REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA

MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACIÓN

SUPERIOR

UNIVERSIDAD GRAN MARISCAL DE AYACUCHO

VICE-RECTORADO ACADÉMICO

ESCUELA DE ADMINISTRACIÓN

SEDE EL TIGRE

MANUAL PARA EL SPSS

PROFESOR: HAMLET MATA MATA

INTEGRANTE: JULISSA MEDINA

EL TIGRE

2

INDICE

Contenido Pág.

Introducción…………………………………………………………………… 3

Programa SPSS……………………………………………………………… 4

Definición……………………………………………………………………….. 4

Características…………………………………………………………………… 5

Requerimientos…………………………………………………………………. 6

Utilización………………………………………………………………………… 6

Importancia……………………..………………………………………………. 44

Aplicaciones……………………………………………………………………. 45

Fichero de datos………………………………………………………………… 48

Versiones……………………………………………………………………….. 50

Módulos…………………………………………………………………………. 51

Conclusiones…………………………………………………………………… 54

Referencias bibliográficas…………………………………………………….. 55

Anexos…………………………………………………………………………… 56

3

INTRODUCCIÓN

Los campos de aplicación de la estadística son muy diferentes, pero

los métodos son los mismos, dando lugar a la estandarización y

automatización de las técnicas estadísticas, con una gran variedad de

programas informáticos que se diferencian entre sí por variados

aspectos (entornos de trabajo, capacidad, costos, etc.). Entre esta gama

de software se encuentra el SPSS, el cual es una potente herramienta

para realizar análisis estadísticos, tiene más de tres décadas de

existencia, fue elaborado por Hull y Nie y quizás sea el programa

informático de estadística con mayor difusión a nivel mundial.

Aprender a manejar el SPSS tiene muchas ventajas. La primordial

es la seguridad y confianza que brinda el tener esta herramienta que

efectúa los cálculos más complejos en el mundo de la estadística de

manera eficiente y eficaz, y con un mínimo de esfuerzos. Posiblemente

esta sea la razón por la cual este programa es muy utilizado en el

mundo académico y laboral. Es una de las herramientas más utilizadas

en investigación comercial y en otros muchos campos de investigación

de las ciencias sociales.

Es necesario aclarar que a pesar de la facilidad que resulta el poder

realizar cálculos con gran facilidad con los modernos programas

informáticos, es imprescindible que el investigador mantenga el control

de la situación en todo momento, y sea él quien se convierta en el

tomador de decisiones; ya que el software lo único que hace es

obedecer una orden, pero no manifiesta en ningún momento si el diseño

de nuestro estudio es el adecuado, si la técnica es la idónea, etc., ya

4

que presionar un botón o dar un clic es muy sencillo, por lo que

debemos estar siempre alertas al momento de realizar nuestro análisis

estadístico.

PROGRAMA SPSS

DEFINICION

SPSS (tambien conocido como PASW Statistics) es un conjunto de

herramientas para realizar análisis estadísticos avanzados. Posee

poderosas capacidades para generar informes y gráficos. Es utilizado

frecuentemente por estudiantes, profesores y empresas vinculados al

campo de la investigación.

Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) es un programa

estadístico informático muy usado en las ciencias sociales y las

empresas de investigación de mercado. En la actualidad, la sigla se usa

tanto para designar el programa estadístico como la empresa que lo

produce. Originalmente SPSS fue creado como el acrónimo de Statistical

Package for the Social Sciences aunque también se ha referido como

"Statistical Product and Service Solutions" (Pardo, A., & Ruiz, M.A.,

2002, p. 3).

Como programa estadístico es muy popular su uso debido a la

capacidad de trabajar con bases de datos de gran tamaño. En la versión

12 es de 2 millones de registros y 250.000 variables. Además, de

permitir la recodificación de las variables y registros según las

necesidades del usuario. El programa consiste en un módulo base y

5

módulos anexos que se han ido actualizando constantemente con

nuevos procedimientos estadísticos. Cada uno de estos módulos se

compra por separado.

Actualmente, compite no sólo con softwares licenciados como lo

son SAS, MATLAB, Statistica, Stata, sino también con software de

código abierto y libre, de los cuales el más destacado es el Lenguaje R.

Recientemente ha sido desarrollado un paquete libre llamado PSPP, con

una interfaz llamada PSPPire que ha sido compilada para diversos

sistemas operativos como Linux, además de versiones para Windows y

OS X. Este último paquete pretende ser un clon de código abierto que

emule todas las posibilidades del SPSS.

El SPSS Fue creado en 1968 por Norman H. Nie, C. Hadlai (Tex)

Hull y Dale H. Bent. Entre 1969 y 1975 la Universidad de Chicago por

medio de su National Opinion Research Center estuvo a cargo del

desarrollo, distribución y venta del programa. A partir de 1975

corresponde a SPSS Inc.

Originalmente el programa fue creado para grandes computadores. En

1970 se publica el primer manual de usuario del SPSS por Nie y Hall.

Este manual populariza el programa entre las instituciones de educación

superior en EE. UU. En 1984 sale la primera versión para computadores

personales.

Desde la versión 14, pero más específicamente desde la versión

15 se ha implantado la posibilidad de hacer uso de las librerías de

objetos del SPSS desde diversos lenguajes de programación. Aunque

principalmente se ha implementado para Python, también existe la

posibilidad de trabajar desde Visual Basic, C++ y otros lenguajes.

6

El 28 de junio de 2009 se anuncia que IBM, meses después de ver

frustrado su intento de compra de Sun Microsystems, adquiere SPSS,

por 1.200 millones de dólares

CARACTERISTICAS

Con este programa podrás:

Realizar análisis estadísticos

Estimar datos estadísticos

Crear informes estadísticos detallados

Nueva funcionalidad para programadores estadísticos

Más accesible para todo tipo de usuarios

Herramientas de investigación mejoradas

REQUERIMIENTOS DE SPSS:

Windows XP/Vista

Registro gratuito en la web del autor

Procesador Intel

512 MB de memoria RAM

Reproductor de CD-ROM

800 MB de espacio libre en el disco duro

Internet Explorer 6 o superior

UTILIZACION

Al comenzar una sesión 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

7

principal del SPSS, pero no la única. Para irnos familiarizando con las

diversas funciones del programa, estudiaremos en un primer momento

las diversas ventanas y menús con que cuenta el SPSS, profundizando

posteriormente en cada uno de ellos y utilizando ejercicios prácticos

para una mejor compresión de la temática.

En la Fig. 1 observamos en el encabezado el título principal del archivo

en el cual se está trabajando, en este caso “Sin título”, porque se

iniciará con la creación de una base de datos. En la siguiente línea se

tiene la barra del menú con las opciones de archivo, edición, ver, datos,

transformar, analizar, gráficos, utilidades, ventaja, y ayuda (?). Luego

tenemos la barra de herramientas (ver figura 2), con cada uno de sus

íconos.

