Práctica N°2 SPSS

Universidad José Carlos Mariátegui

Para Windows en Español

SPSS 15.0 Básico - Avanzado

Práctica:

Tema: Manejo de Variables y Manipulación de Datos

Lic. Mónica Robles Ramírez Pág. 1/4 Cel.: 953945585 / RPM: *454553 Email: [email protected]

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1. Creación o Transformación de Variables

Este comando nos va a permitir crear nuevas variables o transformar las ya existentes mediante el uso de

operadores aritméticos, funciones aritméticas, funciones estadísticas, funciones lógicas, funciones de cadena,

funciones de fecha y hora, funciones de distribución, funciones de variables aleatorias y funciones de valores

perdidos.

Menú: Transformar/ Calcular Variable

1. Asignar un nombre a la nueva variable. Este nombre lo introduciremos en la celda Variable de destino.

2. Especificar el tipo de variable que queremos crear y, opcionalmente, la etiqueta de la nueva variable.

3. En Expresión numérica tendremos que escribir la expresión a través de la cual se determina los distintos

valores que toma esta nueva variable. Para ello tenemos una serie de botones con dígitos del 0 al 9,

operadores aritméticos, operadores lógicos, etc. Además, tenemos un conjunto de funciones que nos

permitirán realizar distintas operaciones. Para obtener una descripción de la utilidad de una función o de un

botón de la calculadora, se ha de hacer clic con el botón derecho sobre el nombre de dicha función o

sobre dicho botón de la calculadora.

4. Con el botón "Si..." podemos establecer una expresión condicional. De esta forma, la nueva variable sólo

se calculará para aquellos casos en los cuales se cumpla la condición. En aquellos casos, en los que no se

cumpla la condición la nueva variable no tomará ningún valor y, como resultado de ello, tendremos un valor

perdido del sistema. Al presionar dicho botón aparece un cuadro de diálogo, deberemos seleccionar

la opción Incluir si el caso satisface la condición y establecer la condición que ha de cumplir un

determinado caso para que el valor correspondiente de la nueva variable sea calculado. Finalmente

haremos clic en el botón "Continuar".

5. Hacer clic en el botón "Aceptar" del cuadro de diálogo de Calcular variable.

Ejemplo 1: Abrir el Archivo Encuesta.sav Calcula una nueva variable denominada difer, definida como la

diferencia entre los años de escolarización del encuestado y de su padre. Esta nueva variable sólo deberá generarse

para aquellos hombres de edad comprendida entre 20 y 45 años.




Práctica:



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2. Recodificar Variables

Permite modificar los valores de las variables recodificándolos. Esto es útil para añadir o combinar categorías en una

variable. El resultado de la recodificación puede guardarse en la misma variable, sustituyendo así los valores

originales, o bien generar una nueva variable.

a) Para recodificar los valores de una variable en la misma variable:

Elegir los menús: Transformar/ Recodificar/ En las mismas variables...

- Seleccionar las variables que se deseen recodificar. Si se seleccionan varias variables, deberán ser del mismo tipo (numéricas o de cadena).

- Pulsar en Valores antiguos y nuevos y especificar cómo recodificar los valores. Si se desea, se puede definir un subconjunto de casos que se van a recodificar.

b) Para recodificar los valores de una variable en una nueva variable:

Elegir los menús: Transformar/ Recodificar/ En distintas variables...

- Seleccionar las variables que se deseen recodificar. Si se seleccionan varias variables, deberán ser del mismo tipo (numéricas o de cadena).

- Introducir el nombre de una (nueva variable) de los resultados para cada variable seleccionada y pulsar Cambiar.

- Pulsar en Valores antiguos y nuevos y especificar cómo recodificar los valores. Si se desea, se puede definir un subconjunto de casos que se van a recodificar.

- También existe la posibilidad de realizar la recodificación automáticamente, el sitema se encarga de establecer la transformación e informa de cuáles son y a qué corresponden los valores de la nueva variable.

