ESTADISTICA UTILIZANDO SPSS

INTEGRANTES:

Carlos Puello C.I: 13.526.963

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

Barcelona, 20 Noviembre 2010

MAESTRA EN INGENIERA DE MANTENIMIENTO

GERENCIA DE SEGURIDAD Y CONFIABILIDAD

INDUSTRIAL

INTRODUCCION

Los campos de aplicacin de la estadstica son muy diferentes,

pero los mtodos son los mismos, dando lugar a la estandarizacin y

automatizacin de las tcnicas estadsticas, con una gran variedad de

programas informticos que se diferencian entre s 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 anlisis estadsticos, tiene ms de tres dcadas de existencia, fue

elaborado por Hull y Nie y quizs sea el programa informtico de

estadstica con mayor difusin a nivel mundial.

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

poder realizar clculos con gran facilidad con los modernos programas

informticos, es imprescindible que el investigador mantenga el control de

la situacin en todo momento, y sea l quien se convierta en el tomador

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

orden, pero no manifiesta en ningn momento si el diseo de nuestro

estudio es el adecuado, si la tcnica es la idnea, etc., ya que presionar

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

alertas al momento de realizar nuestro anlisis estadstico.

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,

distribucin 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 educacin

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

personales.

Desde la versin 14, pero ms especficamente desde la versin 15

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

SPSS desde diversos lenguajes de programacin. Aunque principalmente

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

desde Visual Basic, C++ y otros lenguajes.

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

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

1.200 millones de dlares.1

SPSS Inc. desarrolla un mdulo bsico del paquete estadstico SPSS,

del que han aparecido las siguientes versiones:

SPSS-X (para grandes servidores tipo UNIX)

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

porttil)

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

mltiples 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 versin 16 de este software. En ella se incorpor 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. Tambin 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

programacin.

SPSS for windows 18 (2009): Cambia su denominacin 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

efecta los clculos ms complejos en el mundo de la estadstica de

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

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

acadmico y laboral. Es una de las herramientas ms utilizadas en

investigacin comercial y en otros muchos campos de investigacin de las

ciencias sociales.

MANEJO DEL SPSS

A continuacin 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 sesin 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 nica. Para irnos familiarizando con las diversas

funciones del programa, estudiaremos en un primer momento las diversas

ventanas y mens con que cuenta el SPSS, profundizando

posteriormente en cada uno de ellos y utilizando ejercicios prcticos para

una mejor compresin de la temtica.

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

archivo en el cual se est trabajando, en este caso Sin ttulo, porque se

iniciar con la creacin de una base de datos. En la siguiente lnea se

tiene la barra del men con las opciones de archivo, edicin, ver, datos,

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

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

conos.

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

accin:

Abrir archivo

Guardar archivo

Imprimir

Recuperar cuadro de dilogo

Deshacer

Rehacer

Ir a grfico

Ir a caso

Variables

Buscar

Insertar casos

Insertar variable

Segmentar archivo

Ponderar casos

Seleccionar casos

Etiquetas de valor

Usar conjuntos

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

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

variable en esa celda (fila y columna). Y el crculo 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 est trabajando en ese

instante.

Ahora veamos cada una de las opciones y subopciones que se

encuentran en la barra de men principal.

En la Figura 4 se observa la primera opcin del men, 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 as se quiere

Mostrar informacin de datos. Muestra los archivos de datos

posibles

Hacer cach de datos. Crea memoria para los datos que se estn

introduciendo

Imprimir Imprime la operacin actual.

Presentacin preliminar. Se visualiza en pantalla completa la

tarea actual, tal y como se imprimir

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

que nos encontramos conectados.

Detener procesador. Interrumpe el procesamiento y anlisis 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 Opcin para salir del SPSS.

Luego tenemos la opcin de Edicin (Figura 5), que presenta la

siguientes subopciones:

En esta opcin tenemos las siguientes subopciones:

Deshacer Definir valor de casilla Deshace la ltima accin. Muy til

para rectificar.

Rehacer Definir valor de casilla Rehace la ltima accin deshecha

Cortar Corta la seleccin para almacenarla en el portapapeles

Copiar Copia la seleccin para almacenarla en el portapapeles

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

encuentre el cursor

Pegar variables Pega la variable del portapapeles en donde se encuentre

ubicado el cursor

Eliminar Borra la seleccin

Buscar Realiza la bsqueda de datos que se especifiquen

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

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

subopciones:

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

estado);

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

Fuentes Con esta opcin se cambia el tamao y estilos de las fuentes.

