Taller Sobre Spss

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Taller SPSS 17.0

GUÍA PARA EL TALLER

SPSS -17.0 OFICINA ACADÉMICA DE INVESTIGACIÓN

Coordinación de Estadística.

Junio - 2010

Lic. Helfer Molina Quiñones - Lic. Ernesto Zeña Raya - 1 -

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INTRODUCCIÓN

En la actualidad, la necesidad de tomar decisiones más acertadas nos obliga a conocer mejor los factores que influyen en cada suceso; es por este motivo que el análisis de datos aparece como una herramienta fundamental para comprender las causas y consecuencias del comportamiento de nuestro entorno, brindándonos las bases para optimizar los esfuerzos y recursos y así orientarlos a mejores resultados.

En el mercado actual se venden diversos software para el análisis de datos, destacándose entre ellos el paquete estadístico SPSS principalmente por su gran capacidad, la facilidad de uso y su adaptabilidad a la mayoría de las ramas de la ciencia y los negocios.

Este taller surge como una alternativa educativa para los alumnos de la Universidad Cesar Vallejo, en esta ocasión para los alumnos del último ciclo de la Escuela de Ingeniería de Sistemas, para ellos es importante este programa para poder realizar su TESIS de graduación.

Para concluir, deseo resaltar que esta obra no tendrá ningún sentido, si al finalizar usted no está en la capacidad de realizar cualquier análisis descriptivo de datos con SPSS, generando gráficos, estadísticos y diversos tipos de tablas y a su vez, ser capaz de interpretar los resultados extrayendo las respectivas conclusiones de la información utilizada


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I. CONCEPTOS BÁSICOS

I.1 ¿Qué es el SPSS?

SPSS es un software estadístico que nos sirve para realizar análisis de datos. Las siglas SPSS está en ingles Statistical Packge for the Social Sicencce traducido al español paquete estadístico para las ciencias sociales, este software puede adquirir datos de casi cualquier tipo de archivo y utilizarlos para generar informes tabulares, gráficos y diagramas de distribuciones y tendencias, estadísticos descriptivos y análisis estadísticos complejos.

I.2 Conceptos Iníciales

En este capítulo conoceremos las acciones básicas del paquete como la forma de abrirlo, cargar archivos de datos existentes, generar resultados, guardar y cerrar archivos; además conoceremos los elementos de las ventanas Editor de datos, Visor de resultados y Sintaxis.


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I.3 Comenzando con SPSS

Para ingresar al programa, tenemos dos opciones; la primera es mediante el acceso directo ubicado en el escritorio (si lo hay) y la segunda es mediante la ruta Inicio → Programas → SPSS Inc → Statistics 17.00→ SPSS Statistics 17.0 Σ (figura N° 01).

Figura N º 01

Al iniciar el programa se abre automáticamente el asistente de inicio (figura N º 02); a través de este asistente podemos comenzar a trabajar con SPSS de seis diferentes maneras; entre las que encontramos 1) ejecutar el tutorial, 2) introducir datos, 3) ejecutar una consulta creada anteriormente, 4) crear una nueva consulta mediante el asistente de base de base de datos, 5) abrir una fuente de dato existente (esta opción cuenta con una casilla en su parte inferior, en donde aparecen todos los archivos de datos que se hayan utilizado con anterioridad, 6) abrir otro tipo de archivo; a través de esta última opción podemos ubicar y abrir cualquier tipo de archivo de SPSS distinto al de los datos.

Figura N º 02

En esta ocasión haremos clic en la segunda opción ya que por primera vez se diseñaremos una base de datos.

Nota: para desactivar el asistente debemos activar la opción no volver a mostrar este cuadro de diálogo, ubicado en la parte inferior del asistente.


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I.4 TIPO DE VENTANA

SPSS es un programa muy versátil que presenta modificaciones con respecto a las versiones anteriores, pues trabaja con cuadros de diálogo facilitando el manejo de ventanas como las siguientes ventanas:

Vista de datos (Data View): sistema similar a una hoja de cálculo para la introducción, edición y visualización de datos (figura N º 03). Cuando usted guarda este archivo su extensión es de tipo *.sav

Figura N º 03

Vista de variables (Variable View): Permite la definición de cada variable en un campo determinado, considerando: nombre, tipo, anchura, decimales, etiqueta de la variable, etiqueta de valores, etc. (figura N º 04 )

Figura N º 04


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Resultados (Output): Es una ventana en donde se visualiza los resultados del procesamiento de los datos como consecuencia de la ejecución de una serie de comandos, además también aparece los gráficos que uno crea conveniente (figura N º 05). Cuando usted guarde este archivo su extensión es de tipo *.spo

Figura N º 05

I.5 EJEMPLOS

A continuación presentaremos ejemplos para los usuarios nuevos del SPSS.

