Introducción a SPSS

Sandro Miguel Honores Vasquez

Gestión de Base de Datos

CIS

Conceptos Previos

¿Que es SPSS?

• Statistical package for the social sciences (Software estadístico para las CC.SS.)

• Permite construir una base de datos

• Realiza análisis descriptivo de los datos

• Elabora gráficos y tablas complejas

• Tiene una finalidad estadística y tiene su propio lenguaje de programación

• Se utiliza en ciencia, investigación y negocios

Iniciando en SPSS

Importa los datos de un archivo de

base de datos

Crea un nuevo archivo

Define los parámetros de un archivo de base

de datos

Permite abrir todos los archivos

de datos

Tipos de archivos

TIPOS

DATOS (.sav)

Son los generados por el editor o importados

RESULTADOS (.spo)

Son los archivos generados por el sistema se muestran resultados

SINTAXIS (.sps)

Contienen la líneas de código de los procedimientos realizados

El entorno de Edición Datos

Casos, registros u observaciones

Variables

Vistas de datos

Menú

Barra de Herramientas

Editor de contenido

Numero de caso y nombre de

variable

Vistas de variables

Casos y Variables

Casos Va en las filas

Son los casos o datos

específicos

Son los registros y

observaciones

Variables Van en las columnas

Son las características que definen los datos o

«casos»

Cada variables

cuenta con 10 propiedades

diferentes

• Se ha ingresado un caso, un dato. Este tiene dos variables:

Nombre y apellido

Edad

• De forma automática se genera dos nombre de variables con sus propiedades

Variable

Propiedades de las Variables

Variables Nombres: Debe ser único, hasta 64 bytes

Tipo: Puede ser numérico, coma y/o punto, notación científica, fecha, moneda, etc.

Anchura: Máximo de dígitos

Decimales: Numero de decimales

Etiqueta: Para describir la variable

Valores: Es la leyenda que visualiza la categoría del datos

Perdidos: Se aplica cuando no se obtiene una respuesta coherente de algún entrevistado

Columnas: Se refiere al formato de presentación

Alineación: Determina la alineación del dato

Medidas: Son las escalas de medición

Medida

Nominal: Indican categorías o a un

grupo de pertenencia. Genero,

estado civil, etc.

Ordinal: Indican superioridad,

relaciones de mayor o menor. Nivel de

ingresos, nivel educativo , etc. Escala:

Representan magnitudes,

intervalos. Edad, ventas, la altura, temperatura, etc.

Nominal

• Es una variable cualitativa que agrupa datos sin jerarquía entre si

• Nombres, países, razas, estado civil, etc.

Ordinal

• Es una variable cualitativa que posee orden, secuencia progresión, jerarquía

• Grados de desnutrición, nivel de instrucción, nivel socio económico, días de la semana, etc.

Escala

• Es una variable cuantitativa numérica, pueden asumir cantidad infinita de valores (continuas) o una cantidad finita(discretas).

• Continuas: Peso, talla, ingreso personal.

• Discretas: Numero de hijos

Creando una base de datos

Recuerde…

La estadística:

• Recolecta datos

• Analiza la frecuencia con que se repiten ciertos fenómenos

• Explica e interpreta las condiciones regulares con que ocurren fenómenos de tipo aleatorios.

«Cuando alguien deja de cumplir un compromiso, hay un 95% de probabilidad de que eso vuelva a suceder.»

Se quiere realizar una encuesta con el personal de una fabrica y realizar el análisis estadístico usando SPSS. Los pasos van a ser los siguientes:

Paso 1: Definir Variables

Paso 2: Ingresar Datos

Paso 3: Elaborar gráficos

Paso 4: Análisis Estadístico

Paso 1: Definiendo variables

• Ir a «vista de variables» y escribir lo siguiente:

Paso 2: Editando las variables

• Editando el tipo de valor en Apellidos y Nombres a cadena de 20 caracteres

• Ir a la variable «sexo» aplicando 0 decimales

• Colocando los valores a las categorías 1(M) y 2(F)

• Editando los valores de la variable «Instrucción»

Paso 3. Ingresando los datos

• Ir a vista de datos e ingresar la siguiente información

• Para mostrar y/o ocultar las etiquetas de valor. ir a vista de datos y activar o desactivar dicho comando:

Recodificación de Variables

• Es usual que luego ingresar los datos sea necesario categorizar los datos, en este caso se aplica la recodificación en una nueva variable.