Textos por ejemplo

Cuadrcula Con sta opcin se activa y desactiva la cuadrcula del editor

de datos

Etiquetas de valor Sita etiquetas de valor en las variables

seleccionadas

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

datos)

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

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

Entre las subopciones tenemos las siguientes: Definir propiedades de

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

despus 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

anlisis 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 segn criterios preestablecidos); Transponer

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

(reestructura los datos de varias variables columnas- en un nico 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); Diseo ortogonal (admite disear

y mostrar diseos factoriales ortogonales); Segmentar archivo (admite

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

eleccin de uno o varios casos); Ponderar casos (permite la ponderacin

de casos).

La Figura 8 muestra la opcin Transformar , y contiene las

siguientes subopciones: Calcular (realiza clculos); Semilla de

aleatorizacin (fija la semilla para el clculo de nmeros 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); Recodificacin automtica

(convierte los valores numricos 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 opcin Analizar en la barra del men bsico contiene las

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

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

Correlaciones, Regresin, Loglineal, Reduccin de datos, Escalas,

Pruebas no paramtricas, Series temporales, Supervivencia y Respuestas

mltiples.

Se considera sta opcin del men (Analizar) como una de las ms

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

de sus subopciones por separado.

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

siguientes tems: Cubos OLAP (del ingls On-Line Analytic Processing -

Procesamiento analtico interactivo-, calcula totales, medias y otros

estadsticos univariados para variables de resumen continuas dentro de

las categoras de una o ms variables categricas de agrupacin);

Resmenes de casos (calcula estadsticos de subgrupo para las variables

dentro de las categoras de una o ms variables de agrupacin); Informe

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

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

columnas (genera informes de resumen en los que diversos estadsticos

de resumen aparecen en columnas distintas).

Figura 10.

La figura 11 presenta la subopcin de Estadsticos descriptivos,

que contienen los siguientes tems: Frecuencias (muestra estadsticos y

representaciones grficas que resultan tiles para describir muchos tipos

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

datos); Descriptivos (presenta estadsticos de resumen univariados para

varias variables en una nica tabla y calcula valores tipificados,

denominados generalmente como puntuaciones Z); Explorar (genera

estadsticos de resumen y representaciones grficas, bien para todos los

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

contingencia (crea tablas de clasificacin doble y mltiple y, adems,

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

de doble clasificacin); Razn (brinda una amplia lista de estadsticos de

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

mediana, moda, desviacin tpica, mximos y mnimos, y otros muy

usuales en investigacin).

A continuacin se tiene la figura 12, que muestra la subopcin de

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

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

incluyen ac son: Tablas personalizadas (el investigador selecciona las

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

Conjuntos de respuestas mltiples (se utiliza para agrupar frecuencias de

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

con calidad de publicacin que muestran estadsticos de clasificacin

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

muestren diferentes estadsticos para distintas variables, variables de

respuestas mltiples, anidacin y apilacin mixta o totales complejos);

Tablas de respuestas mltiples (produce tablas de frecuencia y de

contingencia bsicas en las que una o ms variables es un conjunto de

respuestas mltiples); 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 estadsticos univariados

relacionados para variables dependientes dentro de las categoras de una

o ms 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 anlisis de varianza de un factor para una

variable dependiente cuantitativa respecto a una nica variable de factor -

variable independiente-).

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

incluye los siguientes apartados: Univariante (proporciona un anlisis de

regresin y un anlisis de varianza para una variable dependiente

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

anlisis de regresin y un anlisis de varianza para variables

dependientes mltiples por una o ms 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 contribucin 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 dilogo 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 subopcin de Regresin, que incluye los

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

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

variable dependiente); Estimacin curvilnea (genera estadsticos de

estimacin curvilnea por regresin y grficos relacionados para varios

modelos diferentes de estimacin curvilnea por regresin); Logstica

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

la presencia o ausencia de una caracterstica o resultado segn los

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

til en aquellas situaciones en las que el investigador desee poder

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

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

respuesta ordinal politmica sobre un conjunto de predictores, que

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

intensidad de un estmulo y la proporcin de casos que presentan una

cierta respuesta a dicho estmulo); No lineal (es un mtodo para encontrar

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

conjunto de variables independientes); Estimacin ponderada (permite

calcular los coeficientes de un modelo de regresin lineal mediante

mnimos cuadrados ponderados -MCP, WLS-, de forma que se les d

mayor ponderacin a las observaciones ms precisas -es decir, aqullas

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

Mnimos cuadrados en dos fases (utiliza variables instrumentales que no

estn correlacionadas con los trminos de error para calcular los valores

estimados de los predictores problemticos); Escalamiento ptimo (ampla

la aproximacin tpica mediante un escalamiento de las variables

nominales, ordinales y numricas simultneamente).

