Sistema de ventanas de SPSS

ÍNDICE

Página

1. INTRODUCCIÓN……………………………………………...... 2

2. DATOS Y VARIABLES………………………………………… 2

3. SISTEMA DE VENTANAS DE SPSS………………………… 5

• Editor de datos………………………………………………. 5

• Editor de resultados…………………................................. 8

4. LECTURA DE DATOS………………………………................ 10

5. TRANSFORMACIÓN DE VARIABLES………………………. 20

6. ESTADISTICA DESCRIPTIVA Y GRAFICOS.......................

▪ Tablas de frecuencias

▪ Tablas de variables multirespuesta

▪ Tabla de doble estrada 24

7. CONCLUSIONES……………………………………………….. 30

INTRODUCCION

El SPSS es una potente aplicación de análisis estadísticos de datos, dotada de una intuitiva interfaz gráfica que resulta muy fácil de manejar.

Respecto a su capacidad de procesamiento de datos, baste decir que es capaz de manejar ficheros de datos con más de 30000 variables y cualquier tamaño de casos, únicamente limitada por la capacidad de almacenamiento del los discos de nuestro ordenador.

La variedad de análisis incluidos es amplia, si bien lleva un cierto retraso respecto a otras aplicaciones en el mercado, en cualquier caso están incluidas las técnicas más habituales.

La versión de SPSS sobre la que se va a dar el curso es la 13, que esta licenciada para el CSIC, si bien aporta algunas modificaciones interesantes como por ejemplo el módulo de escalamiento multidimensional.

Una característica a tener en cuenta de esta versión, es que requiere una conexión con un servidor de licencias situado en el CTI, lo cual obliga a tener el computador conectado a la red.

2. DATOS Y VARIABLES.

Desde el punto de vista puramente estadístico vamos a distinguir cuatro niveles de medida de las variables:

Nominal: Cada valor de la variable nominal se corresponde con una categoría de la variable, este emparejamiento es por lo general arbitrario, como ejemplos de variables nominales podemos considerar el sexo de una persona, lugar de nacimiento etc. En este nivel de medida las categorías no pueden ser ordenadas en ningún sentido, y por supuesto no tiene sentido calcular medias, medianas... etc. Los estadísticos habituales serán frecuencias y porcentajes.

Ordinal: Cada valor representa la ordenación o el ranking, por ejemplo el lugar de llegada a meta de los corredores, 1 significaría el primero, 2 significaría el segundo... etc. Es muy común encontrarse este tipo de variables en la evaluación del gusto de los consumidores, se les suministra una serie de productos y ellos van indicando el más preferido... etc. Sabremos cual es el más preferido, el segundo más preferido... etc., pero no sabremos cuanto es de preferido, en el ejemplo de la carrera sabremos cual ha sido el primero, el segundo, pero no vamos a saber cual es la distancia entre el primero y el segundo. Los estadísticos a solicitar serán: frecuencias, porcentajes, moda y la mediana.

Intervalo: En variables de intervalo un incremento de una unidad en el valor numérico representa el mismo cambio en la magnitud medida, con independencia de donde ocurra en la escala. En este nivel de medida los estadísticos habituales son la media, la desviación típica y la mediana. La mayoría de los análisis asumen que las variables tienen por lo menos este nivel de medida. Un ejemplo de variable con nivel de intervalo podría ser el salario, la temperatura…etc. Los estadísticos a emplear serán: la media, media recortada y la mediana.

Razón: Las variables de Razón tienen las mismas propiedades que las de intervalo, pero además tienen un punto cero significativo, dicho punto representa una ausencia completa de la característica medida, por ejemplo la edad o las ganancias anuales de una persona. Por esta Razón las variables de Razón tienen propiedades más fuertes que las de intervalo.

Desde el punto de vista representación de datos en la aplicación SPSS, vamos a distinguir únicamente dos tipos de variables que son:

- Variables numéricas: se representan como números, independientemente de su nivel de medida.

- Variables alfanuméricas: están compuestas por combinaciones de números y letras. No suelen ser usadas excepto para labores de identificación de casos, como por ejemplo el nombre del encuestado.

La opción más usual es definir todas las variables como numéricas y posteriormente desde la aplicación indicar cual es su nivel de medida. Es decir las introducimos como números y posteriormente indicamos cuales van a tener sentido no numérico.

El sistema SPSS permite definir una serie de características a las variables.

Las más importantes son las siguientes:

- Etiquetas de las variables.

- Etiquetas a los valores de las variables.

- Valores missing.

Etiquetas de las variables: es una cadena de caracteres asociada al nombre de la variables, con el fin de generar resultados más comprensivos, por ejemplo la variable ingresos podría llevar asociada la etiqueta “Ingresos netos en euros €”.

Etiquetas de los valores de las variables: cuando estamos ante una variable categórica o nominal es usual el asignar una etiqueta a cada categoría, por ejemplo en la variable sexo, si el valor 1 representa a los hombres y el valor 2 representa a las mujeres, podemos hacer que el sistema muestre “Hombre” y “Mujer” en vez de los valores 1 y 2, con el fin de producir resultados más comprensivos.

En la siguiente tabla, podemos apreciar en diferentes colores las variables, las etiquetas de las variables,

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