• Vamos a recodificar la variable remuneración añadiendo una variable referida al tipo de categoría de remuneración de forma que 1 sea hasta 900, 2 de 1000 a 1999, y 3 para los valores de 2000 a mas.

Recodificando variables: Ir a transformar/Recodificación en distintas variables

• Añadir la variable remuneración y añadir al panel.

• Añadir nombre «Remun_Cat, etiqueta «Categoria de remuneración»

• Aplicar «Valores antiguos y nuevos»

• En ventana de recodificación añadir lo siguiente:

1

2

3 • Finalmente no olvide

convertir la variable en ordinal y modificar los decimales

Paso 4. Generando una distribución de frecuencias

• Ir al menú Analizar, estadísticos descriptivos,

Frecuencias

• Seleccionar las variables referidas al nivel de instrucción y luego hacer clic en aceptar

• En la vista resultado aparece la distribución de frecuencias

Paso 5. Generando el gráfico de una variable

• Repetir el procedimiento e ir al botón gráficos y elegir «Gráficos de Barras»

• En la vista resultado aparece el gráfico de barras.

Paso 6. Generando Tablas personalizadas

• Ir a Analizar/Tablas

• Arrastrar las variables sexo e instrucción en columnas

• En filas arrastrar remuneración

• Activar ocultar y en posición activar «Por defecto»

• Para aplicar mas opciones hacer doble clic en la tabla

• Se abre un menú para modificar aspectos de la tabla.

Paso 7. Generando Percentiles

• Ir al menú Analizar/ estadísticos descriptivos/Frecuencias/Estadísticos

• Añadir percentil 20,30,70

• Active: cuartiles, media, máximo, mínimo y asimetría.

MEDIA: Es la suma de todas las puntuaciones

dividas por el numero de puntuaciones

ASIMETRIA: Nos indica si los datos se distribuyen de

forma uniforme.

Asimetría = 0 Es simétrica cuando la misma cantidad de valores se encuentran a los dos lados de la media

Asimetría > 0 Es asimétrica + pues los valores se tiende a reunir más en la parte derecha de la media (Son mayores).

Asimetría < 0 Es asimétrica - pues los valores se tiende a reunir más en la parte izquierda de la media (Son menores).

PERCENTILES: Calcula los valores por debajo de los

cuales se encuentra el 25%, el 50% y el 75% de los casos

• La asimetría nos permite saber en que zona se concentra los valores de la variable.

Asimetría positiva (o a la derecha): Hay valores más separados de la media a la derecha.

Asimetría negativa (a la izquierda): Hay valores más separados de la media a la izquierda.

Media Media

Interpretando el resultado

• La media del nivel de instrucción es de 2.30, es decir se acercan al nivel superior.

• La asimetría es de -,687, es asimetría negativa

• La instrucción menor es 1 y mayor es 3

• El percentil 20, indica que el 20% de los encuestados tiene un nivel de instrucción cerca al 1 (Primaria)

Ejercicio 1

• Crear la siguiente base de datos de los pacientes ingresados al tratamiento considerando las siguientes variables:

- Apellidos y Nombres - Sexo - Edad - Peso al ingreso - Peso1 - Peso2 - Peso3 • Ingresa los datos de 10 personas y genera: Frecuencias,

grafico de barras, asimetría, desviación, máximo, mínimo y percentiles.

Ejercicio 2

• Crear la siguiente base de datos sobre la aplicación de un Test Psicométrico. Las Variables son:

• Nombre y apellido

• Sexo

• Edad

• Item 1: Valores a,b,c,d y e

• Item 2: Valores a,b,c,d y e. Igual hasta el item 5.

Ejercicio 3

• Crear la siguiente base de datos de los postulantes considerando las siguientes variables:

- Apellidos y Nombres - Sexo - Edad - Ocupación: Tiene 5 valores: Obrero, Empleado, Gerente, Independiente, Sin empleo - Lugar de Nacimiento: Tiene 3 valores: Lima, provincias o extranjero. - AFP: Valores Si o No