En su orden, de izquierda a derecha, cada icono indica la siguiente

acción:

Abrir archivo

8

Guardar archivo

Imprimir

Recuperar cuadro de diálogo

Deshacer

Rehacer

Ir a gráfico

Ir a caso

Variables

Buscar

Insertar casos

Insertar variable

Segmentar archivo

Ponderar casos

Seleccionar casos

Etiquetas de valor

Usar conjuntos

La línea siguiente a la Barra de Herramientas (como se observa en

la Figura 1.3, en el círculo en rojo), indica el valor o atributo de la

variable en esa celda (fila y columna). Y el círculo en azul muestra las

solapas de vista de datos (valores en la base de datos) y vista de

variables (codificaciones realizadas para cada una de las variables) para

el fichero en el que se está trabajando en ese instante.

9

En la Figura 4 se observa la primera opción del menú, Archivo, que

incluye:

Nuevo. Crea nuevos ficheros o bases de datos, sintaxis, resultados

o de procesos

Abrir. Abre ficheros o bases de datos existentes, sintaxis,

resultados, de procesos u otros);

Abrir base de datos. Nueva consulta, editar consulta o ejecutar

consulta

Leer datos de texto. P uede transformar archivos de texto a tablas

Guardar. Guarda el archivo actual

Guardar Como. Guarda el archivo actual con otro nombre y en

otro directorio si así se quiere

Mostrar información de datos. Muestra los archivos de datos

posibles

Hacer caché de datos. Crea memoria para los datos que se están

introduciendo

Imprimir Imprime la operación actual.

Presentación preliminar. Se visualiza en pantalla completa la tarea

actual, tal y como se imprimirá

Cambiar servidor. Se tiene la posibilidad de cambiar de servidor al

que nos encontramos conectados.

10

Detener procesador. Interrumpe el procesamiento y análisis de

datos en el SPSS

Datos usados recientemente Muestra un listado de los datos

utilizados mas recientemente

Archivos usados recientemente Muestra los archivos que se han

utilizado recientemente

Salir Opción para salir del SPSS.

Luego tenemos la opción de Edición (Figura 5), que presenta la

siguientes subopciones:

11

En esta opción tenemos las siguientes subopciones:

Deshacer Definir valor de casilla Deshace la última acción. Muy útil

para rectificar.

Rehacer Definir valor de casilla Rehace la última acción deshecha

Cortar Corta la selección para almacenarla en el portapapeles

Copiar Copia la selección para almacenarla en el portapapeles

Pegar Pega el contenido del portapapeles en la ubicación en donde

se encuentre el cursor

Pegar variables Pega la variable del portapapeles en donde se

encuentre ubicado el cursor

Eliminar Borra la selección

Buscar Realiza la búsqueda de datos que se especifiquen

Opciones Presenta opciones de tablas, gráficos, procesos, etc.

12

La Figura 6 muestra la opción Ver , y cuenta con las siguientes

subopciones:

Barra de estado (con esta opción se activa y desactiva la barra de

estado);

Barras de herramientas (activa y desactiva las barras de

herramientas);

Fuentes Con esta opción se cambia el tamaño y estilos de las

fuentes. Textos por ejemplo

Cuadrícula Con ésta opción se activa y desactiva la cuadrícula del

editor de datos

Etiquetas de valor Sitúa etiquetas de valor en las variables

seleccionadas

Variables Con esta opción se activa el visor de variables en el

editor de datos)

La Figura 7 presenta la opción Datos , que es una de las opciones que

mayor uso tienen cuando se trata de realizar análisis con el SPSS. Entre

las subopciones tenemos las siguientes: Definir propiedades de

variables (etiqueta los valores de las variables y define otras

propiedades después de explorar datos);Copiar propiedades de

datos (permite copiar sobre el archivo de datos de trabajo, las

propiedades de un conjunto de datos y de las variables

seleccionadas); Definir fechas (Definir fechas genera variables de fecha

que se pueden utilizar para establecer la periodicidad de una serie

temporal y para etiquetar los resultados de los análisis de series

temporales); Insertar variable (permite insertar una variable en el

editor); Insertar caso (permite insertar un caso en el editor); Ir a

caso (permite situarse en un caso determinado); Ordenar

casos (permite ordenar casos según criterios

preestablecidos); Transponer(transpone filas por columnas en el editor

13

de datos); Reestructurar (reestructura los datos de varias variables –

columnas- en un único caso y convertirlos en grupos de casos

relacionados –filas- y viceversa);Fundir archivos (permite mezclar

archivos por casos o por variables); Agregar (permite agregar variables

a un archivo); Diseño ortogonal (admite diseñar y mostrar diseños

factoriales ortogonales); Segmentar archivo (admite segmentar archivos

según ciertos criterios); Seleccionar casos (admite la elección de uno o

varios casos); Ponderar casos (permite la ponderación de casos).

La Figura 8 muestra la opción Transformar , y contiene las

siguientes subopciones: Calcular (realiza cálculos); Semilla de

aleatorización (fija la semilla para el cálculo de números

aleatorios); Contar apariciones (encuentra frecuencias absolutas de

valores); Recodificar (recodifica los valores de una

variable); Categorizar variables (convierte variables cuantitativas a

cualitativas); Asignar rangos a casos(crea nuevas variables que

contienen rangos); Recodificación automática (convierte los valores

numéricos y de cadena en valores enteros consecutivos); Crear serie

temporal (crea una variable tipo serie de tiempo); Reemplazar valores

14

perdidos (Reemplazar valores perdidos creando nuevas

variables); Ejecutar transformaciones pendientes (realizar

transformaciones en espera).

La opción Analizar en la barra del menú básico contiene las

siguientes subopciones (ver figura 9): Informes, Estadísticos

descriptivos, Tablas, Comparar medias, Modelo lineal general, Modelos

mixtos, Correlaciones, Regresión, Loglineal, Reducción de datos,

Escalas, Pruebas no paramétricas, Series temporales, Supervivencia y

Respuestas múltiples.

15

Considero ésta opción del menú (Analizar) como una de las más

importantes dentro del SPSS, motivo por el cual se estudiarán cada una

de sus subopciones por separado.

La Figura 10 muestra la subopción Informes , el cual abarca los

siguientes ítems: Cubos OLAP (del inglés On-Line Analytic Processing -

Procesamiento analítico interactivo-, calcula totales, medias y otros

estadísticos univariados para variables de resumen continuas dentro de

las categorías de una o más variables categóricas de

agrupación); Resúmenes de casos (calcula estadísticos de subgrupo

para las variables dentro de las categorías de una o más variables de

agrupación); Informe de estadísticos en filas(genera informes en los

cuales se presentan distintos estadísticos de resumen en filas); Informe

de estadísticos en columnas (genera informes de resumen en los que

diversos estadísticos de resumen aparecen en columnas distintas).