3. Manipulación de Archivos

3.1. Ordenar datos

Permite ordenar todos los casos de un archivo, utilizando como criterio una o más variables.

Elegir el menú: Datos / Ordenar casos. Entonces, aparecerá en pantalla el siguiente cuadro de diálogo:




Práctica:



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Deberemos introducir en el cuadro "Ordenar por", en primer lugar, la variable que va a constituir el criterio de

ordenación principal y, a continuación, la variable o variables que se van a tener en cuenta cuando existan

determinados casos que tengan para dicha variable el mismo valor. Asimismo, habrá que especificar el "Orden de

clasificación", es decir, si queremos que los casos los ordene de menor a mayor (ascendente) o de mayor a menor

(descendente).

Ejemplo 2: En el Archivo Encuesta.sav, Ordena los casos por el número de hijos en orden ascendente y en el

caso de que tengan varios encuestados el mismo número de hijos, por la categoría ocupacional en orden

ascendente.

3.2. Transponer datos y variables

Esta opción intercambia filas y columnas, leyendo filas como variables y las columnas como casos. Pueden

seleccionarse una, varias o todas las variables para trasponer. Aquellas variables que no sean seleccionadas, no

aparecerán en la nueva ventana de datos. Al realizar esta operación se generará un nuevo archivo de datos con las

filas y las columnas (seleccionadas) transpuestas, y se perderán las variables no usadas.

Menú Datos/ Transponer. Entonces, podremos observar en pantalla un cuadro de diálogo:

En "Variables" habrá que introducir las variables (columnas) que van a pasar a ser casos (filas) en el

nuevo archivo de datos. Además, opcionalmente, en "Variable de nombres" deberemos teclear el nombre de la

variable del archivo de datos sin transponer cuyos valores van a ser adoptados como nombres de las nuevas

variables. Siempre que se transponga, surgirá una nueva variable denominada CASE_LBL que contendrá los

nombres de las variables antes de la operación de transposición. En el caso de que no se introduzca ninguna

variable en Variable de nombres, el programa asignará por defecto a las nuevas variables los nombres VAR001,

VAR002, VAR003, etc.




Práctica:



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3.3. Agrupar datos

Esta opción permite agrupar casos basándose en los valores de una variable de agrupación y crear un nuevo archivo

donde habrá un caso por cada grupo.

En el Menú Datos/Agregar

Variable de segmentación:/Agregar variable: Función Y abrimos el nuevo archivo para ver los casos agrupados.

3.4. Separar los datos en grupos para su análisis (segmentar archivos)

Este comando nos va a permitir dividir nuestro archivo de datos en distintos grupos de elementos. Por ejemplo, pensemos que tenemos las variables peso, edad y sexo. Podríamos estudiar el peso y la edad por separado en los hombres y en las mujeres. En el Menú Datos / Segmentar archivo o emplear el botón de la barra de herramientas:

Segmentar un archivo es un procedimiento que crea un nuevo grupo cada vez que aparece un nuevo valor de la variable que se emplea para segmentar el archivo de datos.

Las opciones que podemos seleccionar en el cuadro de diálogo son: • Analizar todos los casos, no crear los grupos: Analiza todos los casos juntos. De esta manera, si se selecciona esta opción se dejará de realizar los distintos análisis estadísticos para cada uno

de los posibles grupos en que estuviera segmentado el archivo, pasando a realizarse sobre el total de casos.

• Comparar los grupos: Los resultados obtenidos tras la ejecución de un determinado procedimiento se presentan juntos para que puedan ser comparados.

• Organizar los resultados por grupos: Los resultados de cada grupo se presentan por separado para cada grupo en que esté segmentado el archivo.