Despus de Regresin, tenemos la opcin Loglineal analiza las

frecuencias de las observaciones incluidas en cada categora de la

clasificacin cruzada de una tabla de contingencia, e incluye los

apartados de General, Logit y Seleccin del modelo .

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

las subopciones que mayor uso tiene cuando de realizar anlisis de

conglomerados se trata. Cuenta con los siguientes tems: Conglomerados

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

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

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

(con este procedimiento se intenta identificar grupos de casos

relativamente homogneos basndose en las caractersticas

seleccionadas y utilizando un algoritmo que puede gestionar un gran

nmero de casos); Conglomerados jerrquicos (combina los

conglomerados basndose en las caractersticas seleccionadas y los

clasifica en orden de jerarqua); Discriminante (este anlisis resulta til

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

caractersticas observadas de cada uno de ellos).

Otra opcin interesante es la de Reduccin de datos, que se

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

(identifica variables subyacentes, o factores, que expliquen la

configuracin de las correlaciones dentro de un conjunto de variables

observadas); Anlisis 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 categoras de cada

variable); Escalamiento ptimo (permite realizar escalados de las

variables, cual se tratara de un mapa).

La figura 18 presenta la opcin Escalas , con los siguientes tems:

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

medicin 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 propsito es encontrar la estructura

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

La siguiente subopcin la componen las Pruebas no

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

cuadrado (tabula una variable en categoras y calcula un estadstico de

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

categoras de una variable dicotmica con las frecuencias esperadas en

una distribucin binomial con un parmetro de probabilidad especificado.

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

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

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

una muestra compara la funcin de distribucin acumulada observada de

una variable con una distribucin terica 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 ms 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

ms variables).

La figura 20 presenta las Series temporales, contiene los

siguientes tems: 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); Autorregresin (estima un modelo de

regresin lineal con errores autorregresivos de primer orden); ARIMA

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

univariados estacionales y no estacionales, tambin conocidos como

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

estacionales multiplicativos o aditivos para las series temporales).

La figura 21 nos muestra la opcin Supervivencia, que contiene

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

en las se desea examinar la distribucin de un perodo entre dos eventos,

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

estimacin de las probabilidades condicionales en cada punto temporal

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

probabilidades para estimar la tasa de supervivencia en cada punto

temporal); Regresin de Cox (es un mtodo para crear modelos para

datos de tiempos de espera hasta un evento con casos censurados

presentes); Cox con covariable dependiente del tiempo (denominado

tambin modelo de regresin de Cox extendido, el cual permite

especificar las covariables dependientes del tiempo).

Finalmente, en la opcin de Anlisis se tiene como una ltima

subopcin Respuestas mltiples , que est integrada por las siguientes

funciones: Definir conjuntos (agrupa variables elementales en conjuntos

de categoras mltiples y de dicotomas mltiples, 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 opcin de Grficos . Esta opcin nos permite realizar un

sinfn de grficas, de todo tipo, forma, en segunda o en tercera dimensin,

como los clsicos de barras, histogramas, de dispersin, lneas o curvas,

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

mucha versatilidad al momento de disear los grficos para la

presentacin de de resultados en su investigacin.

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

Men Principal, y esta contiene las siguientes funciones: Variables

(muestra informacin sobre la definicin de la variable seleccionada

actualmente); Informacin 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 dilogo); Usar conjuntos (restringe las variables mostradas en

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

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

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

(se puede personalizar los mens utilizando este editor).

La figura 24 muestra la opcin 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 observarn activas en sta opcin.

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

puede accederse desde cualquier ventana o cuadro de dilogo. El

principal se encuentra en la Barra del Men Principal, que se seala en la

figura 25.

El men de Ayuda (?) de la barra de mens, incluye los siguiente:

Un sistema de ayuda por temticas que permite acceder a todos

los contenidos de la ayuda usando cuatro estrategias diferentes:

contenido, ndice, buscar y favoritos.

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

de las tareas propias del programa estadstico.

Un asesor estadstico que ayuda al usuario a decidir qu

procedimiento estadstico utilizar para analizar sus datos.