Figura 10.

La figura 11 presenta la subopción de Estadísticos

descriptivos, que contienen los siguientes ítems:Frecuencias (muestra

estadísticos y representaciones gráficas que resultan útiles para

describir muchos tipos de variables, y es un buen procedimiento para la

inspección inicial de datos); Descriptivos (presenta estadísticos de

resumen univariados para varias variables en una única tabla y calcula

valores tipificados, denominados generalmente como puntuaciones

“Z”); Explorar (genera estadísticos de resumen y representaciones

gráficas, bien para todos los casos o bien de forma separada para

16

grupos de casos); Tablas de contingencia (crea tablas de clasificación

doble y múltiple y, además, proporciona una serie de pruebas y medidas

de asociación para las tablas de doble clasificación); Razón (brinda una

amplia lista de estadísticos de resumen para describir la razón entre dos

variables de escala, por ej. mediana, moda, desviación típica, máximos

y mínimos, y otros muy usuales en investigación).

A continuación tenemos la figura 12, que muestra la subopción

de Tablas, con la cual usted puede realizar todo tipo de análisis y

mostrarlos de diversas maneras, siempre en formato de tablas. Los

ítems que se incluyen acá son: Tablas personalizadas (el investigador

selecciona las variables y las medidas de resumen que aparecerán en la

tabla); Conjuntos de respuestas múltiples (se utiliza para agrupar

frecuencias de respuestas por indicadores y variables); Tablas

básicas (genera tablas con calidad de publicación que muestran

estadísticos de clasificación cruzada y de subgrupo); Tablas

generales (se pueden generar tablas que muestren diferentes

estadísticos para distintas variables, variables de respuestas múltiples,

anidación y apilación mixta o totales complejos); Tablas de respuestas

múltiples(produce tablas de frecuencia y de contingencia básicas en las

que una o más variables es un conjunto de respuestas

múltiples); Tablas de frecuencias (permite generar tablas especiales que

contengan varias variables con los mismos valores).

17

Comparar medias (Figura 13), que contiene en orden respectivo:

Medias (calcula medias de subgrupo y estadísticos univariados

relacionados para variables dependientes dentro de las categorías de

una o más variables independientes); Prueba T para una

muestra (contrasta si la media de una sola variable difiere de una

constante especificada); Prueba T para muestras

independientes (compara las medias de dos grupos de casos); Prueba T

para muestras relacionadas (compara las medias de dos variables de un

solo grupo); ANOVA de un factor (este procedimiento genera un análisis

de varianza de un factor para una variable dependiente cuantitativa

respecto a una única variable de factor -variable independiente-).

La figura 14 presenta la opción de Modelo lineal general, que

incluye los siguientes apartados:Univariante (proporciona un análisis de

regresión y un análisis de varianza para una variable dependiente

mediante uno o más factores o variables); Multivariante (proporciona un

análisis de regresión y un análisis de varianza para variables

dependientes múltiples por una o más covariables o variables de

18

factor); Medidas repetidas (analiza grupos de variables dependientes

relacionadas que representan diferentes medidas del mismo

atributo); Componentes de la varianza (se emplea para modelos de

efectos mixtos, estima la contribución de cada efecto aleatorio a la

varianza de la variable dependiente).

Posterior al Modelo lineal general, los siguientes apartados

son: Modelos mixtos (en este cuadro de diálogo le facilita al investigador

seleccionar variables que definen sujetos y observaciones repetidas, y

elegir una estructura de covarianzas para los residuos)

y Correlaciones (incluye correlaciones parciales, bivariadas y distancias).

La figura 15 presenta la subopción de Regresión, que incluye los

siguientes apartados: Lineal (estima los coeficientes de un modelo

lineal, con una o más variables independientes, que mejor prediga el

valor de la variable dependiente); Estimación curvilínea (genera

estadísticos de estimación curvilínea por regresión y gráficos

relacionados para varios modelos diferentes de estimación curvilínea por

regresión); Logística binaria (es de mucha utilidad para los casos en los

que se desea predecir la presencia o ausencia de una característica o

resultado según los valores de un conjunto de variables

predictoras); Logística multinomial (es útil en aquellas situaciones en las

que el investigador desee poder clasificar a los sujetos según los valores

de un conjunto de variables predictoras); Ordinal(permite dar forma a la

dependencia de una respuesta ordinal politómica sobre un conjunto de

19

predictores, que pueden ser factores o covariables); Probit (mide la

relación entre la intensidad de un estímulo y la proporción de casos que

presentan una cierta respuesta a dicho estímulo); No lineal (es un

método para encontrar un modelo no lineal para la relación entre la

variable dependiente y un conjunto de variables

independientes); Estimación ponderada (permite calcular los

coeficientes de un modelo de regresión lineal mediante mínimos

cuadrados ponderados -MCP, WLS-, de forma que se les dé mayor

ponderación a las observaciones más precisas -es decir, aquéllas con

menos variabilidad- al determinar los coeficientes de

regresión); Mínimos cuadrados en dos fases (utiliza variables

instrumentales que no estén correlacionadas con los términos de error

para calcular los valores estimados de los predictores

problemáticos); Escalamiento óptimo (amplía la aproximación típica

mediante un escalamiento de las variables nominales, ordinales y

numéricas simultáneamente).

Después de Regresión, tenemos la opción Loglineal analiza las

frecuencias de las observaciones incluidas en cada categoría de la

clasificación cruzada de una tabla de contingencia, e incluye los

apartados de General, Logit y Selección del modelo.

20

En la figura 16 se tiene la subopción de Clasificar, que es una de

las subopciones que mayor uso tiene cuando de realizar análisis de

conglomerados se trata. Cuenta con los siguientes ítems:Conglomerados

en dos fases (es una herramienta de exploración que descubre las

agrupaciones naturales -o conglomerados- de un conjunto de datos que,

de otra manera, no sería posible detectar);Conglomerado de K

medias (con este procedimiento se intenta identificar grupos de casos

relativamente homogéneos basándose en las características

seleccionadas y utilizando un algoritmo que puede gestionar un gran

número de casos); Conglomerados jerárquicos (combina los

conglomerados basándose en las características seleccionadas y los

clasifica en orden de jerarquía);Discriminante (este análisis resulta útil

para las situaciones en las que se desea construir un modelo predictivo

para pronosticar el grupo de pertenencia de un caso a partir de las

características observadas de cada uno de ellos).

Otra opción interesante es la de Reducción de datos, que se

observa en la figura 17, con los siguientes apartados: Análisis

factorial (identifica variables subyacentes, o factores, que expliquen la

configuración de las correlaciones dentro de un conjunto de variables

observadas); Análisis de correspondencias (describe las relaciones

existentes entre dos variables nominales, recogidas en una tabla de

correspondencias, sobre un espacio de pocas dimensiones, mientras que

al mismo tiempo se describen las relaciones entre las categorías de cada

21

variable); Escalamiento óptimo (permite realizar escalados de las

variables, cual se tratara de un mapa).

