resumen parte 1

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Page 1: Resumen parte 1

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)

Page 2: Resumen parte 1

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.

Page 3: Resumen parte 1

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.

Page 4: Resumen parte 1

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?

Page 5: Resumen parte 1

FIN RESÚMEN PARTE 1.