Ejemplo N º 01

Para ilustrar las cuestiones que se van a ir discutiendo a lo largo de las prácticas, utilizaremos el conjunto de datos de la Tabla 1, que se refieren al estudio de diversas variables en una muestra de libros de una biblioteca universitaria. Las variables son: materia (disciplina científica a la que pertenece el libro); precio (en soles); entrada (fecha de entrada del libro en la biblioteca); vejez (antigüedad del libro, es decir, número de años transcurridos entre su publicación y la fecha en la que se hace la investigación, con los siguientes resultados: 1=entre 1 y 3 años, 2=entre 4 y 6 años, 3=entre 7 y 9 años, 4=10 años o más); altura (en centímetros); peso (en gramos); préstamo (número de veces que se ha prestado el libro en el último año); y las tres últimas corresponden a la opinión de tres expertos respecto de la encuadernación de los libros (1=muy mala, 2=mala, 3=regular, 4=buena, 5=muy buena).

Tabla N º01

libro materia precio entrada vejez altura pesopréstamo

opinión1 opinión2 opinión3

1 Estadística 106 03.05.1995 1 20.5 325 32 2 1 12 Geografía 64 06.12.1994 2 25.6 890 18 5 4 53 Estadística 252 25.10.1995 2 20.0 415 9 4 5 5

4Informática 150 03.09.1994 2 20.0 400 15 2 3 4

5 Literatura 18 12.03.1996 1 18.8 515 2 3 3 3

6Informática 231 26.06.1996 2 25.0 650 36 1 5 3

7 Historia 65 15.10.1995 1 30.6 790 5 3 3 18 Historia 80 26.11.1994 4 28.9 890 9 1 3 29 Literatura 390 07.07.1994 1 20.1 320 7 4 2 1

10Informática 110 04.05.1995 1 20.0 420 12 2 5 3

11 Estadística 174 06.10.1995 3 23.5 620 42 3 2 2


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12 Estadística 326 12.12.1996 2 23.5 720 20 4 3 413 Geografía 193 12.05.1995 3 30.9 850 10 3 3 5

14Informática 50 13.11.1994 2 20.5 620 9 1 3 2

15 Estadística 175 15.02.1996 1 22.0 475 15 2 5 516 Literatura 25 01.02.1994 1 20.0 320 1 4 4 3

A continuación declaramos las variables en Vista de Variables:

Empezamos con la variable Materia:

Figura N º 06


Se digita el nombre abreviado de la variable (materia) se pude escribir un máximo de 64 caracteres, ,los nombres deben empezar con una letra y los caracteres subsiguientes pueden ser dígito, punto, o símbolo (@, #, _ ó $).

Se indica el tipo de la variable: en nuestro caso será numérico ya que se codificará con número

Específica el número máximo de caracteres que ocupará el código de la categoría de la variable, en este caso el código ocupara a lo más 1 digito.

Aquí se indican los espacios de los decimales, en variables cualitativas los códigos no tienen decimales es por ello que se coloca el valor cero.

En esta columna se describe la variable. Se pueden escribir hasta 256 caracteres que pueden contener letras, símbolos y espacios.

Se asignan etiquetas a los valores de la variable. Es muy utilizado para representar con códigos numéricos las categorías que no son numéricas (ej. 1 – Estadística, 2 – Geografía).

Se utiliza para identificar qué información o valor está perdido o ausente, en caso de que el participante no emita respuesta porque se rehúse o porque no aplique. Esto permite que el valor perdido se excluya de muchos procesos de cálculo

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Declarando la variable Precio: Esta variable es de tipo cuantitativo continuo de escala Intervalo, en consecuencia no se utilizará código.

Figura N º 07

Declarando la variable Entrada (Fecha de entrada del libro en la biblioteca): Este tipo de variable se emplea cuando los valores de la variable representan fechas de calendario u horas de reloj; al seleccionarla aparece en el cuadro de diálogo una casilla con el listado de los diferentes formatos que el programa reconoce (ver figura 08]. Para elegir alguno de ellos basta con hacer clic sobre el formato y sucesivamente en Aceptar.


Específica el número máximo de caracteres que ocupará el valor de la variable, en este caso el precio que tiene un máximo de 3 caracteres, por lo tanto se digita el valor de 3.

Aquí se indican los espacios de los decimales, El precio es una variable cuantitativa continua, el precio tiene decimales por ejemplo 3 soles con 50 céntimos, pero el ejemplo planteado el precio no tiene decimales.

