SPSS

Cristina González Caro. Virgen del Rocío. Grupo 4. Subgrupo 14.

SEMINARIO 5

En este ejercicio tenemos que realizar dos tablas de contingencia para obtener información acerca de:

– En nuestra muestra, ¿existe relación entre el nivel académico máximo y el salario anual percibido?

– En nuestra muestra, ¿existe relación entre el sexo y el salario anual percibido?

Ejercicio 1

Para responder a la primera pregunta que nos hemos planteado seguimos los siguientes pasos:

1. nos vamos a la pestaña Analizar> estadísticos descriptivos> tablas cruzadas

2. Ponemos en “filas” el salario del ultimo año ya que es la variable dependiente y en “columnas” ponemos el nivel académico porque es la variable independiente.

1. nos vamos a la pestaña Analizar> estadísticos descriptivos> tablas cruzadas

2. Ponemos en “filas” el salario del ultimo año ya que es la variable dependiente y en “columnas”

ponemos el nivel académico porque es la variable independiente.

Resultado

Tras la realización de las tablas de contingencia, podemos decir que no existe relación entre el nivel de estudios máximos alcanzados y el salario anual. Esta observación podemos hacerla grácias a la tabla de contingencia en la que vemos que por ejemplo una persona con Master cobra 10.000 euros anuales y 3 personas diplomadas cobran una media de 30.000 euros anuales. Hay mucha diferencia entre todos los sueldos.

Conclusión

1. nos vamos a la pestaña Analizar>

estadísticos descriptivos> tablas cruzadas

2. El salario es la variable dependiente por tanto va en “filas” y el sexo es la variable independiente por tanto va en “columnas”

Para resolver la segunda pregunta que nos hemos planteado tenemos que seguir

los siguientes pasos:

1. nos vamos a la pestaña Analizar> estadísticos descriptivos> tablas cruzadas

2. El salario es la variable dependiente por tanto va en “filas” y el sexo es la

variable independiente por tanto va en “columnas”

Resultado

Una vez realizada la tabla de contingencias, podemos decir igualmente no existe relación entre la variable salario del último año y la variable sexo. Esta observación podemos hacerla gracias a la tabla de contingencia, la cual nos muestra que el sueldo del último año son independientes del sexo por ejemplo: 2 hombres y una mujer ganan 42.000 (esto demostraria que los hombres ganan más) mientras que 4 mujeres de la muestra ganan 30.000 y 1 hombre de nuestra muestra gana 10.000. Con estos ejemplos demostramos que no depende el salario anual del sexo.

Conclusión

En este ejercicio tenemos que realizar las tablas de frecuencia para obtener información acerca de: Distribución por: Sexo edad nivel de estudios ciudad de residencia trabajo

Ejercicio 2

1. Nos vamos a la pestaña Analizar>

estadísticos descriptivos> Frecuencia

2. Seleccionamos las 5 variables que nos muestra el ejercicio, de las cuales queremos obtener información; seguidamente le damos a Aceptar.

Para este ejercicio seguiremos los siguientes pasos:

1. Nos vamos a la pestaña Analizar > estadísticos descriptivos > Frecuencia

2. Seleccionamos las 5 variables que nos muestra el ejercicio, de las cuales queremos obtener información; seguidamente le

damos a Aceptar.

Resultados (1)

Resultados (2)

Respecto a la variable sexo podemos ver que hay un nº mayor de

mujeres que de hombres, exactamente 4 mujeres mas que hombres. Respecto a la variable edad: Los individuos de nuestra muestra

tienen edades comprendidas entre los 22 y los 62 años. En la variable ciudad de residencia podemos ver que el mayor nº de

individuos de nuestra muestra residen en Sevilla (7 personas), seguida de Jaén (6 personas). En las otras provincias residen de 1 a 3 personas.

En la variable nivel academico máximo alcanzado podemos ver que el valor que más se repite es el de Diplomado (se repite 14 veces). Los demas niveles academicos son bastante inferiores (2 y 4 veces)

En cuanto al salario del último año, el que más se repite es el de 30.000 (se repite 4 veces), seguido del de 42.000 (se repite 3 veces). Los demás se repiten con menor frecuencia.

Conclusión

En este ejercicio tenemos que representar gráficamente: Dos variables nominales. Una en diagrama de

sector y otra en barras

Dos variables de escala en histograma y con curva de normalidad

Ejercicio 3

1. Nos vamos a la pestaña Analizar>

estadísticos descriptivos> Frecuencia

2. Seleccionamos la 1ª variable nominal: Sexo; Seguidamente le damos a Gráficos.

3. Marcamos la opción Gráficos circulantes y como valores del gráfico marcamos Porcentajes.

Para realizar el primer ejercicio seguiremos los siguientes pasos:

1. Nos vamos a la pestaña Analizar> estadísticos descriptivos> Frecuencia

2. Seleccionamos la 1ª variable nominal: Sexo. Seguidamente le damos a Gráficos

3. Marcamos la opción Gráficos circulantes y como valores del gráfico

marcamos Porcentajes; tras esto le damos a Continuar y Aceptar.

Resultado

1. Nos vamos a la pestaña Analizar>

estadísticos descriptivos> Frecuencia (realizada anteriormente por eso no adjunto el pantallazo)

2. Seleccionamos la 2ª variable nominal: ciudad de residencia; Seguidamente le damos a Gráficos. (También realizado anteriormente)

3. Marcamos la opción Gráfico de barras y como valores del gráfico marcamos Porcentajes.

3. Marcamos la opción Gráfico de barras y como valores del gráfico marcamos

Porcentajes.

Resultados

En el gráfico de sectores para la variable

nominal Sexo, podemos ver que es mayor el número de mujeres que el de hombres.

En el gráfico de barras para ver la variable nominal Ciudad de residencia podemos decir que el mayor nº de personas residen en sevilla seguidos de la provincia de Jaén.

Conclusión

1. Nos vamos a la pestaña Analizar>

estadísticos descriptivos> Frecuencia (realizada anteriormente por eso no adjunto el pantallazo)

2. Cogemos la 1ª variable de escala: Edad. Seguidamente le damos a gráficos > histograma y mostrar curva normal en el histograma.

3. cogemos la 2º variable de escala: Salario anual. Seguidamente le damos a gráficos> histograma y mostrar curva normal en el histograma.

Para realizar el 2º ejercicio realizaremos los siguientes pasos:

2. Cogemos la 1ª variable de escala: Edad. Seguidamente le damos a gráficos > histograma y mostrar curva normal en

el histograma.

Resultado

3. cogemos la 2º variable de escala: Salario anual. Seguidamente le damos a gráficos. histograma y mostrar curva normal en el

histograma.

Seguidamente le damos a histograma y hacemos clic a: mostrar curva normal en

el histograma.

resultado

En el histograma para la variable Edad, podemos

ver que las edades oscilan entre 20 y 65 años, pero la mayor parte de individuos de nuestra muestra oscila entre los 25-30 y 40-45, aunque la diferencia respecto a las otras edades no es muy grande.

En el histograma para la variable Salario anual podemos ver que el salario anual superior es 30.000 euros anuales seguidos de 42.000 euros anuales. Los demás se repiten menos.

Conclusión