Práctica:

Tema: Análisis de Series Temporales


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1. Análisis de Series Temporales: Los datos de serie temporal son aquellos que aparecen ordenados cronológicamente. Este tipo de datos es frecuente en el análisis económico, de ahí el interés por su estudio en carreras universitarias relacionadas con el mundo de la economía y la empresa. Se puede definir serie temporal como una sucesión de observaciones de una variable ordenadas en el tiempo. El análisis de series temporales puede perseguir dos fines fundamentalmente: la descripción de una serie temporal y la predicción de la evolución futura de la misma. El análisis clásico de series temporales se basa en un modelo de descomposición que considera a toda serie temporal integrada por cuatro componentes las cuales deberán ser aisladas en el análisis que nos ocupa:

Tendencia. Representa el movimiento general a largo plazo de una serie temporal. Ciclo. Representa oscilaciones de la variable con una amplitud superior al año. Estacionalidad. Representa oscilaciones de la variable aleatoria de una periodicidad igual o inferior al

año, y que se reproducen de manera reconocible cada año. Residuo. Movimiento que no muestra un carácter periódico reconocible.

Para llevar a cabo un análisis clásico descriptivo de una serie temporal con Microsoft Excel habrá que seguir los siguientes pasos:

Introducir datos y definir fechas Representación gráfica de la serie Determinación de la tendencia Determinación de la estacionalidad

1.1 Introducir datos y definir fechas Para llevar a cabo este tema vamos a utilizar los datos del archivo ingresos.sav, que recogen la evolución de los ingresos trimestrales (en miles de soles) de una empresa industrial a lo largo de 4 años (desde 1991 a 1994). Una vez abierto el archivo en SPSS, seleccionamos los datos, copiamos, abrimos la Hoja de cálculo Excel y pegamos. De esta forma tenemos los datos de la variable a estudiar en Excel. A continuación, ya en Excel, creamos una variable denominada FECHA y se complementa (1T91, 2T91, 3T91, 4T91, 1T92, ......., 4T94)

1.2 Representación Gráfica de la serie Un análisis clásico descriptivo de una serie temporal resultaría incompleto si no se lleva a cabo la representación gráfica de la serie temporal, la cual persigue identificar patrones de comportamiento regulares que permitan plantear hipótesis sobre la estacionalidad y el ciclo, el esquema según el cual se combinan las componentes de la serie temporal o la existencia de outliers o valores atípicos en la serie temporal que adviertan de errores en la recolección de los datos o de fenómenos imprevistos de un impacto excepcionalmente grande en los valores de la variable. Para llevar a cabo la representación gráfica de una serie temporal, en Excel, seleccionamos Insertar/Gráfico/Líneas.

Ingresos (Y)

150

140

130

120

110

100

90

80

70




Práctica:



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1.3 Determinación de la tendencia Para determinar la tendencia de la serie, acudimos al método de las medias móviles. Los pasos a seguir son los siguientes:

1º. Calculamos la media móvil de la serie para cada 4 elementos, al tratarse de datos trimestrales (p=4). Para ello el primer valor de la media móvil en nuestra serie de ingresos sería =(A2+A3+A4+A5)/4 ó =PROMEDIO(A2:A5) y se situaría en la celda C3. Una vez calculada, arrastraríamos la fórmula hasta la celda C15

2°. Como p es par, para centrar la serie, calculamos nuevamente medias móviles, pero, en este caso, de orden 2. Así, el primer valor de esta serie, ya centrada, se sitúa en la celda D4 y su expresión numérica sería =PROMEDIO(C3:C4). Nuevamente, arrastraríamos la fórmula hasta la celda D15. Y así, obtendríamos las medias móviles centradas, que recogen la componente extraestacional (tendencia-ciclo).

1.4 Determinación de la Estacionalidad A continuación, dividimos (al tratarse de un modelo multiplicativo) la serie original entre la tendencia-ciclo para obtener una nueva serie que recoge la estacionalidad-residuo, también llamada Índices Específicos de Variación Estacional -IEVE ik -. El primer valor de esta nueva serie se sitúa en la celda E4 y para obtener su valor

escribimos =A4/D4 y arrastramos hasta E15. 1°. Para eliminar la componente residual, promediamos por trimestres de modo que compensen estas variaciones. Calculamos así los Índices Generales de Variación Estacional - IGVE ik - , también llamados

