instructivo SPSS

7/24/2019 instructivo SPSS

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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.

En laFig. 1 observamos en el encabezado el t!tulo principal del archivo en el cual se

est" trabajando, en este caso #Sin t!tulo$, porque se iniciar" con la creacin de una base

de datos. En la si%uiente l!nea se tiene la barra del men con las opciones de archivo,

edicin, ver, datos, transformar, analizar, grficos, utilidades, ventaja, y ayuda (? .

&ue%o tenemos la barra de herramientas 'ver (i%ura )*, con cada uno de sus !conos.

BARRA DE MENU PRINCIPAL

En laFigura ! se observa la primera opcin del men, Archivo , que incluye+ "uevo. rea nuevos (icheros o bases de datos, sintaxis, resultados o de procesos

#brir. Abre (icheros o bases de datos existentes, sintaxis, resultados, de procesos

u otros*-

#brir base de datos.ueva consulta, editar consulta o ejecutar consulta

$eer datos de te%to. Puede trans(ormar archivos de texto a tablas

&uardar. /uarda el archivo actual

&uardar 'omo. /uarda el archivo actual con otro nombre y en otro directorio si

as! se quiere

ostrar informacin de datos. 0uestra los archivos de datos posibles


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)acer cach* de datos. 'rea memoria para los datos que se est"n introduciendo

+mrimir 1mprime la operacin actual.

-resentacin reliminar. Se visualiza en pantalla completa la tarea actual, tal y

como se imprimir"

'ambiar servidor. Se tiene la posibilidad de cambiar de servidor al que nosencontramos conectados.

etener rocesador. 1nterrumpe el procesamiento y an"lisis de datos en el SPSS

atos usados recientemente 0uestra un listado de los datos utilizados m"s

recientemente

#rchivos usados recientemente 0uestra los archivos que se han utilizado

recientemente

Salir 2pcin para salir del SPSS.

&ue%o tenemos la opcin de Edicin '3i%ura 4*, que presenta la si%uientes subopciones+


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BARRA DE MENU PRINCIPAL: Datos, Transformar y Analizar

&a 3i%ura 5 presenta la opcin Datos , que es una de las opciones que mayor uso tienen

cuando se trata de realizar an"lisis con el SPSS. Entre las subopciones tenemos lassi%uientes+efinir roiedades de variables 'etiqueta los valores de las variables y

de(ine otras propiedades despu6s de explorar datos*- 'oiar roiedades de datos

'permite copiar sobre el archivo de datos de trabajo, las propiedades de un conjunto de

datos y de las variables seleccionadas*-efinir fechas 'De(inir (echas %enera variables

de (echa que se pueden utilizar para establecer la periodicidad de una serie temporal y

para etiquetar los resultados de los an"lisis de series temporales*-+nsertar variable

'permite insertar una variable en el editor*-+nsertar caso 'permite insertar un caso en el

editor*-+r a caso 'permite situarse en un caso determinado*- /rdenar casos 'permite

ordenar casos se%n criterios preestablecidos*- 0ransoner 'transpone (ilas por

columnas en el editor de datos*-eestructurar 'reestructura los datos de varias variables

7columnas8 en un nico caso y convertirlos en %rupos de casos relacionados 7(ilas8 yviceversa*-Fundir archivos 'permite mezclar archivos por casos o por variables*-

#gregar 'permite a%re%ar variables a un archivo*-ise2o ortogonal 'admite dise9ar y

mostrar dise9os (actoriales orto%onales*- 3egmentar archivo 'admite se%mentar archivos

se%n ciertos criterios*- 3eleccionar casos 'admite la eleccin de uno o varios casos*-

-onderar casos 'permite la ponderacin de casos*.