La figura 18 presenta la opción Escalas , con los siguientes

ítems: Análisis de fiabilidad (permite estudiar las propiedades de las

escalas de medición y de los elementos que las

constituyen);Escalamiento multidimensional (trata de encontrar la

estructura de un conjunto de medidas de distancia entre objetos o

casos); Escalamiento multidimensional -PROXSCAL- (su propósito es

encontrar la estructura existente en un conjunto de medidas de

proximidades entre objetos).

Continuando con nuestro caminar por el SPSS, la siguiente

subopción la componen las Pruebas no paramétricas , figura 19, entre

las que se tienen las siguientes: Chi-cuadrado (tabula una variable en

categorías y calcula un estadístico de chi-cuadrado); Binomial (compara

las frecuencias observadas de las dos categorías de una variable

dicotómica con las frecuencias esperadas en una distribución binomial

con un parámetro de probabilidad especificado. Por defecto, el

parámetro de probabilidad para ambos grupos es

0,5); Rachas (contrasta si es aleatorio el orden de aparición de dos

valores de una variable); K-S de 1 muestra (Prueba de Kolmogorov-

Smirnov para una muestra compara la función de distribución

acumulada observada de una variable con una distribución teórica

22

determinada, que puede ser la normal, la uniforme, la de Poisson o la

exponencial); 2 muestras independientes (compara dos grupos de casos

existentes en una variable); K muestras independientes (realiza pruebas

para varias muestras independientes compara dos o más grupos de

casos respecto a una variable); 2 muestras relacionadas (compara las

distribuciones de dos variables); K muestras relacionadas (compara las

distribuciones de dos o más variables).

La figura 20 presenta las Series temporales, contiene los

siguientes ítems: Suavizado exponencial(suaviza componentes

irregulares de datos de series temporales, para ello hace uso de una

variedad de modelos que incorporan diferentes supuestos acerca de la

tendencia y la estacionalidad); Autorregresión(estima un modelo de

regresión lineal con errores autorregresivos de primer

orden); ARIMA (estima modelos Arima -Modelo Autorregresivo

Integrado de Media Móvil- univariados estacionales y no estacionales,

también conocidos como modelos "Box-Jenkins"); Descomposición

estacional (estima factores estacionales multiplicativos o aditivos para

las series temporales).

La figura 21 nos muestra la opción Supervivencia, que contiene los

siguientes apartados: Tablas de mortalidad (se utiliza en situaciones en

las se desea examinar la distribución de un período entre dos eventos,

23

como por ejemplo, la duración del empleo); Kaplan-Meier (se basa en la

estimación de las probabilidades condicionales en cada punto temporal

cuando tiene lugar un evento y en tomar el límite del producto de esas

probabilidades para estimar la tasa de supervivencia en cada punto

temporal); Regresión de Cox (es un método para crear modelos para

datos de tiempos de espera hasta un evento con casos censurados

presentes); Cox con covariable dependiente del tiempo (denominado

también modelo de regresión de Cox extendido, el cual permite

especificar las covariables dependientes del tiempo).

Finalmente, en la opción de Análisis tenemos como una última

subopción Respuestas múltiples , que está integrada por las siguientes

funciones: Definir conjuntos (agrupa variables elementales en conjuntos

de categorías múltiples y de dicotomías múltiples, para los que se

pueden obtener tablas de frecuencias y tablas de

contingencia); Frecuencias ; Tablas de contingencia.

La figura 22 presenta en forma desglosada todas las subopciones

que contiene la opción de Gráficos . Esta opción nos permite realizar un

sinfín de gráficas, de todo tipo, forma, en segunda o en tercera

dimensión, como los clásicos de barras, histogramas, de dispersión,

líneas o curvas, o los poco conocidos diagramas de caja. En esta opción

usted tiene mucha versatilidad al momento de diseñar los gráficos para

la presentación de de resultados en su investigación.

24

La figura 23 presenta la opción de Utilidades dentro de la Barra del

Menú Principal, y esta contiene las siguientes

funciones: Variables (muestra información sobre la definición de la

variable seleccionada actualmente); Información del archivo (muestra

en un listado las variables de las cuales se compone el archivo); Definir

conjuntos (crea subconjuntos de variables que se muestran en las listas

de origen de los cuadros de diálogo); Usar conjuntos (restringe las

variables mostradas en las listas de origen de los cuadros de diálogo a

los conjuntos seleccionados que haya definido); Ejecutar proceso (busca

y ejecuta un archivo seleccionado, por ejemplo, una base de

datos); Editor de menús (se puede personalizar los menús utilizando

este editor).

25

La figura 24 muestra la opción de Ventana , que muestra las

ventanas que se encuentran activas en ese instante, tales como los

archivos o bases de datos en las que nos encontremos trabajando

actualmente, se observarán activas en ésta opción.

El software posee un completo sistema de ayuda al usuarios al que

puede accederse desde cualquier ventana o cuadro de diálogo. El

principal se encuentra en la Barra del Menú Principal, que se señala en

la figura 25.

26

El menú de Ayuda (?) de la barra de menús, incluye los siguiente:

Un sistema de ayuda por temáticas que permite acceder a todos

los contenidos de la ayuda usando cuatro estrategias

diferentes: contenido, índice, buscar y favoritos.

Un tutorial que explica, paso a paso, cómo llevar a cabo muchas

de las tareas propias del programa estadístico.

Un asesor estadístico que ayuda al usuario a decidir qué

procedimiento estadístico utilizar para analizar sus datos.

Además de lo anterior, también el SPSS presenta las siguientes

opciones de ayuda:

La ayuda contextual de los cuadros de diálogo y de las tablas

pivotantes, que brinda ayuda específica sobre los aspectos

concretos de un cuadro de diálogo o de una tabla del Visor de

resultados.

El botón de ayuda de los cuadros de diálogo, que permite ayuda

puntual sobre el procedimiento concreto del que en ese instante

trate el cuadro de diálogo.

La guía de sintaxis , que en la versión de este programa en Disco

Compacto contiene ayuda sobre la sintaxis específica de cada

procedimiento.

El asesor de resultados , que ofrece ayuda similar al tutorial pero

referida a las diferentes partes de las tablas pivotantes del Visor

de resultados.

La figura 26 indica el proceso para obtener ayuda a través de

los Temas . Con un simple clic usted obtiene la ventana de la derecha, y

la primera pestaña le indica una serie de temas agrupados

por Contenido.

27

La ayuda también se presenta como un índice de temas, tal y

como se observa en la figura 27.

