

siguiente manera:

Joven, de 20 años o menos (X £ 20)

Adulto, mayor de veinte años y menor de 50 (20 < X < 50).

Persona mayor, de 50 años o más (X ³ 50).

Entonces, comenzamos colocando el nombre a nuestra variable, tal

cual se muestra en la figura 42.

Ahora ingresaremos el tipo de la variable, que quedará como

“numérica” para la edad (Figura 43).

Las columnas de Anchura y Decimales no se cambiarán,

dejaremos las casillas tal cual. En Etiqueta digitaremos la palabra “edad”,

que así identificaremos nuestra variable (Figura 44).

Para la asignación de valores a la variable edad , lo realizaremos

basándonos en la clasificación anterior y con la siguiente codificación:

1, para los “jóvenes” (menores de 20 años)

2, para las personas “adultas” (de 20 años a 50 años)

3, para las personas “mayores” (mayores de 50 años).

Las figuras 45 muestran cómo realizaría la asignación de valores e

ingreso de los mismos.

Finalizada la operación de asignar valores a la variable edad ,

ahora nos concentraremos en la “medida” que se le asignará. De

momento, las otras columnas quedarán con los valores por defecto, a

saber: perdidos, columnas y alineación.

Si se observa detenidamente la figura 46, se notará (como ya se

dijo antes) que existen tres tipos de medida. En la variable “género” la

medida no era muy importante, pero en la actual variable (edad) si es

prioritario el asignarle un tipo de medida que nos ayude en la tipificación

de la variable. Para este ejemplo, la variable edad tendrá una medida de

carácter “ordinal”.

Para aquellos amigos lectores que se estén preguntando del

porqué debe elegirse una determinada medida, ya sea Escala, Ordinal o

Nominal, les diremos que esto nos será de gran utilidad para realizar

análisis estadísticos mucho más profundos, que no son el fin principal de

este curso introductorio, pero que se estudiarán en el Curso Avanzado de

SPSS, que próximamente podrán ustedes ver publicado en el web site de

AulaFacil.com

Como ya tenemos codificadas las variables, ahora procedemos a

ingresar los valores de nuestra nueva base de datos, y para ello

simplemente hay que dar clic en la pestaña “vista de datos” como se

observa en la figura 47, siendo ahí en donde ingresaremos los datos

recolectados.

Figura 47

Encontrándonos ahora en la “vista de datos”, ingresamos los datos

de 5 personas, que presentan estas características:

• Mujer, 17 años de edad.

• Hombre, 19 años de edad.

• Hombre, 52 años de edad.

• Mujer, 24 años de edad.

• Hombre, 33 años de edad.

Con esta información, ingresamos los datos tal y como se muestran

en la figura 48.

Ahora bien, con los valores ingresados, el SPSS tiene una función

para ver los atributos de las variables en lugar de simples números, para

ello solo tenemos que ir a la opción de “etiquetas de valor” y dar clic, tal y

como se observa en la figura 49(a).

La figura 49(b) muestra además, otra opción interesante dentro del

visor de datos cuando tenemos activada la función de “ etiquetas de valor

”. Si a cualquiera de los atributos le damos un clic con el botón izquierdo

del ratón, se despliega una ventana donde nos muestra las diversas

opciones que se tienen para dicha variable. Por ejemplo, en la figura se

observa que se ha dado clic en la variable “edad” a uno de los atributos,

adultos, pero nos presenta el listado completo que se tiene en dicho

atributo (Jóvenes, Adultos, Personas mayores).

Figura 49(b)

Para llevar a cabo en análisis de datos en SPSS, se utiliza la

función Analizar del menú principal, tal y como lo muestra la figura 50.

Continuando con nuestro ejemplo, realizaremos el análisis de nuestra mini

base de datos, haremos uso de la función “ Analizar ”, luego elegiremos “

Estadísticos descriptivos ” y ahí seleccionaremos “ Frecuencias ”, dando

un clic en esta ultima opción. Todo esto se ilustra en la figura 50.