Aquí se especifica la escala de medida:En SPSS, para variable cualitativa la escala medida será bien nominal ó ordinal.Para variable cuantitativa se emplea la opción SCALE

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Figura N º 08

I.6 RECODIFICACION DE VARIABLES:


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Por ejemplo, si queremos crear 3 intervalos de precio:

1= 18 a 752= 76 a 1814= 182 a 390

Se recodifica los valores de variable Precio de acuerdo a los intervalos que nos piden, pero considerando una nueva variable que le vamos a llamar Precio2, que tomará directamente los códigos de los intervalos.

Figura N ° 09

Para recodificar seguiremos el siguiente proceso:Para formar los intervalos de precio para una variable nueva que se crea y lo vamos a denotar por precio2 (ver figura N ° 10), Seleccionamos en el menú de comandos: Transformar , luego seleccione el comando Recodificar y aparece el siguiente recuadro de diálogo para escribir los nombres de las variables:

Figura N ° 10

En la misma ventana hacemos un clip en valores antiguos y nuevos y aparece una nueva ventana que permite establecer los intervalos y sus códigos respectivos.

Para establecer los intervalos en la columna encabezada por valor antiguo seleccionamos rango y en valor nuevo le asignamos el número respectivo. Los resultados se presentan a continuación:


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Figura N ° 11

Una vez que uno culmina de recodificar la variable hacemos clic en continuar y después en aceptar y aparecen los siguientes resultados:

Figura N ° 12


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Etiquetar precio2 luego guardar el archivo de extensión SAV como cualquier archivo de Microsoft Office. (1= 18 a 75) (2= 76 a 181) (4= 182 a 390)

II. ANALISIS DESCRIPTIVO

El programa del SPSS nos permite elaborar tablas de frecuencias para una o dos características, cálculos estadísticos descriptivos, comparación de medias para dos grupos independientes, para datos pareados, para más de dos variables. Así como también nos permite realizar el análisis de regresión y correlación, aplicación de pruebas no paramétricas para comparar dos o más medianas para grupos independientes, para datos pareados, para valores dicotómicos, para probar normalidad en los datos.

Empezaremos describiendo los datos:

En el menú de comandos podemos seleccionar la opción análisis y luego la opción estadísticos descriptivos, en esta ventana tenemos las opciones de frecuencias, descriptiva, análisis exploratorio de datos, crosstabs, etc. Supongamos que deseamos calcular la frecuencia de casos según sexo, para ello se siguen los siguientes pasos:

1. Seleccione análisis2. Seleccione estadísticos descriptivos3. Seleccione Frecuencias, luego se visualizará la siguiente ventana de diálogo:

Para variable Cualitativa:

Seleccionamos la variable materia y pasamos para calcular la frecuencia según materia.


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Figura N ° 13

Figura N ° 14


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Como se aprecia en la ventana, hay opciones de seleccionar cálculos estadísticos descriptivos (Estadísticos...), generar gráficos (Gráficos), en valor del grafico elegir Porcentajes, luego de seleccionar las opciones se presiona OK., obteniendo como resultado la siguiente tabla:

Figura N ° 15

Donde nos muestra la tabla de frecuencias según materia, apreciamos libros de estadística, Geografía, etc., con su respectivo valor absoluto y porcentaje, luego nos muestra el porcentaje válido (estos dos son iguales porque no existen valores perdidos para nuestro ejemplo).

Para variable Cuantitativa:

Seleccionamos la variable ALTURA Y PESO para calcular todas las estadísticas descriptivas.

Si deseamos calcular el promedio, desviación estándar de las variables precio de toda la población, seguiremos los siguientes pasos:

1. Análisis


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2. Estadístico descriptivo3. Descriptiva4. Luego seleccionamos la variable ALTURA Y PESO en la misma

tabla para que calcule en forma simultánea para ambos, veamos la ventana de diálogo:

Figura N ° 16

Figura N ° 17

Ahora presionamos aceptar, luego la tabla de resultados será como sigue:

Figura 18

Se tiene el número de casos (N) luego muestra el número mínimo, el número máximo, la media aritmética y la desviación estándar para cada variable.