28

En la figura 28 se observa la forma de realizar una Búsqueda en la

opción de Ayuda. Lo único que usted debe hacer es colocar una palabra

clave, tal y como señala el círculo color rojo. Luego, al obtener el listado

de temas relacionados, usted debe elegir cual es el tema que quiere

estudiar, y puede dar doble clic sobre el tema escogido o simplemente

dar un clic en la opción de "mostrar tema".

29

En la figura 29 se observan los Favoritos en la opción de Ayuda .

Acá se tiene la libertad de agregar temas que a nos parezcan de interés

y se añaden a mis Favoritos. El círculo en color azul muestra el tema

que el investigador desea añadir, le da clic en el botón "agregar" y el

círculo en color rojo muestra la lista de temas que hasta el momento se

han agregado a los temas favoritos.

30

La figura 30 brinda detalles del Asesor estadístico con que cuenta

la opción de Ayuda del SPSS. Este asesor es de gran utilidad para irnos

familiarizando con las funciones básicas del SPSS, pero hay que tomar

en cuenta que este asesor no es un sustituto del analista de datos, de

manera que hay que tener algunas ideas claras para poder sacarle

provecho.

31

La figura 31 muestra la denominada ayuda contextual , la cual es

un sistema rápido para obtener ayuda rápida que brinda información

concreta sobre aspectos relacionados con la parte específica del

programa desde la que se solicita la ayuda. Por ejemplo, el primer

recuadro de la figura es el diálogo deFrecuencias y el siguiente es

la Ayuda que el SPSS brinda sobre éste tema.

32

La figura 32 muestra otro tipo de ayuda , cuando nos encontramos en

el “Visor de Resultados”, por ejemplo en una Tabla de frecuencia ,

basta con dar un clic con el botón derecho del ratón el cuadro (gráfico ó

figura) y obtenemos un menú donde aparece la primera opción de “¿Qué

es esto?”, y dando otro clic en ésta opción, se tiene el resultado

mostrado en el recuadro con fondo amarillo. Esta es una opción que

trabajando en el SPSS resulta de suma utilidad para cuando

necesitamos conocer rápidamente un tema o asunto particular.

33

Otra opción importante en el SPSS, es el Asesor de resultados ,

el cual proporciona ayuda sobre el significado de las distintas partes de

que consta una tabla de resultados. Para ingresar al Asesor de

resultados usted lo puedo hacer de la siguiente manera:

Seleccione la tabla de resultados sobre la que desee obtener

ayuda, y colocándose sobre ella de doble clic con el botón

izquierdo del ratón, luego de un clic sobre el botón del Asesor de

resultados , tal y como lo muestra la figura 33b.

Seleccione la opción Asesor de resultados en el menú ayuda,

colocándose sobre la tabla de la que desee obtener ayuda, pulse

una vez el botón derecho del ratón y elija la opción indicada

(Figura 33a).

Una vez realizada cualquiera de los anteriores procedimientos, se

obtiene la Figura 34, que muestra paso a paso y en detalle, el

34

significado de las filas y columnas, así como define en forma precisa los

conceptos estadísticos que aparecen en dicha tabla.

35

Para irnos familiarizando aún más con nuestro programa SPSS,

vamos a proceder a crear una nueva base de datos. Al cargar o abrir el

programa SPSS surge un recuadro como lo muestra la figura 35(a),

entonces, para crear nuestra propia base de datos damos un clic en la

opción “ introducir datos ” y luego clic en “ aceptar ”. Lo primero que

debemos notar es que para ingresar valores ó datos en el SPSS, las filas

representan sujetos o casos , en tanto que las columnas constituyen

lascaracterísticas o atributos de cada sujeto en una determinada

variable. Esto se observa claramente en la figura 35(b).

36

Ahora, el siguiente paso es ir a la vista de variables para

designar nuestra primera variable de la investigación. Como ejemplo

tomaremos dos variables, la primera el “género” y la segunda la “edad”.

La figura 36 presenta dónde nos encontramos situados en este

momento. En la figura 36(a) se observa que se ha escrito el nombre de

la primera variable “género”, y se darán cuenta ustedes que al presionar

la tecla de “enter”, aparecen de inmediato valores en las otras casillas,

lo que se ve en la figura 36(b).

37

Muy bien, ahora enfoquémonos en cada una de las columnas que

aparecen en la Vista de variables , para analizar cada una de sus

propiedades.

38

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

variable que se trate, especifica los tipos de datos de cada variable. Por

defecto se asume que todas las variables nuevas son numéricas. En

nuestro caso, dejaremos la variable género como de tipo cadena

(alfanumérica), con una anchura de 8 caracteres (figura 37).

Uno de los puntos muy importantes y que debe ponérsele mucho énfasis

es la etiqueta , ya que así aparecerá la variable en nuestras tablas de

análisis. Continuando con el ejemplo anterior, seguiremos trabajando

con el nombre de “género” y así etiquetaremos la variable. En algunos

casos, cuando el nombre sea muy extenso, es recomendable utilizar

abreviaturas que identifiquen cada una de las variables, como por

ejemplo: “latino” (Latinoamericano), “estud” (estudiante), “cirplast”

(Cirujano Plástico), etc. La figura 38 nos muestra como se va

transformando hasta ahora nuestra base de datos.

39

Ahora pasamos a la opción de Valores , que es donde combinamos

números con palabras, que nos servirá para identificar características o

atributos con un simple número y viceversa.

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

momento “ninguno” en valores, como se observa en la figura 39, y

aparece el recuadro de “etiquetas de valor”.

Cuando tenemos el recuadro, lo que debemos hacer es codificar

nombres con números, asociando de esta forma un número para una

característica o atributo del sujeto. Entonces, para nuestro caso de la

variable “género”, se designará de la siguiente forma:

40

Número 1 para “femenino”, y

Número 2 para “masculino”.

Una vez hecho esto, se pulsa en el botón “añadir” para que agregue

las nuevas etiquetas de valor. La figura 39(a) muestra este proceso.

41

Ahora seguimos con la opción de perdidos. Acá se definen valores

de los datos especificados como perdidos por el usuario. A menudo es

útil para saber por qué se pierde información. Por ejemplo, puede

desear distinguir los datos perdidos porque un entrevistado se niega a

responder, o datos perdidos porque la pregunta no afectaba a dicho

entrevistado, etc. Los valores de datos especificados como perdidos por

el usuario aparecen marcados para un tratamiento especial y se

excluyen de la mayoría de los cálculos. Para nuestra base de datos

ejemplo, asumiremos que no se tienen valores perdidos.