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&a 3i%ura : muestra la opcin Transformar , y contiene las si%uientes subopciones+

alcular 'realiza c"lculos*- 3emilla de aleatorizacin '(ija la semilla para el c"lculo de

nmeros aleatorios*- 'ontar aariciones 'encuentra (recuencias absolutas de valores*-

ecodificar 'recodi(ica los valores de una variable*- 'ategorizar variables 'convierte

variables cuantitativas a cualitativas*-#signar rangos a casos 'crea nuevas variables

que contienen ran%os*-ecodificacin automtica 'convierte los valores num6ricos y decadena en valores enteros consecutivos*- 'rear serie temoral 'crea una variable tipo

serie de tiempo*-eemlazar valores erdidos ';eemplazar valores perdidos creando

nuevas variables*-4jecutar transformaciones endientes 'realizar trans(ormaciones en

espera*.

&a opcin Analizar en la barra del men b"sico contiene las si%uientes subopciones

'ver (i%ura


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&a 3i%ura 5 presenta la opcin Datos , que es una de las opciones que mayor uso tienen cuando se trata d

variables 'etiqueta los valores de las variables y de(ine otras propiedades despu6s de explorar datos*- 'o

conjunto de datos y de las variables seleccionadas*-efinir fechas 'De(inir (echas %enera variables de (ec

resultados de los an"lisis de series temporales*-+nsertar variable 'permite insertar una variable en el edit

determinado*- /rdenar casos 'permite ordenar casos se%n criterios preestablecidos*- 0ransoner 'transp

7columnas8 en un nico caso y convertirlos en %rupos de casos relacionados 7(ilas8 y viceversa*-Fundirarchivo*-ise2o ortogonal 'admite dise9ar y mostrar dise9os (actoriales orto%onales*- 3egmentar archiv

varios casos*--onderar casos 'permite la ponderacin de casos*.

&a 3i%ura : muestra la opcin Transformar , y contiene las si%uientes subopciones+ alcular 'realiza c"laariciones 'encuentra (recuencias absolutas de valores*-ecodificar 'recodi(ica los valores de una varia

'crea nuevas variables que contienen ran%os*-ecodificacin automtica 'convierte los valores num6rico

tiempo*-eemlazar valores erdidos ';eemplazar valores perdidos creando nuevas variables*-4jecutar

&a opcin Analizar en la barra del men b"sico contiene las si%uientes subopciones 'ver (i%ura


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Comparar medias '3i%ura >?*, que contiene en orden respectivo+ 0edias 'calcula

medias de sub%rupo y estad!sticos univariados relacionados para variables dependientes

dentro de las cate%or!as de una o m"s variables independientes*--rueba 0 ara una

muestra 'contrasta si la media de una sola variable di(iere de una constanteespeci(icada*--rueba 0 ara muestras indeendientes 'compara las medias de dos

%rupos de casos*--rueba 0 ara muestras relacionadas 'compara las medias de dos

variables de un solo %rupo*-#"/5# de un factor 'este procedimiento %enera un an"lisis

de varianza de un (actor para una variable dependiente cuantitativa respecto a una nica

variable de (actor 8variable independiente8*.

Creando una base datos

Para irnos (amiliarizando an m"s con nuestro pro%rama SPSS, vamos a proceder a

crear una nueva base de datos. Al car%ar o abrir el pro%rama SPSS sur%e un recuadro

como lo muestra la (i%ura >@'a*, entonces, para crear nuestra propia base de datos

damos un clic en la opcin # introducir datos $ y lue%o clic en # acetar $. &o primero

que debemos notar es que para in%resar valores datos en el SPSS, las (ilas representan

sujetos o casos , en tanto que las columnas constituyen las caracter6sticas o atributos de

cada sujeto en una determinada variable. Esto se observa claramente en la (i%ura >@'b*.


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Figura 14 a.

Figura 14 b.

Ahora, el si%uiente paso es ir a la vista de variablespara desi%nar nuestra primera

variable de la investi%acin. omo ejemplo tomaremos dos variables, la primera el

7g*nero8 y la se%unda la 7edad8.

&a (i%ura >4 presenta dnde nos encontramos situados en este momento. En la (i%ura

>4'a* se observa que se ha escrito el nombre de la primera variable #%6nero$, y se dar"n

cuenta ustedes que al presionar la tecla de #enter$, aparecen de inmediato valores en las

otras casillas, lo que se ve en la (i%ura >4'b*.