Índices Brutos de Variación Estacional , para cada trimestre. Así, el IGVE del primer trimestre se obtendría =PROMEDIO(E6;E10;E14)*100. De forma análoga se obtendría los tres restantes. 2°. A continuación se calcula la media aritmética de todos los IGVE ik . Y finalmente, hallamos los Índices

Generales de Variación Estacional Ajustados -IGVEA ik -, (también llamados Índices de Variación

Estacional) cuya expresión matemática sería el cociente entre IGVE de cada trimestre y el promedio de los IGVE. 3°. Según los datos de nuestro ejemplo, los trimestres más favorables para los ingresos de la empresa son el tercero y el cuarto en los que sobre un nivel de medio de ingresos, éstos aumentan un 4,19 y un 18.01% respectivamente.

4°. Finalmente, para la obtención de la serie desestacionalizada, eliminamos las variaciones estacionales dividiendo cada valor de la serie por el correspondiente IGVEA en tanto por uno.

A continuación se muestran los resultados del ejemplo realizado en Excel con el archivo ingresos.




Práctica:



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2. Análisis de Series Temporales con SPSS Para la realización de un análisis clásico descriptivo de una serie temporal con SPSS habrá que seguir los siguientes pasos:

Introducción de datos y definición de fechas. Representación gráfica de una serie temporal. Determinación de la tendencia. Determinación de la estacionalidad.

2.1 Introducción de datos y definición de fechas El primer paso que hay que dar para la realización de un análisis clásico descriptivo de una serie temporal pasa por la necesaria definición de variables e introducción de los datos en las vistas de variable y datos de SPSS, para lo cual se procederá de acuerdo con lo ya explicado anteriormente.

Las fechas se definirán utilizando el menú Datos / Definir fechas, una vez que están metidos los datos. El comando Definir fechas de SPSS nos permite generar variables de fecha que se pueden utilizar para establecer la periodicidad de una serie temporal y para etiquetar los resultados del análisis de series temporales. Tras la ejecución del comando Definir fechas se ejecutará el cuadro de diálogo representado en la figura 1.

Figura 1: Cuadro de diálogo Definir fechas

En este cuadro de diálogo se debe seleccionar el formato de fecha deseado en el recuadro con encabezamiento Los casos son. Una vez realizada esta operación, habrá que indicar la fecha de la primera observación de la serie en el recuadro El primer caso es. Finalmente, se hará clic con el botón izquierdo del ratón sobre el botón Aceptar. Una vez realizada la operación descrita en el párrafo anterior en el visor de resultados aparecerá una anotación en la que se indica el nombre y la etiqueta de las nuevas variables creadas como consecuencia de la operación realizada y en el editor de datos aparecerán las nuevas variables creadas con sus respectivos valores (figura 2).

Figura 2: Variables creadas en el editor de datos al definir fechas (Datos mensuales)




Práctica:



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Ejemplo 1: Iremos desarrollando un ejemplo basado en datos reales para hacer la práctica completa. Para ello nos

vamos a basar en la serie que recoge el número de viajeros de la CostaVerde que nos hemos descargado de la página web del Instituto Nacional de Estadística (INE). Esta serie temporal se encuentra en el archivo viajeros.sav. La fecha de la primera observación de esta serie temporal es enero de 1990 y la fecha de la última observación considerada es junio de 2002.

El primer paso a dar una vez abierto el archivo viajeros.sav es Definir la fecha de comienzo y la periodicidad de los datos de la serie objeto de estudio. Para ello ejecutaremos Datos / Definir fechas. A continuación, en el cuadro de diálogo que aparece en la pantalla ingrese lo siguiente:

Los casos son: Años, meses El primer caso es: Año: 1990 Mes: 1

2.2 Representación Gráfica de una Serie Temporal Para la representación gráfica de una serie temporal en SPSS se siguen los siguientes pasos: Ir al Menú Gráficos / Interactivos/Líneas…: Aparece en pantalla el siguiente cuadro de diálogo:

Figura 3: Cuadro de diálogo Crear Líneas

En la pestaña Asignar variables arrastrar la variable al recuadro correspondiente, tanto para el eje X, como al eje Y, si desea que se muestren los valores y determinar algunas opciones de línea, ir a la pestaña de Puntos y Líneas. En la pestaña de Títulos podrá establecer el título, subtítulo y nota al pié del gráfico. En la pestaña Opciones podrá elegir el tipo de ordenamiento de los datos y el estilo del fondo y la amplitud de cada eje. Para modificar el formato del gráfico, desde la ventana de resultados hacer doble clic sobre el gráfico y se abrirá el Editor de Gráficos, desde allí podrá modificar cualquiera de los elementos del gráfico, haciendo clic sobre cada elemento o clic derecho y seleccionar la opción a utilizar.

Íconos de orientación

Opciones de dimensión




Práctica:



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Ejemplo 2: Representemos gráficamente la serie del número de viajeros de la Costa Verde con el menú Gráficos /

Interactivos / Líneas…

Figura 4: Gráfico de líneas del archivo viajeros.sav

Observamos la estacionalidad de la serie, que indica que para estudiar su evolución en el tiempo (tendencia), habrá que desestacionalizarla.

2.3 Determinación de la tendencia de la serie temporal La tendencia es la componente central de una serie, y nos indica cuál es la dirección de su movimiento. En la práctica los métodos más utilizados para su estimación consisten en ajustar la serie por una función matemática dependiente del tiempo o los que se basan en el cálculo de medias móviles. Nosotros únicamente expondremos el método de la media móvil.

Método de la media móvil Para la aplicación de esta metodología habrá que dar los siguientes pasos:

- Elegir un valor de “p” que represente el período de oscilaciones más importante que posee la serie. - Calcular las medias móviles centradas mediante el comando Crear serie temporal de SPSS. Para

ejecutar este comando hacer clic en el Menú Transformar / Crear serie temporal…. Se activa el cuadro de diálogo que se representa en la figura 5.

Figura 5: Cuadro de diálogo Crear serie temporal

Los puntos/líneas m uestran Medias

JA

N 1

990

AP

R 1

990

JU

L 1

990

OC

T 1

990

JA

N 1

991

AP

R 1

991

JU

L 1

991

OC

T 1

991

JA

N 1

992

AP

R 1

992

JU

L 1

992

OC

T 1

992

JA

N 1

993

AP

R 1

993

JU

L 1

993

OC

T 1

993

JA

N 1

994

AP

R 1

994

JU

L 1

994

OC

T 1

994

JA

N 1

995

AP

R 1

995

JU

L 1

995

OC

T 1

995

JA

N 1

996

AP

R 1

996

JU

L 1

996

OC

T 1

996

JA

N 1

997

AP

R 1

997

JU

L 1

997

OC

T 1

997

JA

N 1

998

AP

R 1

998

JU

L 1

998

OC

T 1

998

JA

N 1

999

AP

R 1

999

JU

L 1

999

OC

T 1

999

JA

N 2

000

AP

R 2

000

JU

L 2

000

OC

T 2

000

JA

N 2

001

AP

R 2

001

JU

L 2

001

OC

T 2

001

JA

N 2

002

AP

R 2

002

FECHAS

100000

200000

300000

Nú

me

ro d

e v

iaje

ros d

e la

Co

sta

Verd

e

CANTIDAD M ENSUAL DE VIAJER OS - ENER O 19 90 A JUNIO 200 2




Práctica:



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En el cuadro de diálogo Crear serie temporal (figura 8) se introducirá en el recuadro Nuevas variables la variable cuya tendencia se quiere determinar y en el recuadro Nombre y función se indicará el Nombre de la nueva variable a crear que recogerá la tendencia de la serie (viajero_1), la Función de la serie que recoge la tendencia (Media móvil centrada) y la Amplitud. (12 para series mensuales, 4 para series trimestrales…)

Como resultado de esta última operación se creará una nueva variable con el nombre MediaMóvil que recogerá la tendencia de la serie temporal. - Representar gráficamente los valores de la tendencia recogidos en la variable MediaMóvil y los valores que

toma la serie temporal en los distintos momentos del tiempo utilizando el comando Líneas… del menú Gráficos, visto anteriormente.