Las últimas opciones son Alineación y Medida (Figura 41). La

“alineación” tiene que ver con la forma en que se ordena el concepto

dentro de la casilla (izquierda, centro, derecha), y la “medida” cataloga

a la variable como Nominal (cuando no se tiene ningún orden

especificado o el orden no interesa) , Ordinal (cuando existe una

ordenación de mayor a menor, o viceversa) o Escala (denominadas por

algunos autores también como de “razón”, e indican que entre un

atributo y otro existe la misma diferencia o distancia, dependiendo el

caso) . Para nuestro ejemplo, la variable “ género ” queda catalogada

con medida nominal, ya que no tiene un ordenamiento específico.

42

Ahora ya hemos completado la codificación de nuestra

variable género . Procedemos a realizar lo mismo pero para la

variable edad , de esta forma haremos un repaso de todo el

procedimiento, y que nos servirá para nuestro aprendizaje.

Con respecto a la variable edad , tendrá un tratamiento un poco

diferente, ya que podemos reclasificarla para un mejor análisis, de la

siguiente manera:

Joven, de 20 años o menos (X £ 20)

Adulto, mayor de veinte años y menor de 50 (20 < X < 50).

Persona mayor, de 50 años o más (X ³ 50).

Entonces, comenzamos colocando el nombre a nuestra variable,

tal cual se muestra en la figura 42.

Ahora ingresaremos el tipo de la variable, que quedará como

“numérica” para la edad (Figura 43).

43

Las columnas de Anchura y Decimales no se cambiarán,

dejaremos las casillas tal cual. EnEtiqueta digitaremos la palabra

“edad”, que así identificaremos nuestra variable (Figura 44).

Para la asignación de valores a la variable edad , lo realizaremos

basándonos en la clasificación anterior y con la siguiente codificación:

1, para los “jóvenes” (menores de 20 años)

2, para las personas “adultas” (de 20 años a 50 años)

3, para las personas “mayores” (mayores de 50 años).

44

Las figuras 45 muestran cómo realizaría la asignación de valores e

ingreso de los mismos.

45

46

Para quienes estemos acostumbrados a trabajar en programas

como Excel, Word, etc., no tendremos ninguna dificultad en abrir un

fichero de datos en el SPSS, ya que se hace de la misma manera. La

forma más sencilla es ir al botón “abrir” de la barra de herramientas, y

se abre un recuadro tal cual se observa en la figura 61. Además de abrir

archivos con extensión *.sav (que es la extensión propia del SPSS),

tenemos las opciones de abrir archivos de texto, Lotus, Excel, y otros

más, lo que muestra lo multifacético que es este programa para trabajar

con bases de datos.

En la figura 62 se ha elegido para abrir un archivo de Excel, y lo

único que falta es dar clic en el botón de “abrir” para cargar el archivo,

pero en la vista de datos del SPSS.

47

La figura 63 nos muestra el proceso que debe seguirse para

guardar información en el SPSS. En primera instancia, nos vamos al

menú Archivo , y se nos despliega un menú, en el cual recomiendo se

elija la opción de Guardar como , y aparece un recuadro en donde nos

pide la ubicación en la que deseamos guardar el archivo (disco C, disco

A, Memoria flash, etc.), y además nos solicita que le indiquemos en que

formato o extensión deseamos guardar el archivo (Excel, Lotus, etc.).

Una vez realizado esto, el siguiente paso es pulsar en el botón

de Guardar del recuadro, y nuestro archivo ya se encuentra salvado.

48

IMPORTANCIA

El SPSS, permite el trabajo de investigación representando los

objetos reales en objetos formales, bajo estrategias y lenguajes diversos

de representación, lenguajes de análisis de cualidades o lenguajes

asociados al manejo de cantidades pues lo cuantitativo implica o incluye

representacionalmente a lo cualitativo. Es por ello que lo mismo se

aplica en el propio campo matemático como también en el de las

ciencias de la documentación en econometría, sociometría y

psicometría, o en la generalidad de las ciencias sociales en tanto

paquete orientado a ellas.

49

En el campo de la computación y de la inteligencia artificial su

utilización es frecuente para el modelado. Esto es señalado

expresamente por un grupo de académicos investigadores del

Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la

Universidad de Alicante, cuando afirman que el SPSS es un potente

sistema de análisis estadístico y gestión de datos. Ofrece un rápido

entorno de modelización visual que abarca desde lo más simple hasta lo

más complejo para crear modelos de manera interactiva y realizar

cambios utilizando técnicas analíticas probadas y acreditadas.

APLICACIONES

Permite analizar archivos enormes de datos sin utilizar grandes

cantidades de espacio de almacenamiento temporal en disco. Asimismo,

permite la utilización del servidor; mejorando la velocidad de acceso y

proceso de la información compleja, utilizando el análisis en modo

distribuido de la información sin bloquear su computadora.

Puede ejecutar varias sesiones del programa simultáneamente en el

mismo equipo de escritorio, lo que hace posible analizar más de un

archivo de datos al mismo tiempo.

SPSS tiene un sistema de ficheros en el cual el principal son los

archivos de datos (extensión. SAV). Aparte de este tipo existen otros

dos tipos de uso frecuente:

Archivos de salida (output, extensión. SPO): en estos se despliega

toda la información de manipulación de los datos que realizan los

usuarios mediante las ventanas de comandos. Son susceptibles de

ser exportados con varios formatos (originalmente HTML, RTF o

TXT, actualmente la versión 15 incorpora la exportación a PDF

50

junto a los formatos XLS y DOC que ya se encontraban en la

versión 12)

Archivos de sintaxis (extensión. SPS): Casi todas las ventanas de

SPSS cuentan con un botón que permite hacer el pegado del

proceso que el usuario desea realizar. Lo anterior genera un

archivo de sintaxis donde se van guardando todas las

instrucciones que llevan a cabo los comandos del SPSS. Este

archivo es susceptible de ser modificado por el usuario. Muchos de

los primeros usuarios del SPSS suelen escribir estos archivos en

vez de utilizar el sistema de pegado del programa.

Existe un tercer tipo de fichero: el fichero de scripts (extensión.

SBS). Este fichero es utilizado por los usuarios más avanzados del

software para generar rutinas que permiten automatizar procesos muy

largos y/o complejos. Muchos de estos procesos suelen no ser parte de

las salidas estándar de los comandos del SPSS, aunque parten de estas

salidas. Buena parte de la funcionalidad de los archivos de scripts ha

sido ahora asumida por la inserción del lenguaje de programación

Python en las rutinas de sintax del SPSS. Procedimientos que antes solo

se podían realizar mediante scripts ahora se pueden hacer desde el

sintax mismo.

El programa cuando se instala trae un determinado número de

ejemplos o utilidades de casi todos los ficheros en cuestión. Estos son

usados para ilustrar algunos de los ejemplos de uso del programa.

Aquí está una pequeña lista de cosas que se pueden hacer

mediante este programa:

1. Introducción de datos: Vamos a vista de datos y se introducen en

DISTINTAS columnas (porque son distintas variables) de arriba abajo.