Adems de lo anterior, tambin el SPSS presenta las siguientes

opciones de ayuda:

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

pivotantes, que brinda ayuda especfica sobre los aspectos

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

resultados.

El botn de ayuda de los cuadros de dilogo, que permite ayuda

puntual sobre el procedimiento concreto del que en ese instante

trate el cuadro de dilogo.

La gua de sintaxis , que en la versin de este programa en Disco

Compacto contiene ayuda sobre la sintaxis especfica 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 travs de los

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

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

La ayuda tambin se presenta como un ndice de temas, tal y

como se observa en la figura 27.

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

opcin de Ayuda. Lo nico que usted debe hacer es colocar una palabra

clave, tal y como seala el crculo 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 opcin de mostrar tema.

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

Ac se tiene la libertad de agregar temas que a nos parezcan de inters y

se aaden a mis Favoritos. El crculo en color azul muestra el tema que el

investigador desea aadir, le da clic en el botn agregar y el crculo 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 estadstico con que cuenta

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

familiarizando con las funciones bsicas 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 rpido para obtener ayuda rpida que brinda informacin

concreta sobre aspectos relacionados con la parte especfica del

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

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

Ayuda que el SPSS brinda sobre ste tema.

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

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

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

basta con dar un clic con el botn derecho del ratn el cuadro (grfico

figura) y obtenemos un men donde aparece la primera opcin de Qu

es esto?, y dando otro clic en sta opcin, se tiene el resultado mostrado

en SPSS resulta de suma utilidad para cuando necesitamos conocer

rpidamente un tema o asunto particular.

Otra opcin 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 colocndose sobre ella de doble clic con el botn

izquierdo del ratn, luego de un clic sobre el botn del Asesor de

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

Seleccione la opcin Asesor de resultados en el men ayuda,

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

una vez el botn derecho del ratn y elija la opcin 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, as como define en forma precisa los conceptos

estadsticos que aparecen en dicha tabla.

Para familiarizarse an ms 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 opcin introducir datos

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

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

, en tanto que las columnas constituyen las caractersticas 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 investigacin. Como ejemplo se tomara dos

variables, la primera el gnero y la segunda la edad.

La figura 36 presenta dnde nos encontramos situados en este

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

primera variable gnero, y se darn 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 enfoqumonos 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

numricas. En nuestro caso, dejaremos la variable gnero como de tipo

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

Uno de los puntos muy importantes y que debe ponrsele mucho

nfasis es la etiqueta , ya que as aparecer la variable en nuestras

tablas de anlisis. Continuando con el ejemplo anterior, seguiremos

trabajando con el nombre de gnero y as 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 Plstico), etc. La figura 38 nos muestra como se va

transformando hasta ahora nuestra base de datos.

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

nmeros con palabras, que nos servir para identificar caractersticas o

atributos con un simple nmero 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 nmeros, asociando de esta forma un nmero para una

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

variable gnero, se designar de la siguiente forma:

Nmero 1 para femenino, y

Nmero 2 para masculino.

Una vez hecho esto, se pulsa en el botn aadir para que agregue

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

Ahora seguimos con la opcin de perdidos . Ac se definen

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

menudo es til para saber por qu se pierde informacin. 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 mayora de los clculos. Para nuestra base de datos

ejemplo, asumiremos que no se tienen valores perdidos.

Las ltimas opciones son Alineacin y Medida (Figura 41). La

alineacin 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 ningn orden especificado

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

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

tambin como de razn, e indican que entre un atributo y otro existe la

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

ejemplo, la variable gnero queda catalogada con medida nominal, ya

que no tiene un ordenamiento especfico.

Ahora ya hemos completado la codificacin de nuestra variable

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

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

para nuestro aprendizaje.

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

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

siguiente manera:

Joven, de 20 aos o menos (X 20)

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

Persona mayor, de 50 aos o ms (X 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 quedar como

numrica para la edad (Figura 43).

Las columnas de Anchura y Decimales no se cambiarn,

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

que as identificaremos nuestra variable (Figura 44).

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

basndonos en la clasificacin anterior y con la siguiente codificacin:

1, para los jvenes (menores de 20 aos)

2, para las personas adultas (de 20 aos a 50 aos)

3, para las personas mayores (mayores de 50 aos).

Las figuras 45 muestran cmo realizara la asignacin de valores e

ingreso de los mismos.

Finalizada la operacin de asignar valores a la variable edad ,

ahora nos concentraremos en la medida que se le asignar. De

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

saber: perdidos, columnas y alineacin.