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III. ANALISIS BIVARIADO

Supongamos que se desea obtener una tabla de resultados según PRECIO2 (grupos de precio) y materia, para luego obtener la tabla se sigue los siguientes pasos:

1. Análisis2. Estadístico descriptivo3. Tabla de contingencia4. Seleccionamos las variables PRECIO2 y MATERIA, visualizando la siguiente ventana de

diálogo:

Figura N ° 19

Figura N ° 20

En fila (Rows) hemos seleccionado la variable MATERIA y en columna seleccionamos la variable PRECIO2, como se puede apreciar al pie de esta ventana hay opciones de realizar la


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prueba estadística de Chi cuadrado, etc, en estadística..., luego para seleccionar referente a los porcentajes de las celdas en Celdas... y para darle formato de salida a la tabla seleccionamos en Formato... Al presionar aceptar nos muestra la tabla de resultados que visualizaremos los resultados de la tabla

Figura N° 21

Aquí estamos considerando DOS variables cualitativas o categóricas, la salida de resultados para esta orden sería como se muestra a continuación:

Figura N ° 22

GRABAR RESULTADOS:


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1. Debe estar en la ventana de resultados2. Archivo o File 3. Guardar como... o Save File...4. Escribir el nombre del archivo de resultados, por defecto el programa le

coloca La extensión SPO. Este archivo solamente es visible en el programa SPSS, pero si usted desea leerlo en WORD, lo que puede hacer es lo siguiente:

5. APLICACIÓN DE UN ESTUDIO EXPERIMENTAL

INFLUENCIA DE LOS METODOS DE LECTURA EN EL DESARROLLO DE LAS HABILIDADES DE TRABAJO INTELECTUAL DE ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS

HIPÓTESIS GENERALLos métodos de lectura Tipo A y B influyen en el desarrollo de las habilidades de trabajo intelectual de los alumnos de la UCV.HIPOTESIS ESPECÍFICASEl método de lectura Tipo A influye en el desarrollo de las habilidades de trabajo intelectual de los alumnos de la UCV.El método de lectura Tipo B influye en el desarrollo de las habilidades de trabajo intelectual de los alumnos de la UCV.

RECOLECCION DE LOS DATOSA partir del instrumento de medición se evaluaron a tres grupos diferentes, al primero se le aplico el método de lectura tipo A, al segundo el de tipo B y al tercer grupo no se aplico ningún método, este tercer grupo fue nuestro grupo control.El instrumento consta de varias preguntas y se obtuvo como respuesta final una puntuación.Para asegurar el efecto de los métodos de lectura en los universitarios, se les aplico el instrumento antes de realizar el experimento, para conocer las condiciones iniciales de cada uno de los grupos. Luego de terminar el experimento se les aplico nuevamente el instrumento a los tres grupos.ANALISIS DE LOS DATOSPrimeramente se construirá el indicador que represente la puntuación obtenida de la aplicación del instrumento a cada uno de los grupos antes de realizar el experimento. Luego se realizaran las pruebas necesarias para constatar que los grupos estén en las mismas condiciones de habilidades de trabajo intelectual, para ello se realizará pruebas de hipótesis de la media y de varianzas.Luego de terminar el experimento se construirá otro indicador que nos permita medir el incremento en el desarrollo de las habilidades. Luego se procederá a realizar pruebas de hipótesis que nos permita conocer el efecto o la influencia de cada uno de los métodos de lectura en los estudiantes universitarios.

TRABAJO PRÁCTICO EN EL PROGRAMA SPSS

CONSTRUCCIÓN DEL INDICADORPara construir el indicador (puntuación obtenida del examen) que nos permita medir el nivel de conocimiento del alumno se plantearon dos preguntas, las cuales fueron aplicadas a los tres grupos de alumnos antes de realizar el experimento.


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Figura N ° 23

Figura N ° 24


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Figura N ° 25

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VERIFICACION DE LAS CONDICIONES INICIALES DEL EXPERIMENTO USANDO LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Figura N ° 27

Figura N ° 28


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Figura N ° 29


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Gráfico interactivo

Control Técnica I Técnica II

Grupo

5,00

7,50

10,00

12,50

PRUEBAS DE HIPOTESIS PARA MUESTRAS INDEPENDIENTES

VERIFICACION DE LAS CONDICIONES INICIALES DEL EXPERIMENTO COMPARANDO DOS GRUPOS

Figura N ° 30

Figura N ° 31


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Figura 32

Figura N ° 33

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Prueba TEstadísticos de grupo

Grupo N MediaDesviación

típ.

Error típ. de la

media

Antes Control 22 7,8864 2,35499 ,50209

Técnica I 22 7,4091 2,02153 ,43099

Figura N ° 35

Prueba de muestras independientes

,519 ,475 ,721 42 ,475 ,47727 ,66170 -,85809 1,81263

,721 41,058 ,475 ,47727 ,66170 -,85900 1,81354

Se han asumidovarianzas iguales

No se han asumidovarianzas iguales

AntesF Sig.