51

2. Cálculos básicos: -Para hacer operaciones: ANALIZAR>>estadísticos

descriptivos>>frecuencias (para tablas de frecuencias) ahí llevas la

variable que te interese al otro lado y le das a estadísticos donde

marcaremos todo lo que queramos saber (media, moda, mediana,

cuartiles…). Nos parecerá una pantalla nueva con los resultados. Si

necesitamos saber P 2,5 o P 97,5 habría que hacerlo aquí.

-ANALIZAR>>estadísticos descriptivos>>explorar: ahí introducimos la

variable en el primer campo (lista de dependientes) y le damos a

aceptar. Aquí nos da toda la información de antes pero ADEMÁS nos da

el intervalo de confianza y estimación muestral así como el error típico

de la media ENCIMA nos da las gráficas del diagrama tronco hojas y el

de cajas.

-Para la ASIMETRIA y la KURTOSIS: En simetría: si es negativo está

sesgada a la IZQUIERDA si es 0 es simétrica y si es positivo está

sesgada a la DERECHA.En curtosis: si está rondando el 0 es

mesocurtica, si es negativo platicúrtica y si es positiva leptocúrtica

-ANALIZAR>>estadísticos descriptivos>>frecuencias>>gráficos esto es

útil para ver la FORMA DE LA DISTRIBUCIÓN ya que podemos

superponer la curva de la normal. Si la curva se parece al histograma

podemos decir que es simétrica.

-Si por ejemplo queremos hacer una nube de puntos o un diagrama de

disperisón para ver dos variables cuantitativas,vamos a

Gráficos>>cuadro de diálogos antiguos>>dispersión

puntos>>dispersión simple>>definir>> OJO hay que saber cuál es la

dependiente y cual la independiente. En función de será la X

52

(dependiente (Y) y independiente (X)[la edad por ejemplo sería

independiente en la mayoría de los casos])

-Otra cosa que podemos sacar es el coeficiente de correlación lineal de

Pearson ANALIZAR>>correlaciones>>bivariadas. Ahí nos aparecerá una

tabla. En una diagonal siempre nos saldrá 1 (no hacer caso) en el otro

te aparecerá otro valor, que será el importante.

-El coeficiente de regresión y el coeficiente de determinación:

ANALIZAR>>regresión>>lineal. De todas las tablas que hay, hay que

fijarse en la que pone RESUMEN DEL MODELO y fijarse en la R2 (coef.

De determinación). Para sacar el coeficiente de regresión (b) hay que

mirar en una tabla llama COEFICIENTES. Ahí vemos dos numero debajo

de la B. la primera se llama constante (también denominada a) y el

segundo es el coeficiente B de regresión. En resumen hay que coger el

SEGUNDO.

-Si queremos contrastar dos medias: ANALIZAR>> comparar

medias>>prueba t para muestras independientes>>definir grupos.

-Para hacer una selección de datos de una variable:

DATOS>>Seleccionar casos>>Si satisface la condición>>Pones la

variable a la derecha=(lo que quieras comparar) Ahora ya vamos a

ANALIZAR>>explorar.

-ANALIZAR>>Estadístico descriptivo>>tablas de

contingencia>>casillas>>% en filas>> aceptar.

53

-ANALIZAR>>Estadísticos descriptivos>>Tablas de

contingencia>>Mostras grafico de barras agrupados Y estadísticos>>(el

estadístico que se quiera)

-ANALIZAR>>Comparar medias>>Prueba T para 1

muestra>>(ponemos el valor en valor de prueba)>>Aceptar `[Miramos

en Sig]

-Si queremos cambiar el nombre a las variables para que sea más

cómodo, se puede en VISTA DE VARIABLES (pestaña derecha) y clickas

en el nombre.

FICHERO DE DATOS DE SPSS

Los ficheros de datos en formato SPSS tienen en Windows la

extensión. SAV. Al abrir un fichero de datos con el SPSS, vemos la vista

de datos, una tabla en la que las filas indican los casos y las columnas

las variables. Cada celda corresponde al valor que una determinada

variable adopta en un cierto caso.

Además de esta vista de datos, en las últimas versiones del programa

existe una vista de variables en la que se describen las características

de cada una. En esta vista las filas corresponden a cada variable y las

columnas nos permiten acceder a sus características:

Nombre, limitado a 8 caracteres.

Tipo de variable (compárese este listado de opciones con los tipos

de variables estadísticas existentes)

Numérico, número en formato estándar)

Coma decimal, número con comas cada tres posiciones y

con un punto como delimitador de los decimales

54

Punto decimal, número con puntos cada tres posiciones y

con una coma como límite delimitador de los decimales.

Notación científica, número que se expresa con un formato

tal que se sigue de una E y un número que expresa la

potencia de 10 a la que se multiplica la parte numérica

previa

Fecha

Moneda dólar, formato numérico con el que se expresan

cantidades en dólares

Moneda del usuario, formato numérico con el que se

expresan cantidades en la moneda definida en la pestaña de

monedas del cuadro de diálogo "Opciones"

Cadena de caracteres o variable alfanumérica

Tamaño total

Tamaño de la parte decimal

Etiqueta de la variable

Etiquetas para los valores

Valores perdidos

Espacio que ocupa en la vista de datos

Alineación de la variable en la vista de datos

Escala de medición.

Algunos usuarios pasan por alto las características de las variables

cuando se trabaja en la base de datos. Sin embargo, cuando se utilizan

scripts o Python las características de las variables pueden tomar gran

relevancia en la construcción de procedimientos ad-hoc.

VERSIONES DEL SPSS

55

SPSS Inc. desarrolla un módulo básico del paquete estadístico

SPSS, del que han aparecido las siguientes versiones:

SPSS-X (para grandes servidores tipo UNIX)

SPSS/PC (1984, en DOS. Primera versión para computador

portátil)

SPSS/PC+ (1986 (en DOS)

SPSS for Windows 6 (1992) / 6.1 para Macintosh

SPSS for Windows 7

SPSS for Windows 8

SPSS for Windows 9

SPSS for Windows 10 / for Macintosh 10 (2000)

SPSS for Windows 11 (2001) / for Mac OS X 11(2002)

SPSS for Windows 11.5 (2002)

SPSS for Windows 12 (2003)

SPSS for Windows 13 (2004): Permite por primera vez trabajar

con múltiples bases de datos al mismo tiempo.

SPSS for Windows 14 (2005)

SPSS for Macintosh 13 (2006)

SPSS for Windows 15 (2006)

SPSS for Windows 16 (Octubre de 2007): En la lista de usuarios

de SPSS "SPSSX (r) Discussion [SPSSX-L@LISTSERV. UGA. EDU]"

varios funcionarios de la empresa anunciaron previamente la

salida de la versión 16 de este software. En ella se incorporó una

interfaz basada en Java que permite realizar algunas mejoras en

las facilidades de uso del sistema.

