Descriptivo

PROCEDIMIENTO DE ANÁLISIS INICIAL DE DATOS: DESCRIPTIVOS

A diferencia con el procedimiento Frecuencias, que contiene opciones para describir tanto variables categóricas como cuantitativas continuas, el procedimiento Descriptivos está diseñado únicamente para variables cuantitativas continuas. Contiene algunos estadísticos descriptivos (tendencia central, dispersión y forma de la distribución) que también incluye el procedimiento Frecuencias, pero añade una opción: la posibilidad de obtener puntuaciones típicas. Para obtener estadísticos descriptivos y puntuaciones típicas:

Menú:

Analizar

Estadísticos Descriptivos

Y accedemos al cuadro de diálogo Descriptivos…

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Seleccionamos variable/s que queremos observar, es necesario que la variable sea numérica, las variables de cadena no están disponibles en la lista de variables… Aceptar.

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Opción: Guardar valores tipificados como variables. Los valores tipificados, llamados puntuaciones típicas, expresan el número de desviaciones típicas que cada valor se aleja de su media. Marcando la opción, el SPSS crea en el archivo de datos del Editor de datos una nueva variable con las puntuaciones típicas correspondientes a cada caso. La nueva variable recibe, por defecto, el nombre de la variable original con el prefijo z. Vemos el ejemplo a continuación.

Vista de datos:

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Vista de variables:

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Descriptivos

El procedimiento Descriptivos muestra estadísticos de resumen univariados para varias variables en una única tabla y calcula valores tipificados (puntuaciones z). Las variables se pueden ordenar por el tamaño de sus medias (en orden ascendente o descendente), alfabéticamente o por el orden en el que se seleccionen las variables (el valor por defecto).

Cuando se guardan las puntuaciones z, éstas se añaden a los datos del Editor de datos y quedan disponibles para los gráficos, el listado de los datos y los análisis. Cuando las variables se registran en unidades diferentes (por ejemplo, producto interior bruto per cápita y porcentaje de alfabetización), una transformación de puntuación z pondrá las variables en una escala común para poder compararlas visualmente con más facilidad.

Siguiendo con el mismo ejemplo:

Puntuaciones tipificadas para el precio de venta de las viviendas en su representación gráfica tendría esta imagen:

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Puntúa: Precio de venta en este caso son todas las puntuaciones tipificadas para cada una de los valores de precio de venta de casas, si hacemos el gráfico de las puntuaciones tipificadas, vemos que la frecuencia de las puntuaciones tipificadas cercanas al valor 0 es muy alta, sin embargo, las puntuaciones tipificadas altas tienen muy poca frecuencia;

Si creamos el gráfico que refleja la dependencia de las puntuaciones tipificadas del precio de venta de la variable precio de venta, observamos siguiente imagen:

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El gráfico muestra que a mayor precio de venta la puntuación tipificada aumenta, es decir, a mayor precio de vivienda, la desviación típica aumenta.

Ejemplo.

Si cada caso de los datos contiene los totales de ventas diarias de cada vendedor (por ejemplo, una entrada para Javier, una para Carla y una para Francisco) recogidas cada día durante varios meses, el procedimiento Descriptivos puede calcular la media diaria de ventas para cada vendedor y ordenar los resultados del promedio de ventas de mayor a menor.

Estadísticos. Tamaño de muestra, media, mínimo, máximo, desviación típica, varianza, rango, suma, error típico de la media, curtosis y asimetría con sus errores típicos.

Datos. Utilice variables numéricas después de haberlas inspeccionado gráficamente para registrar errores, valores atípicos y anomalías de distribución. El procedimiento Descriptivos es muy eficaz para archivos grandes (de miles de casos).

Supuestos.

La mayoría de los estadísticos disponibles (incluyendo las puntuaciones z) se basan en la teoría normal y son adecuados para variables cuantitativas (medidas a nivel de razón o de intervalo) con distribuciones simétricas. Se deben evitar las variables con categorías no ordenadas o distribuciones asimétricas. La distribución de puntuaciones z tiene la misma forma que la de los datos originales; por tanto,

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