Figura 15.


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Figura 15 a.

Figura 15 b.

0uy bien, ahora en(oqu6monos en cada una de las columnas que aparecen en la 5istade variables , para analizar cada una de sus propiedades.

na vez colocado el nombre de la variable , se nos presenta el Tipo de variable que se

trate, especi(ica los tipos de datos de cada variable. Por de(ecto se asume que todas las

variables nuevas son num6ricas. En nuestro caso, dejaremos la variable !nero como de

tipo cadena 'al(anum6rica*, con una anchura de : caracteres '(i%ura >B*.

3i%ura >B

no de los puntos muy importantes y que debe pon6rsele mucho 6n(asis es la etiqueta ,ya que as! aparecer" la variable en nuestras tablas de an"lisis. ontinuando con el


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ejemplo anterior, se%uiremos trabajando con el nombre de #%6nero$ y as! etiquetaremos

la variable. En al%unos casos, cuando el nombre sea muy extenso, es recomendable

utilizar abreviaturas que identi(iquen cada una de las variables, como por ejemplo+

#latino$ '&atinoamericano*, #estud$ 'estudiante*, #cirplast$ 'irujano Pl"stico*, etc. &a

(i%ura >5 nos muestra como se va trans(ormando hasta ahora nuestra base de datos.

3i%ura >5

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

palabras, que nos servir" para identi(icar caracter!sticas o atributos con un simplenmero y viceversa.

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

#nin%uno$ en valores , como se observa en la (i%ura >:, y aparece el recuadro de

#etiquetas de valor$.

3i%ura >:

uando tenemos el recuadro, lo que debemos hacer es codi(icar nombres con nmeros,

asociando de esta (orma un nmero para una caracter!stica o atributo del sujeto.

Entonces, para nuestro caso de la variable #%6nero$, se desi%nar" de la si%uiente (orma+

mero > para #(emenino$, y

mero ) para #masculino$.

na vez hecho esto, se pulsa en el botn #a9adir$ para que a%re%ue las nuevas etiquetas

de valor. &a (i%ura >


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3i%ura >


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&as ltimas opciones son Alineacin y Medida '3i%ura )C*. &a #alineacin$ tiene que ver con la (orma e

la variable como"ominal 'cuando no se tiene nin%n orden especi(icado o el orden no interesa*, /rdinal

autores tambi6n como de #razn$, e indican que entre un atributo y otro existe la misma di(erencia o dist

nominal, ya que no tiene un ordenamiento espec!(ico.

3i%ur

Ahora ya hemos completado la codi(icacin de nuestra variable gnero. Procedemos a realizar lo mismo

servir" para nuestro aprendizaje.

on respecto a la variable edad , tendr" un tratamiento un poco di(erente, ya que podemos reclasi(icarla

oven, de )C a9os o menos ' )C*

Adulto, mayor de veinte a9os y menor de 4C ')C F F 4C*.

Persona mayor, de 4C a9os o m"s ' 4C*.

Entonces, comenzamos colocando el nombre a nuestra variable, tal cual se muestra en la (i%ura )>

3i%ur

Ahora in%resaremos el tipo de la variable, que quedar" como #num6rica$ para la edad '3i%ura ))*.

3i%ura )).


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3inalizada la operacin de asi%nar valores a la variable edad , ahora nos concentraremos

en la #medida$ que se le asi%nar". De momento, las otras columnas quedar"n con los

valores por de(ecto, a saber+perdidos, "ol#mnas y alinea"i$n%

Si observan detenidamente la (i%ura )@, notar"n 'como ya se dijo antes* que existen tres

tipos de medida . En la variable #%6nero$ la medida no era muy importante, pero en laactual variable 'edad* si es prioritario el asi%narle un tipo de medida que nos ayude en la

tipi(icacin de la variable. Para este ejemplo, la variable edad tendr" una medida de

car"cter #ordinal$.

omo ya tenemos codi(icadas las variables, ahora procedemos a in%resar los valores denuestra nueva base de datos, y para ello simplemente hay que dar clic en la pesta9a

#vista de datos$ como se observa en la (i%ura )4, siendo ah! en donde in%resaremos los

datos recolectados.