Al dar clic en “Frecuencias”, aparece el recuadro que se observa en

la figura 51. Ahí tenemos las opciones de “Estadísticos”, “Gráficos” y

“Formato”.

La primera opción que seleccionamos es “Estadísticos”, como

puede verse en la figura 51(a). Los Estadísticos se encuentran

clasificados en cuatro grandes áreas: Valores percentiles (Cuartiles,

Puntos de corte, Percentiles); Tendencia central (Media, Mediana, Moda,

Suma); Dispersión (Desviación típica, Varianza, Ampitur, Mínimo,

Máximo, E. T. Media); Distribución (Asimetría, Curtosis). Nosotros

seleccionaremos con un simple “clic” aquellos estadísticos sean de interés

para el propósito de nuestra investigación. La figura 51(a) muestra

algunos indicadores que se han elegido y luego de la selección, basta dar

un “clic” en el botón “ Continuar ”.

Cuando ya hemos elegido las opciones estadísticas para nuestro

análisis, seguimos con el siguiente botón de Frecuencias , que es

Gráficos , lo que se observa en la figura 51(b).

Finalmente, en la figura 51(c) se muestra como elegir el formato

para nuestra tabla de análisis, ya sea ordenando los valores en forma

ascendente o descendente, comparando variables, etc.

Ahora procederemos a elegir las variables que deseamos analizar.

En la figura 52 hemos seleccionado las dos variables de nuestro estudio:

“Género” y “Edad”.

El Visor del SPSS muestra los resultados finales, e incluye tablas,

gráficos, estadísticas, etc., dependiendo de las indicaciones que nosotros

le hayamos incluido. La Figura 53 presenta la pantalla del visor de

resultados.

Las figuras 53(a), 53(b) y 53(c) presentan todos los resultados

obtenidos en el visor de resultados del SPSS, de las dos variables con

sus respectivos estadísticos y gráficos.

Cuando tenemos los resultados, podemos copiar alguna tabla o

gráfico que nos interese, y pegarlo en otra aplicación, por ejemplo, en

Word. El procedimiento para realizar esto es muy sencillo, y se vislumbra

en la figura 54. Ubicamos el puntero del ratón sobre la tabla o gráfico que

deseamos copiar, damos clic con el botón derecho y se despliega un

menú, entonces elegimos la opción copiar (o cortar) y con esto nos queda

guardada la tabla o el gráfico en el portapapeles, para pegarlo donde

deseemos.

Las tablas que se han presentado hasta el momento presentan

tabulaciones sencillas, es decir, en donde solo se analizan las variables

con sus atributos o características, pero cuando de investigación se trata,

deben realizarse análisis más profundos, y la tabulación cruzada de datos

nos ofrece profundizar más al comparar dos o más variables entre sí.

Para realizar una tabulación cruzada en el SPSS, debemos ir a la Barra

de Menú Principal, en la opción de “Estadísticos descriptivos”, y ahí

elegimos la opción de “Tablas de contingencia”, como se muestra en la

figura 55. Al pulsar en la opción “Tablas de contingencia” se obtienen las

figuras 55(a) y 55(b), donde se observa el proceso para tratar las

variables a analizar en forma cruzada.

La figura 56 surge al dar un clic en el botón “Estadísticos” en la

“Tabla de contingencia”. En la opción de Estadísticos se pueden calcular

muchos indicadores, dependiendo de las características propias de las

variables que estemos estudiando, de tal forma que podemos: calcular el

Chi-cuadrado, Correlaciones, Variables Nominales (Coeficiente de

contingencia, Phi y V de Cramer, Lambda, Coeficiente de incertidumbre),

Variables Ordinales (Gamma, d de Somers, Tau-b de Kendall, Tau-c de

Kendall), Nominal por Intervalo (coeficiente Eta), índice de Kappa,

Coeficiente de Riesgo, Coeficiente de McNemar), y los Estadísticos de

Cochran y de Mantel-Haenszel. Al seleccionar los coeficientes que

deseemos, el paso siguiente es dar un “clic” en el botón de Continuar ,

con lo que se guardan todos los cambios realizados y se pasa ala

siguiente etapa.