Ejemplo 3: Vamos a obtener la tendencia de la serie Viajeros de la Costa Verde por el método de las medias

móviles siguiendo los pasos descritos anteriormente.

2.4 Determinación de la estacionalidad De entre los métodos estudiados en teoría para la descomposición estacional de una serie, el único que va a ser expuesto para su resolución con SPSS va a ser el método de la media móvil. La aplicación de este método con SPSS implica dar los siguientes pasos:

• Clic en el menú Analizar de la barra de menú de SPSS, seleccionar la opción Series

temporales/Descomposición estacional. Aparecerá en la pantalla el cuadro de diálogo que se representa en la figura 6.

Figura 6: Cuadro de diálogo Descomposición estacional

Los puntos/líneas muestran Medias

JU

L 1

990

OC

T 1

990

JA

N 1

991

AP

R 1

991

JU

L 1

991

OC

T 1

991

JA

N 1

992

AP

R 1

992

JU

L 1

992

OC

T 1

992

JA

N 1

993

AP

R 1

993

JU

L 1

993

OC

T 1

993

JA

N 1

994

AP

R 1

994

JU

L 1

994

OC

T 1

994

JA

N 1

995

AP

R 1

995

JU

L 1

995

OC

T 1

995

JA

N 1

996

AP

R 1

996

JU

L 1

996

OC

T 1

996

JA

N 1

997

AP

R 1

997

JU

L 1

997

OC

T 1

997

JA

N 1

998

AP

R 1

998

JU

L 1

998

OC

T 1

998

JA

N 1

999

AP

R 1

999

JU

L 1

999

OC

T 1

999

JA

N 2

000

AP

R 2

000

JU

L 2

000

OC

T 2

000

JA

N 2

001

AP

R 2

001

JU

L 2

001

OC

T 2

001

FECHAS

126000

135000

144000

153000

162000

171000

180000

189000

198000

207000

216000

225000

234000

243000

252000

TE

ND

EN

CIA

TENDENCIA DE LOS VIAJEROS DE LA COSTA VERDE

Método de las Medias Móviles




Práctica:



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En el cuadro de diálogo Descomposición estacional (figura 6) se introducirá en el recuadro Variables, la variable o variables a las que se le va a realizar la descomposición estacional y se indicará en Modelo el esquema que sigue la serie (multiplicativo o aditivo). Finalmente, en el recuadro Ponderaciones de la media móvil se seleccionará la opción Todos los puntos por igual cuando el número de subdivisiones hechas dentro del año sea impar y Puntos finales ponderados por .5 en caso de que sea par. Pulsando el botón Guardar del cuadro de diálogo representado en la figura 6 se indicará cómo se van a tratar las nuevas variables creadas como consecuencia de la descomposición estacional de la serie pudiéndose optar por: - Añadir al archivo. Añade las nuevas variables creadas mediante este procedimiento al archivo activo. Por

defecto. - Reemplazar las existentes. Guarda sólo las variables del procedimiento actual. Si en el archivo activo

existen ya estas variables, se sustituirán. - No crear. Indica que no se deberá guardar ninguna variable.

• Interpretación de los resultados de la descomposición estacional.

Como consecuencia de la descomposición estacional se crean 4 nuevas variables que se añaden al archivo. El contenido de cada una de estas nuevas variables es el que se denota a continuación:

STC. Recoge la componente tendencia ciclo resultante de aplicar un análisis de la tendencia utilizando

el método de la media móvil. El comando Descomposición estacional permite por lo tanto la determinación de la tendencia a través del método de la media móvil cuando el valor de p es igual al número de subdivisiones que se realicen dentro del año.

SAF. Recoge los factores de estacionalidad de la serie los cuales se repiten cada 3, 4, 12... veces

en función de si se dispone de una serie cuatrimestral, trimestral, anual... Estos también se presentan en el visor de resultados.