!igura "#


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Procedimiento de tablas de contingencia con SPSS

Las tablas de contingencia nos permiten realizar comparaciones de Relacin /

Independencia entre dos o ms variables categricas, ya sean de tipo Nominal u Ordinal.

En este tipo de tablas se deinen las categor!as de una variable a trav"s de la recuencia o

el porcenta#e de las categor!as de una segunda variable.

$ara comprender el concepto nos apoyaremos en los resultados de la encuesta piloto

realizada a %& personas cuyas preguntas son Gnero del encuestado?y Tiene telfono

celular?. Los resultados de estas preguntas se plasman en las tablas de la igura %'. (i

nos i#amos en los resultados de la tabla del )"nero, notaremos *ue el +- de los

encuestados corresponde a los ombres, mientras el '- restante corresponde a las

mu#eres.


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s! mismo, si nos i#amos en la tabla de tenencia de tel"ono celular, observaremos *ue el

0&- de los encuestados si tiene, mientras el '&- no tiene. trav"s de una tabla de

contingencia podemos obtener la relacin de estas dos preguntas, identiicando aspectos

como 1cuntos ombres tienen tel"ono celular2 o 1cuantas mu#eres no tienen tel"ono

celular2.

Figura 26

$ara generar una tabla de contingencia, es necesario vincular las categor!as de una de las

variables en las 3ilas y las categor!as de la segunda variable en las 4olumnas.

(i introducimos las categor!as de la variable )"nero en las 3ilas y las categor!as de la

variable 5el"ono celular en las 4olumnas obtendr!amos la tabla de la igura 6%78, en donde

la posicin uno 698 representa a los ombres *ue tienen tel"ono, la posicin dos 6%8

representa a los ombres *ue No tienen tel"ono: la posicin tres 6+8 representa a las

mu#eres *ue tienen tel"ono y la posicin cuatro 608 a las mu#eres *ue No tienen tel"ono.

$ara allar la recuencia de cada una de estas opciones, es necesario acudir a los datos y

veriicar cuantos de los ombres y mu#eres tienen tel"ono y cuantos no. Los resultados de

este procedimiento son e;puestos en la igura siguiente. dems de las recuencias de

cada uno de los cruces de categor!as, tambi"n se acostumbra introducir 5otales en las ilas

y columnas, con el in de obtener la mayor cantidad de inormacin posible de las

variables.

Figura 27

(i nos i#amos en la tabla de la igura %


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tabla de contingencia, es tener una respuesta o valor valido en las dos o ms variables *ue

compongan la tabla de lo contrario, el caso ser e;cluido. $or e#emplo, si uno de los

encuestados no responde la pregunta del )"nero, pero si la del 5el"ono o viceversa, el

caso ser e;cluido al momento de generar la tabla de contingencia.

Las tablas de contingencia pueden servir a dierentes propsitos como el anlisis

descriptivo, en cuyo caso el ob#etivo es proporcionar inormacin condensada *ue describa

las categor!as de las variables involucradas, sin realizar comparaciones e;plicitas *ue

generen conclusiones de una poblacin. su vez este tipo de tablas tambi"n pueden ser

empleadas para la generacin de anlisis de Inerencia, en donde se intenta e;traer

conclusiones sobre las relaciones de las variables *ue puedan ser aplicadas a una

poblacin.

$ara este ob#etivo se emplean pruebas estad!sticas a los datos de una muestra 6por logeneral la prueba de independencia de 4i>cuadrado8. $ara generar una tabla de

contingencia es necesario tener un arcivo de datos abierto en el Editor de datos de

($((.

?na vez abierto el arcivo, podemos e#ecutar el procedimiento, el cual se encuentra en el

men= Analizar... Estadsticos descriptivos...Tablas de contingencia @3ig.A: al acer clic

sobre el procedimiento aparece el cuadro de dilogo correspondiente @3ig.BA. Este cuadro

de dilogo esta dividido en cuatro secciones 6Lista de variables, 4asillas de seleccin,

Opciones de resultados y Botones de opcin8.