También tenemos la opción de elegir los datos que queremos en

las casillas de nuestra tabulación cruzada, como se ve en la figura 57. Al

dar un clic en el botón de Casillas , aparece un recuadro con las

siguientes opciones: Frecuencias (Observadas, Esperadas); Porcentajes

(Fila, Columna, Total) y Residuos (No tipificados, Tipificados, Tipificados

corregidos). Para seleccionar las opciones presentadas, simplemente

debemos dar un “clic” a las casillas que nos interese que aparezcan en

nuestra tabla, y cuando hayamos terminado, entonces basta dar un clic al

botón Continuar.

La última opción dentro de la Tabla de Contingencia es el Formato

, y nos da a elegir si los datos de nuestra tabla los queremos ordenados

en forma ascendente o descendente. Luego pulsamos en el botón

“continuar”, tal y como lo muestra la figura 58.

Ahora que ya hemos realizado todas las operaciones, y colocado

las opciones que deseamos para nuestra tabla cruzada, falta activar dos

opciones más: la primera, si queremos que se nos muestren los gráficos

de barras agrupadas, y la segunda, si deseamos que en el visor de

resultados se supriman las tablas. Luego de esto, el siguiente paso es

pulsar en el botón de “ Aceptar ”, y con eso ya estamos listos para

observar los resultados en el visor. Todo esto que se ha comentado se

observa detenidamente en la figura 59.

En la figura 60(a) se observa el visor de resultados, tal y como

aparece en el SPSS después de realizar el procedimiento arriba descrito.

Presenta un resumen de los casos, la tabla de contingencia, los

indicadores estadísticos que se solicitaron, y brevemente realiza

comentarios o anotaciones sobre cada caso.

Las figuras 60(b) y 60(c) también muestran los resultados del visor

del SPSS. En la figura 60 (b) se presenta la tabla de contingencia entre

las variables que nosotros seleccionamos, género y edad , así como las

pruebas del estadístico Chi-cuadrado . Si nos fijamos detenidamente, la

tabla de contingencia muestra mucha más información de la que nos

brindaría una simple tabulación cruzada, por lo que para nosotros cuando

realicemos una investigación, resulta primordial realizar “cruces de

variables”, de las principales variables que tengamos en nuestro estudio,

a través de las tablas de contingencia.

La figura 60(c) presenta el resto de medidas estadísticas de

nuestra investigación. Como la muestra es demasiado pequeña (N=5),

tomaremos el análisis de los coeficientes estadísticos solo como un

ejemplo.

Para quienes estemos acostumbrados a trabajar en programas

como Excel, Word, etc., no tendremos ninguna dificultad en abrir un

fichero de datos en el SPSS, ya que se hace de la misma manera. La

forma más sencilla es ir al botón “abrir” de la barra de herramientas, y se

abre un recuadro tal cual se observa en la figura 61. Además de abrir

archivos con extensión *.sav (que es la extensión propia del SPSS),

tenemos las opciones de abrir archivos de texto, Lotus, Excel, y otros

más, lo que muestra lo multifacético que es este programa para trabajar

con bases de datos.

En la figura 62 se ha elegido para abrir un archivo de Excel, y lo

único que falta es dar clic en el botón de “abrir” para cargar el archivo,

pero en la vista de datos del SPSS.

La figura 63 nos muestra el proceso que debe seguirse para

guardar información en el SPSS. En primera instancia, nos vamos al

menú Archivo , y se nos despliega un menú, en el cual recomiendo se

elija la opción de Guardar como , y aparece un recuadro en donde nos

pide la ubicación en la que deseamos guardar el archivo (disco C, disco

A, Memoria flash, etc.), y además nos solicita que le indiquemos en que

formato o extensión deseamos guardar el archivo (Excel, Lotus, etc.). Una

vez realizado esto, el siguiente paso es pulsar en el botón de Guardar del

recuadro, y nuestro archivo ya se encuentra salvado.