Curso Básico SPSS

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Presentación para el curso introductorio al SPSS de la Universidad Tecnológica de Bolívar.

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CURSO :

INTRODUCCIÓN AL PROCESO DE INVESTIGACIÓN E INNOVACIÓN

FACULTAD DE EDUCACIÓNINSTITUTO DE EDUCACIÓN E INNOVACIÓN EDUCATIVA – GRUPO DE INVESTIGACIÓN EDUCACIÓN

MÓDULO :CURSO BÁSICO DE SPSS

FACILITADOR:

Jairo Acosta SolanoIngeniero Industrial - UTB

Especialista en Finanzas – U de CMsc en Educación y Tecnologías de la Información y Comunicaciones - UOC

CONTENIDO

• Generalidades de la investigación cuantitativa• Alcances de la investigación cuantitativa

– Exploratoria– Descriptiva– Correlacional– Explicativa

• Aspectos fundamentales del instrumento de medición– De la variable al ítem– Codificación– Niveles de medición

• Generalidades sobre SPSS– Ejecución del programa– Creación o importación de la base de datos– Configuración de las propiedades o atributos de los ítems o reactivos– Exploración de datos– Estadística descriptiva– Evaluación de la fiabilidad y validez del instrumento de medición

GENERALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA (1)

AristótelesLa investigación

científica se basa en la observación

De las observaciones a los principios generales

o explicativos (inducción)

Método inductivo-deductivo

GENERALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA (2)

Galileo

La investigación científica debe relacionar los

fenómenos observados o evidenciados

numéricamente

De las observaciones medibles a las leyes

universales

Reducción a la física

ALCANCES DE LA INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA

Estudios Exploratorios

Es utilizado cuando el objeto de interés es un tema poco estudiado.

Estudios Descriptivos

Describe propiedades, características y rasgos importantes de un fenómeno

objeto de análisis. Identifica tendencias de un grupo o población.

Estudios correlacionales

Asocia variables mediante un patrón que se puede predecir para un grupo o

población.

Estudios explicativos

Busca establecer las causas de los eventos, sucesos o fenómenos que se

estudian.

Alcances

ASPECTOS FUNDAMENTALES DEL INSTRUMENTO DE MEDICIÓN. DE LA VARIABLE

AL ÍTEMVariable Dimensión Indicadores Ítems

Recursos de la Web 2.0 Uso Grado en que los docentes de planta perciben como hacen uso los recursos de la Web 2.0

• Blog o bitácoras• Microblogs• Wikis• Marcadores sociales• Podcasting• Vídeo Streaming• Documentos en línea• Redes sociales

Basados en la escala de Likert

1. Muy bajo2. Bajo3. Medio4. Alto5. Muy alto

Conocimiento Grado en que los docentes de planta perciben el conocimiento que tienen de los recursos de la Web 2.0

Mismas opciones de respuesta y escala de valoración

ASPECTOS FUNDAMENTALES DEL INSTRUMENTO DE MEDICIÓN. CODIFICACIÓN

Sexo:a) Masculinob) Femenino

P.1. Sexo:1. Masculino2. Femenino

P.2. ¿El curso básico de SPSS cumple con sus expectativas?1. Muy en desacuerdo2. En desacuerdo3. Indiferente4. De acuerdo5. Muy de acuerdo

ASPECTOS FUNDAMENTALES DEL INSTRUMENTO DE MEDICIÓN. NIVELES DE

MEDICIÓN (1)

Nivel de medición nominalDos o más categorías, sin orden ni jerarquía. Ejm:

P.1. Sexo:1. Masculino2. Femenino

ó

P.1. Sexo:1. Femenino2. Masculino

Nivel de medición ordinalLas categorías mantienen un orden de mayor a menor. Ejm:

P.1. Estrato socioeconómico:

6. Alto5. Medio-Alto4. Medio3. Medio-Bajo2. Bajo1. Muy bajo0. Inferior

ASPECTOS FUNDAMENTALES DEL INSTRUMENTO DE MEDICIÓN. NIVELES DE

MEDICIÓN (2)

Nivel de medición por intervalosAdemás del orden y jerarquia entre las diferentes categorías, se establecen intervalos iguales en la medición. El cero es arbitrario no real.

Nivel de medición de razónIgual que el anterior pero el cero es real y absoluto.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

¿POR QUÉ SPSS/PASW?