Figuras A y B

En la seccin 4asillas de seleccin, encontramos las tres ubicaciones *ue podemos

emplear para las variables de la tabla 63ilas, 4olumnas o 4apas8: al ingresar una variable

a la casilla 3ilas, sus categor!as deinen cada una de las ilas de datos de la tabla: a su vez

al ingresar una variable en la casilla 4olumnas, sus categor!as deinen cada una de lascolumnas de la tabla.


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(i se ingresan m=ltiples variables a una de las casillas, el programa genera una tabla de

contingencia para cada combinacin de variables de ila y columna. $or =ltimo

encontramos la casilla de Capa: al ingresar una variable en esta casilla, el programa

genera una tabla de contingencia para cada una de las categor!as de la variable de 4apa.

$ara comprender me#or la metodolog!a empleada en las tablas de contingencia y los

elementos *ue nos acilita el procedimiento, en las siguientes lecciones vamos a generar

una serie de e#emplos, intentando aumentar la comple#idad de orma gradual.

5odas las pruebas con *ue cuenta las tablas de contingencia se encuentran ubicadas

dentro de las opciones del botn Estadstico. l acer clic en "l aparece el cuadro de

dilogo correspondiente.

Centro de las dierentes pruebas estad!sticas de asociacin *ue nos orece el

procedimiento encontramos el 4i>cuadrado de $earson, 4i>cuadrado de la razn de

verosimilitud, prueba de asociacin lineal por lineal, prueba e;acta de 3iser, 4i>cuadrado

corregido de Dates, r de $earson, ro de (pearman, coeiciente de contingencia, pi, de

4ramer, lambdas sim"tricas y asim"tricas, tau de FrusGal y )oodman, coeiciente de

incertidumbre, gamma, d de (omers, tau>b de Fendall, tau>c de Fendall, coeiciente eta,

Gappa de 4oen, estimacin de riesgo relativo, razn de venta#as, prueba de HcNemar,

estad!sticos de 4ocran y Hantel>aenszel. La mayor!a de estas pruebas nos permiten

comprobar si e;iste alguna relacin entre las variable, generando un n=mero para

representar la uerza de la relacin.


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$or el momento slo aremos "nasis en el 4i>cuadrado de $earson, la cual es la ms

utiliza. Esta prueba nos permite determinar si el comportamiento de las categor!as de una

variable presentan dierencias Estadsticamente significativas. $ara establecer la dierencia

a trav"s de ($((, debemos partir de la teor!a *ue no e;iste relacin entre las variables de

la tabla de contingencia 6Hiptesis nula8: es decir, debemos asumir *ue los resultados de

las categor!as de una variable no se ven aectados o inluenciados por las categor!as de la

segunda variable.

El clculo del 4i>cuadrado arro#a como resultado un valor num"rico denominado ala 6a8,

el cual debe ser comparado con el valor terico de &.&. 4uando el valor calculado es

menor *ue el &.& se racaza la iptesis nula, con lo cual podemos concluir *ue si e;iste

una relacin entre las variables: por el contrario si el valor calculado es mayor *ue &.& no

se recaza la iptesis nula aceptando *ue no e;iste ninguna relacin entre las variables.

manera de e#emplo vamos a generar la prueba de asociacin del 4i>cuadrado para las

variables )"nero y Estado civil: para lograrlo debemos volver al cuadro de dilogo y acer

clic en el botn !establecer de manera *ue se retome la coniguracin inicial del

procedimiento. ?na vez se abilita el cuadro, ubicamos en el listado la variable Estado civil

y la ingresamos en la casilla 3ilas: sucesivamente ubicamos la variable )"nero y la

ingresamos en la casilla 4olumnas. continuacin seleccionamos el botn Estad!sticos y

activamos la opcin 4i>cuadrado, aciendo clic sobre la opcin. $ara inalizar acemos

clic en Continuary luego enAceptarcon lo *ue los resultados son creados en el visor