Prueba de Levenepara la igualdad de

varianzas

t gl Sig. (bilateral)Diferenciade medias

Error típ. dela diferencia Inferior Superior

95% Intervalo deconfianza para la

diferencia

Prueba T para la igualdad de medias

ANALISIS DE VARIANZAVERIFICACION DE LAS CONDICIONES INICIALES DEL EXPERIMENTO (COMPARANDO VARIOS GRUPOS)

Figura N ° 36

Figura N ° 37


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Figura N ° 38

Figura N ° 39

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ANOVA de un factorDescriptivos

Antes

N MediaDesviación típica

Error típico

Intervalo de confianza para la

media al 95%Mínim

oMáximo

Límite

inferior

Límite superi

orLímite

inferior

Límite superio

r

Límite

inferior

Límite superi

or

Límite inferio

r

Límite superi

or

Control22

7,8864

2,35499 ,502096,84

228,930

53,50 14,00

Técnica I22

7,4091

2,02153 ,430996,51

288,305

44,00 12,00

Técnica II22

7,0455

2,07542 ,442486,12

537,965

64,00 11,00

Total66

7,4470

2,15036 ,264696,91

837,975

63,50 14,00

Prueba de homogeneidad de varianzasAntes

Estadístico de

Levene gl1 gl2 Sig.

,305 2 63 ,738

Figura N ° 41

ANOVA

Antes

Suma de cuadrad

os gl

Media cuadráti

ca F Sig.

Inter-grupos

7,826 2 3,913 ,842 ,436

Intra-grupos

292,739 63 4,647

Total 300,564 65


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Figura n ° 42Pruebas post hoc

Comparaciones múltiplesVariable dependiente: Antes HSD de Tukey

(I) Grupo

(J) Grupo

Diferencia de medias

(I-J)Error típico Sig.

Intervalo de confianza al 95%

Límite

inferior

Límite superio

r

Límite inferio

rLímite

superior

Límite inferio

r

Control

Técnica I

,47727 ,64994 ,744 -1,08282,037

3

Técnica II

,84091 ,64994 ,404 -,71922,401

0

Técnica I

Control

-,47727 ,64994 ,744 -2,03731,082

8

Técnica II

,36364 ,64994 ,842 -1,19641,923

7

Técnica II

Control

-,84091 ,64994 ,404 -2,4010 ,7192

Técnica I

-,36364 ,64994 ,842 -1,92371,196

4

CONSTRUCCIÓN DEL INDICADOR QUE ANALICE EL EFECTO DEL MÉTODO DE ESTUDIO


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Gráfico interactivo


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Control Técnica I Técnica II

Grupo

4,00

8,00

12,00

16,00

Dif

eren

cia

VERIFICACION DEL EFECTO DEL METODO APLICADO USANDO EL ANALISIS DE VARIANZA. (COMPARANDO VARIOS GRUPOS)


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ANOVA de un factor

Descriptivos

Diferencia

22 9,8712 2,67505 ,57032 8,6852 11,0573 4,50 16,00

22 13,5000 3,06283 ,65300 12,1420 14,8580 8,50 18,33

22 13,0909 2,36918 ,50511 12,0405 14,1413 9,00 17,33

66 12,1540 3,13531 ,38593 11,3833 12,9248 4,50 18,33

Control

Técnica I

Técnica II

Total

N MediaDesviación

típica Error típico Límite inferiorLímite

superior

Intervalo de confianza parala media al 95%

Mínimo Máximo

6.

Prueba de homogeneidad de varianzas

Diferencia

Estadístico de

Levene gl1 gl2 Sig.

1,412 2 63 ,251

ANOVADiferencia

Suma de cuadrad

os gl

Media cuadráti

ca F Sig.

Inter-grupos

173,814 2 86,90711,77

1,000

Intra-grupos

465,148 63 7,383

Total 638,962 65


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Pruebas post hoc

Comparaciones múltiplesVariable dependiente: Diferencia HSD de Tukey

(I) Grupo

(J) Grupo

Diferencia de medias

(I-J)Error típico Sig. Intervalo de confianza al 95%

Límite

inferiorLímite

superior

Control

Técnica I

-3,62879(*

),81927 ,000 -5,5953 -1,6623

Técnica II

-3,21970(*

),81927 ,001 -5,1862 -1,2532

Técnica I

Control

3,62879(*)

,81927 ,000 1,6623 5,5953

Técnica II

,40909 ,81927 ,872 -1,5574 2,3756

Técnica II

Control

3,21970(*)

,81927 ,001 1,2532 5,1862

Técnica I

-,40909 ,81927 ,872 -2,3756 1,5574

* La diferencia de medias es significativa al nivel .05.

Conclusiones

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