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

dijo antes) que existen tres tipos de medida. En la variable gnero 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 tipificacin

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

carcter ordinal.

Para aquellos amigos lectores que se estn preguntando del

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

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

anlisis estadsticos mucho ms profundos, que no son el fin principal de

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

SPSS, que prximamente podrn 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 pestaa vista de datos como se

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

recolectados.

Figura 47

Encontrndonos ahora en la vista de datos, ingresamos los datos

de 5 personas, que presentan estas caractersticas:

Mujer, 17 aos de edad.

Hombre, 19 aos de edad.

Hombre, 52 aos de edad.

Mujer, 24 aos de edad.

Hombre, 33 aos de edad.

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

en la figura 48.

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

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

ello solo tenemos que ir a la opcin de etiquetas de valor y dar clic, tal y

como se observa en la figura 49(a).

La figura 49(b) muestra adems, otra opcin interesante dentro del

visor de datos cuando tenemos activada la funcin de etiquetas de valor

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

del ratn, 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 (Jvenes, Adultos, Personas mayores).

Figura 49(b)

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

funcin Analizar del men principal, tal y como lo muestra la figura 50.

Continuando con nuestro ejemplo, realizaremos el anlisis de nuestra mini

base de datos, haremos uso de la funcin Analizar , luego elegiremos

Estadsticos descriptivos y ah seleccionaremos Frecuencias , dando

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

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

la figura 51. Ah tenemos las opciones de Estadsticos, Grficos y

Formato.

La primera opcin que seleccionamos es Estadsticos, como

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

clasificados en cuatro grandes reas: Valores percentiles (Cuartiles,

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

Suma); Dispersin (Desviacin tpica, Varianza, Ampitur, Mnimo,

Mximo, E. T. Media); Distribucin (Asimetra, Curtosis). Nosotros

seleccionaremos con un simple clic aquellos estadsticos sean de inters

para el propsito de nuestra investigacin. La figura 51(a) muestra

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

un clic en el botn Continuar .

Cuando ya hemos elegido las opciones estadsticas para nuestro

anlisis, seguimos con el siguiente botn de Frecuencias , que es

Grficos , 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 anlisis, 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:

Gnero y Edad.

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

grficos, estadsticas, 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 estadsticos y grficos.

Cuando tenemos los resultados, podemos copiar alguna tabla o

grfico que nos interese, y pegarlo en otra aplicacin, por ejemplo, en

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

en la figura 54. Ubicamos el puntero del ratn sobre la tabla o grfico que

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

men, entonces elegimos la opcin copiar (o cortar) y con esto nos queda

guardada la tabla o el grfico 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 caractersticas, pero cuando de investigacin se trata,

deben realizarse anlisis ms profundos, y la tabulacin cruzada de datos

nos ofrece profundizar ms al comparar dos o ms variables entre s.

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

de Men Principal, en la opcin de Estadsticos descriptivos, y ah

elegimos la opcin de Tablas de contingencia, como se muestra en la

figura 55. Al pulsar en la opcin 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 botn Estadsticos en la

Tabla de contingencia. En la opcin de Estadsticos se pueden calcular

muchos indicadores, dependiendo de las caractersticas 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), ndice de Kappa,

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

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

deseemos, el paso siguiente es dar un clic en el botn de Continuar ,

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

siguiente etapa.

Tambin tenemos la opcin de elegir los datos que queremos en

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

dar un clic en el botn 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

botn Continuar.

La ltima opcin 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 botn

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 ms: la primera, si queremos que se nos muestren los grficos

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 botn 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 despus de realizar el procedimiento arriba descrito.

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

indicadores estadsticos que se solicitaron, y brevemente realiza

comentarios o anotaciones sobre cada caso.

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

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

las variables que nosotros seleccionamos, gnero y edad , as como las

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

tabla de contingencia muestra mucha ms informacin de la que nos

brindara una simple tabulacin cruzada, por lo que para nosotros cuando

realicemos una investigacin, resulta primordial realizar cruces de

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

a travs de las tablas de contingencia.

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

nuestra investigacin. Como la muestra es demasiado pequea (N=5),

tomaremos el anlisis de los coeficientes estadsticos 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 ms sencilla es ir al botn abrir de la barra de herramientas, y se

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

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

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

ms, lo que muestra lo multifactico 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

nico que falta es dar clic en el botn 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 informacin en el SPSS. En primera instancia, nos vamos al

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

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

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

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

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

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

recuadro, y nuestro archivo ya se encuentra salvado.