6igura siguiente8

Figura

4omo de costumbre el programa genera la tabla del resumen del procesamiento y la tabla

de contingencia, pero adicionalmente genera una tercera tabla denominada "ruebas de

C#i$cuadrado. En ella aparecen los valores del 4i>cuadrado y la razn de verosimilitud los

cuales son calculados con base a la dierencia entre las recuencias observadas y las

esperadas. Ce todos los valores *ue se incluyen en la tabla, slo ay uno *ue realmente


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nos interesa y es el valor correspondiente a la signiicacin asinttica 6Bilateral8 de la

prueba 4i>cuadrado de $earson: este valor es el resultado de la prueba y es el *ue se

emplea para realizar la comparacin.

Ce acuerdo al resultado podemos concluir *ue las variables Estado civil y )"nero si tienen

relacin ya *ue el valor obtenido es menor *ue @&.&A. E;isten tres actores *ue pueden

alterar el resultado de las pruebas de asociacin e independencia como lo son el tamaJo

de la muestra, la idelidad de los datos y el sesgo muestral: antes de sacar alguna

conclusin es necesario revisar estos actores ya *ue cual*uiera de ellos puede

distorsionar severamente el resultado.

$ara concluir con las tablas de contingencia vamos a revisar el =ltimo botn de opcin *ue

podemos encontrar en el cuadro de dilogo, el cual corresponde a E%actas6Este botn

slo est disponible si se a instalado el mdulo de pruebas e;actas8. l seleccionar estebotn, aparece el cuadro de dilogo correspondiente @3ig.A: a trav"s de sus opciones se

proporcionan dos m"todos adicionales para calcular los niveles de signiicacin de los

estad!sticos disponibles en los procedimientos Tablas de contingencia y "ruebas no

paramtricas. Estos m"todos 6el m"todo e;acto y el de Honte 4arlo8, proporcionan el

medio para obtener resultados e;actos cuando los datos no cumplen alguno de los

supuestos subyacentes necesarios para obtener resultados iables.

Figura

Las pruebas e;actas permiten obtener un nivel de signiicacin e;acto sin coniar en

supuestos *ue los datos podr!an no cumplir. $or e#emplo, los resultados de un e;amen de

calidad de %& empa*ues en una brica muestran *ue los cinco empa*ues plsticos

superaron la prueba, mientras *ue los resultados de los empa*ues de papel son diversos.


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?na prueba de 4i>cuadrado de $earson, *ue contrasta la iptesis nula de *ue los

resultados son independientes del material, produce un nivel de signiicacin asinttico del

&,&7. Este resultado lleva a la conclusin de *ue los resultados del e;amen son

independientes del material del empa*ue.

(in embargo, dado *ue los datos incluyen slo %& casos y las casillas tienen recuencias

esperadas menores *ue , este resultado no es idedigno. l realizar una prueba e;acta a

la muestra obtenemos *ue el 4i>cuadrado de $earson es de &,&0, lo *ue conduce a la

conclusin contraria. (eg=n la signiicacin e;acta, se concluir *ue los resultados del

e;amen y el material del empa*ue estn relacionados. Esto demuestra la importancia de la

obtencin de resultados e;actos cuando no se pueden cumplir los supuestos del m"todo

asinttico. La signiicacin e;acta es siempre iable, independientemente del tamaJo, la

distribucin, la dispersin o el e*uilibrio de los datos.

En conclusin, el procedimiento Tablas de contingencianos permite realizar tablas en las

*ue se describan las categor!as de una variable a trav"s de las categor!as de una segunda

variable. $ara eectuar la descripcin se pueden emplear dierentes medidas como el

recuento, el porcenta#e de ila, el porcenta#e de columna o el porcenta#e de tabla.

dicionalmente este procedimiento nos permite generar gricos de barras con las

variables involucradas en la tabla, as! como tambi"n pruebas estad!sticas de

independencia como el 4i>cuadrado de $earson e incluso generar pruebas estad!sticas

de precisin como el m"todo de Honte 4arlo o el m"todo E;acto

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