Su interpretación depende de si en la descomposición estacional se ha considerado un esquema aditivo o multiplicativo:

- Aditivo. Cuando toma el valor igual a 0 no existe estacionalidad en el período concreto en el que lo toma, cuando este es positivo en un período concreto el valor de la variable toma valores superiores a los de la media en ese período, mientras que cuando es negativo ocurre lo contrario.

- Multiplicativo. Cuando toma el valor igual a 1 no existe estacionalidad en el período concreto en el que lo toma, cuando este es mayor que 1 en un período concreto el valor de la variable toma valores superiores a los de la media en ese período, mientras que cuando es menor que 1 ocurre lo contrario.

SAS. Recoge los valores de la serie desestacionalizada y se calcula por la diferencia entre los

valores de la serie y los factores de estacionalidad en el caso de que el esquema sea aditivo y por el cociente en el caso de que el esquema sea multiplicativo.

ERR. Contiene la componente residual o errática de la serie. Es posible su cálculo utilizando el resto de las componentes si se tiene en cuenta el esquema de composición de la misma.

Ejemplo 4: Desestacionalicemos nuestra serie: Analizar / Series temporales / Descomposición estacional. Elegimos el modelo multiplicativo y como tomamos medias móviles de orden 12, marcamos puntos finales ponderados por 0.5. Finalmente, hacemos clic en el botón Aceptar.




Práctica:



3

Observando los factores de estacionalidad obtenidos, que se muestran a continuación, vemos que los meses de temporada baja el componente estacional alcanza los valores más reducidos (véase enero, febrero, noviembre y diciembre), mientras que en los meses correspondientes al periodo veraniego (julio, agosto y septiembre) esta componente toma los valores más altos.

Figura 7: Factores de Estacionalidad

Se han creado 4 nuevas variables y, a continuación, vamos a representar la componente tendencia-ciclo junto con la original mediante el comando Gráfico/ Generador de Gráficos:

Figura 8: Cuadro de Diálogo Generador de Gráficos




Práctica:



3

T 1

obteniendo:

Figura 9: Gráficos de Lineal Múltiple

3. Tasas de variación Las tasas de variación son instrumentos que facilitan el análisis descriptivo de la evolución de una serie temporal. La tasa de variación en términos porcentuales representa el crecimiento o decrecimiento del valor observado en el periodo t respecto a otro periodo, generalmente anterior en el tiempo.

La tasa de variación del periodo t se define mediante la expresión:

Dado que las series turísticas de periodicidad inferior a la anual presentan normalmente un comportamiento

estacional, las tasas de variación nos proporcionan una información muy afectada por la estacionalidad. Por eso, se utilizan tasas que comparan el valor observado en el periodo t con el valor observado en el mismo periodo del año anterior.




Práctica:



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Ejemplos:

- Tasa de variación mensual interanual

- Tasa de variación trimestral interanual

A continuación, describiremos los pasos para determinar tasas de variación con el programa SPSS:

1) Obtener la serie retardada (Yt-L) uno o varios periodos dependiendo de que se quiera calcular la tasa

de variación intermensual o intertrimestral o una tasa de variación trimestral o mensual interanual. Para ello, se usará Transformar / Crear Serie Temporal. Observando la figura 5, en el recuadro Nuevas variables introduciremos la variable objeto de estudio. En segundo lugar, en Función seleccionaremos Retardo y en Orden introduciremos 1 para Yt-1, 4 para Yt-4 o 12 para Yt-12.

Por último, se hace clic sobre el botón Aceptar.

2) Para finalizar, del menú Transformar se ejecuta el comando Calcular, introduciendo en el recuadro Expresión numérica la expresión de la tasa de variación que se desee calcular.

Ejemplo 5: Vamos a calcular tanto la tasa de variación mensual interanual como la tasa de variación intermensual

siguiendo los pasos descritos anteriormente.

Práctica N°2 SPSS

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