SPSS for Macintosh 16

SPSS for Linux 16

SPSS for Windows 17 (2008): Incorpora aportes importantes

como el ser multilenguaje, pudiendo cambiar de idioma en las

opciones siempre que queramos. También incluye modificaciones

56

en el editor de sintaxis de forma tal que resalta las palabras claves

y comandos, haciendo sugerencias mientras se escribe. En este

sentido se aproxima a los sistemas IDE que se utilizan en

programación.

SPSS for Windows 18 (2009): Cambia su denominación de SPSS

por PASW 18.

IBM SPSS Statistics 19.0 (2010)

IBM SPSS Statistics 20.0 (2011)

MÓDULOS DEL SPSS

El sistema de módulos de SPSS, como los de otros programas

(similar al de algunos lenguajes de programación) provee toda una serie

de capacidades adicionales a las existentes en el sistema base. Algunos

de los módulos disponibles son:

Modelos de Regresión

Modelos Avanzados

Reducción de datos: Permite crear variables sintéticas a

partir de variables colineales por medio del Análisis Factorial.

Clasificación: Permite realizar agrupaciones de

observaciones o de variables (cluster analysis) mediante

tres algoritmos distintos.

Pruebas no paramétricas: Permite realizar distintas pruebas

estadísticas especializadas en distribuciones no normales.

Tablas: Permite al usuario dar un formato especial a las salidas de

los datos para su uso posterior. Existe una cierta tendencia dentro

de los usuarios y de los desarrolladores del software por dejar de

lado el sistema original de TABLES para hacer uso más extensivo

de las llamadas CUSTOM TABLES.

57

Tendencias

Categorías: Permite realizar análisis multivariados de variables

normalmente categorías. También se pueden usar variables

métricas siempre que se realice el proceso de recodificación

adecuado de las mismas.

Análisis Conjunto: Permite realizar el análisis de datos recogidos

para este tipo específico de pruebas estadísticas.

Mapas: Permite la representación geográfica de la información

contenida en un fichero (descontinuado para SPSS 16).

Pruebas Exactas: permite realizar pruebas estadísticas en

muestras pequeñas.

Análisis de Valores Perdidos: Regresión simple basada en

imputaciones sobre los valores ausentes.

Muestras Complejas: permite trabajar para la creación de

muestras estratificadas, por conglomerados u otros tipos de

muestras.

SamplePower (cálculo de tamaños muestrales)

Árboles de Clasificación: Permite formular árboles de clasificación

y/o decisión con lo cual se puede identificar la conformación de

grupos y predecir la conducta de sus miembros.

Validación de Datos: Permite al usuario realizar revisiones lógicas

de la información contenida en un fichero ".sav" y obtener

reportes de los valores considerados atípicos. Es similar al uso de

sintaxis o scripts para realizar revisiones de los ficheros. De la

misma forma que estos mecanismos es posterior a la digitalización

de los datos.

SPSS Programmability Extension (SPSS 14 en adelante). Permite

utilizar el lenguaje de programación Python para un mejor control

de diversos procesos dentro del programa que hasta ahora eran

realizados principalmente mediante scripts (con el lenguaje SAX

58

Basic). Existe también la posibilidad de usar las

tecnologías .NET de Microsoft para hacer uso de las librerías del

SPSS. Aunque algunos usuarios han cuestionado sobre la

necesidad de incluir otros lenguajes, la empresa no tiene esto

entre sus objetivos inmediatos.

Desde el SPSS/PC hay una versión adjunta denomina SPSS

Student que es un programa completo de la versión correspondiente

pero limitada en su capacidad en cuanto al número de registros y

variables que puede procesar. Esta versión es para fines de enseñanza

del manejo del programa.

59

CONCLUSIONES

El SPSS es un software que se utiliza mayormente para cálculos

estadísticos, aunque incluye un sin número de utilidades.

Actualmente, la estadística ha adquirido, de manera progresiva,

una mayor relevancia en todos los sectores universitarios y, en

general, en la sociedad.

SPSS, es un poderoso sistema para realizar análisis estadísticos y

gestión de información en un entorno gráfico, con ayuda de menús

descriptivos y cajas de diálogo que solicitan información al usuario

para realizar el trabajo más pesado. La mayoría de las tareas se

pueden realizar simplemente dando clic, pero lo más importante

es saber que es lo que realmente queremos que realice el sistema,

de tal forma que nos ayude en el análisis de la información, del

experimento y/o de la investigación.

A pesar de que SPSS parece tener más ventajas respecto a SAS,

no podemos generalizar diciendo que es mejor, son solo dos

opciones distintas. El usar este tipo de herramientas en una

empresa, si bien no es obligatorio, es un factor que puede influir

de manera directa en el desempeño de la misma.

Las herramientas de éste tipo son bastante útiles no solo por

permitirnos realizar analíticas predictivas, sino también por ser

programas de muchas aplicaciones en una.

Como todos los programas en ambiente Windows, su manejo es

hace fácil, accesible y eficiente, pero con un gran problema, ya

que debido a la facilidad de uso y rapidez, proporciona mucha

información que realmente no queremos o no sabemos analizar.

60

Cuenta con una simple interfase para el análisis estadístico,

proporciona opciones para desarrollar el trabajo en forma rápida y

eficiente; debido a que se trabaja a través de ventanas

especificas, editor de datos, para definir las variables, un visor o

ventana de resultados, para analizarlos, mostrándolos o

ocultándolos de forma selectiva.

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

Martín Martín, Q.:Cuadernos de Estadística:Contraste de Hipótesis.

Editorial La Muralla y Editorial Hespérides S.L.

Pardo, A. y Ruiz, M. A. (2002). SPSS 11. Guía para el análisis de datos.

Madrid: McGraw-Hill. ISBN 84-841-3750-7.

Tejedor Tejedor, F.J.:Cuadernos de Estadística:Aplicaciones diversas del

análisis de varianza. Editorial La Muralla y Editorial Hespérides S.L.

Vicente, Mª L.; Girón, P.; Nieto, C.; Pérez, T.: Diseño de Experimentos.

Soluciones con SAS y SPSS. Editorial Prentice Hall.

Paginas consultadas:

www.uca.es/serv/ai/formacion/spss/Inicio.pdf

http://es.wikipedia.org/wiki/SPSS

http://www.estadistico.com/arts.html?20001113

http://www.unalmed.edu.co/~estadist/Esta1/INDUCCION%20SAS.pdf

61

http://einstein.uab.es/_c_serv_estadistica/Manuals/ManualSAS.PDF

http://halweb.uc3m.es/esp/Personal/personas/jmmarin/esp/Progra/SAS

_V8_V1_2.pdf

http://estadistica.ieg.csic.es/tutoriales/PDF/SintaxisSPSS.pdf