Fuente: http://www.pacosaez.com/FSL/Material/Entradas/2009/4/26_ESQUEMA_DESCRIPTIVA.htmlStat

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EJECUCION DEL PROGRAMA

CREACIÓN/IMPORTACIÓN DE LA BASE DE DATOS

CONFIGURACIÓN DE LOS ATRIBUTOS DE LOS ÍTEMS

Nombre de la variable: asignado por el investigador de acuerdo al ítemTipo de variable: Numérica, cadena, fecha, notación científica, coma flotante, etc.Anchura: Extensión de la variableDecimales: cantidad de decimales de las cifras numéricasEtiqueta: Descripción de la variableValores: códigos asignados a cada opción de respuesta

Perdidos: códigos de las categorías de los valores perdidosColumnas: debe coincidir con la anchura e incluye decimales y el punto decimalAlineación: derecha, izquierda o centroMedida: Nivel de medición del ítem: nominal, ordinal, intervalo o razón.

EXPLORACIÓN DE DATOS

Variables de matriz: son columnas o ítems de la base de datos.

Variables de investigación: son las propiedades medidas y que forman parte de la hipótesis o lo que se pretende describir.

Identificación de ítems compuestos: cuando una variable de investigación es medida por varias variables de matriz deben ser transformadas en una sola variable. Por ejemplo:

RND(Median(P8.1.Blogsobitácoras,P8.2.MicroBlogs,P8.3.Wikis,P8.4.MarcadoressocialesSocialbookmarking,P8.5.Podcasting,P8.6.VídeoStreaming,P8.7.Documentosenlínea,P8.8.RedesSociales))

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ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Cerca del 75% de los encuestados hace un uso entre medio y bajo de los recursos de la Web 2.0, la media se ubica por debajo de 3 y la mediana es igual a 3 lo que implica que el 50% de los sujetos se encuentran por debajo y por encima del uso medio de la Web 2.0

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Si Sig > 0,05 la los datos siguen una distribución normal, si no provienen de una distribución no paramétrica.

H0 (hipótesis nula): Los datos provienen de una población normal.

TABLAS DE CONTINGENCIANivel de medición: Nominal y ordinal

En SPSS:H0: Las variables de investigación no se relacionanHa: Las variables de investigación se relacionan

Si Sig > 0,05 se acepta la hipótesis nulaSi Sig < 0,05 se acepta la hipótesis alternativa

Grados de Libertad

gl = (n - 1)(k - 1)

TABLAS DE CONTINGENCIA

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

VALIDEZ Y CONFIABILIDAD DEL INSTRUMENTO DE MEDICIÓN

Valores alfa de Cronbach:

< 0,25 Baja confiabilidad+- 0,5 Confiabilidad media> 0,75 Aceptable> 0,9 Confiabilidad elevada

ESTADISTICA INFERENCIAL

ANÁLISIS PARAMÉTRICOS

SUPUESTOS•La distribución poblacional de la variable dependiente es normal.•El nivel de medición de las variables es por nivel o razón.•Cuando dos o más poblaciones son estudiadas, deben tener una varianza homogénea.

COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE PEARSON

El coeficiente de correlación de Pearsones un prueba estadìstica que sirve para analizar el grado de relación entre dos variables medidas en un nivel de intervalos o razón.

Características:•Se simboliza con “r”.•La prueba en sí no considera causalidad entre las variables.•Nivel de medición: por intervalos o razón.•Puede variar de -1 a +1.•El coeficiente de correlación al cuadrado se conoce como el coeficiente de determinación.

COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE PEARSON – VALORES DE “r”

0,00 : No hay correlación0,10 : Muy débil0.25 : Débil0.50 : Media0,75 : Considerable0,90 : Muy fuerte1.00: Perfecta

REGRESIÓN

La regresión es un modelo estadístico para estimar el efecto de una variable sobre otra.

Características:• Hipótesis: Correlacionales y

causales.• Variables: Una dependiente

y otra independiente.• Nivel de medición: Por

intervalos o razón.

PRUEBA t

La prueba t es una prueba estadística que evalúa si dos grupos difieren entre sí de manera significativa.

Característica:H0: los grupos no difieren e forma significativa,Nivel de medición: Intervalos o razón.

Si Sig > 0,05, se acepta H0,

ANÁLISIS DE VARIANZA UNIDIRECCIONAL O DE UN FACTOR

Esta es una prueba estadística para analizar si más de dos grupos difieren significativamente entre sí en cuanto a sus medias y varianzas.

Características:• Hipótesis: de diferencias entre más de dos grupos.• Variables: una dependiente y una independiente.• Nivel de medición. la variable independiente es categórica y la dependiente

por intervalo o razón.