ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CON SPSS SPSS es una aplicación

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CON SPSS
(2602) Estadística Económica
Joaquín Alegre y Magdalena Cladera
SPSS es una aplicación para el análisis estadístico. En este material se
presentan los procedimientos básicos de este programa para la gestión y el
análisis descriptivo de datos. Concretamente, los contenidos son los siguientes:
1. Entorno de trabajo .........................................................................1
2. Etiquetado de las variables y los valores .......................................4
3. Selección de casos ........................................................................7
4. Transformación de las variables ....................................................9
5. Análisis descriptivo de variables cualitativas................................12
6. Análisis descriptivo de variables cuantitativas .............................15
6.1. Distribución de frecuencias e histograma .............................15
6.2. Estadísticos descriptivos ......................................................15
7. Asociación de variables cualitativas.............................................21
8. Correlación...................................................................................24
1. ENTORNO DE TRABAJO
Tipos de archivos
-
Archivos de datos. Extensión .sav.
-
Resultados: Extensión .spo.
-
Sintaxis: Extensión .sps.
Importación de datos desde Excel
Es suficiente con abrir el archivo desde SPSS. Si el archivo tiene varias hojas
debe indicarse cual es la que quiere utilizarse, así como el rango de celdas en
el que se encuentran los datos que desean importarse, si éste es distinto al que
aparece por defecto. Una vez abierto, se guarda con extensión .sav.
Ejemplo 1. En la Figura 1, Figura 2 y Figura 3 se presentan los pasos a seguir
para abrir el archivo EDT02.xls desde SPSS.
1
Figura 1
Figura 2
2
Figura 3
Exportación de datos a Excel
Es suficiente con, desde SPSS, guardar el archivo que se desea exportar con
extensión *.xls.
Ejemplo 2. En la Figura 4 y la Figura 5 se presentan los pasos a seguir para
guardar el archivo EDT02.sav como archivo de Excel.
Figura 4
3
Figura 5
2. ETIQUETADO DE LAS VARIABLES Y LOS VALORES
Cada una de las variables de una base de datos de SPSS tiene un nombre que
puede tener hasta ocho caracteres. Un nombre tan corto puede ser poco
informativo, de manera que resulta conveniente especificar, además, una
etiqueta para la variable, es decir, una definición que permita identificar
fácilmente su contenido.
Por otra parte, también es de gran utilidad a la hora de interpretar los
resultados de los análisis estadísticos, tener etiquetados los valores de las
variables cualitativas, es decir, asociar a cada uno de los valores una definición
que exprese su significado.
Vista de datos y Vista de variables
En un archivo de datos de SPSS hay dos pestañas:
-
Vista de datos (Figura 6), en la que se tienen los valores de las variables
para cada observación.
-
Vista de variables (Figura 7), en la que se presenta la información sobre
diversas características de las variables (nombre, tipo, anchura,
decimales, etiqueta, valores perdidos, columnas, alineación, medida).
4
Figura 6
Figura 7
El etiquetado de las variables y los valores se lleva a cabo desde la pestaña
Vista de variables, tal y como se explicará a continuación.
5
Etiquetado de las variables
El etiquetado de una variable consiste en especificar una definición, lo más
breve y clara posible, que permita identificar con claridad el significado de dicha
variable.
Ejemplo 3. En la Figura 8 se muestra como la variable días se ha etiquetado
con la expresión Días de estancia en las Islas.
Figura 8
Haciendo clic se puede
modificar el nombre de
la variable
Haciendo clic se puede
escribir la etiqueta de la
variable
Etiquetado de los valores
Las categorías de una variable cualitativa suelen representarse por valores
numéricos. El etiquetado de los valores consiste en especificar para cada uno
de ellos una breve definición que permita identificar cual es la categoría de la
variable que representan.
Ejemplo 4. En la Figura 9 se muestra el procedimiento de etiquetado de los
valores de la variable edad, para indicar que el valor 1 se corresponde con
Menores de 30 años, el valor 2 con Entre 30 y 45 años, etc.
6
Figura 9
1
2
3. SELECCIÓN DE CASOS
En ocasiones interesa trabajar sólo con una parte de los datos, con aquellos
que cumplen determinadas características, para lo que es útil la opción
Seleccionar casos del menú Datos.
Ejemplo 5. De la Figura 10 a la Figura 12 se muestra como se seccionarían las
observaciones correspondientes a los turistas menores de 30 años.
Figura 10
7
Figura 11
En este cuadro se
escribe la condición
que deben cumplir
los datos que se
van a seleccionar
Figura 12
!!!
Si se activa esta opción
se perderán de forma
irrecuperable todas las
observaciones que no se
seleccionen
Para volver a trabajar con todas las observaciones se activa la opción Todos
los casos en el cuadro de diálogo de la Figura 13.
8
Figura 13
4. TRANSFORMACIÓN DE LAS VARIABLES
Las opciones Calcular y Recodificar del menú Transformar permiten realizar
transformaciones en las variables o crear nuevas variables a partir de las ya
existentes en la base de datos.
Ejemplo 6. En la Figura 14 se ilustra como utilizar la opción Calcular para
obtener una variable que contenga el gasto en euros (geuros) a partir de la
variable de gasto en pesetas (gtotal).
9
Figura 14
Expresión utilizada
para el cálculo de
la nueva variable
Nombre de la
nueva variable
La opción Recodificar permite, por ejemplo, agrupar un conjunto de valores de
una variable categórica, agrupar en intervalos una variable cuantitativa,
cambiar la codificación de los valores, etc.
Existen dos opciones:
-
Recodificar en la misma variable. Se substituye la variable original por
la/s variable/s recodificada/s.
-
Recodificar en distintas variables. Se mantiene la variable original y se
añade/n la/s variable/s con la nueva codificación.
Ejemplo 7. De la Figura 15 a la Figura 17 se muestra el procedimiento a seguir
para recodificar la variable nacionalidad, de manera que los valores superiores
a 4 queden recogidos en una única categoría representada por el valor 5. En
primer lugar se selecciona Recodificar Î En distintas variables del menú
Transformar.
10
Figura 15
2
1
Nombre y
etiqueta de la
nueva variable
3
Figura 16
Tomarán valor 5
en la variable
recodificada
Los valores
superiores a 4 en
la variable original
1
2
Figura 17
Se quedan igual
en la variable
recodificada
El resto de valores
(1 a 4) de la
variable original
11
Si en algún momento se quiere un resumen de las variables contenidas en una
base de datos de SPSS, sus características y su etiquetado, se puede obtener
seleccionando la opción Mostrar información de datos del menú Archivo, o bien
seleccionando la opción Información del archivo del menú Utilidades.
Por otra parte, para ver en la base de datos las etiquetas de los valores, se
tiene que seleccionar la opción Etiquetas de valor en el menú Ver.
5. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE VARIABLES CUALITATIVAS
La opción Frecuencias del menú Analizar Î Estadísticos Descriptivos permite
obtener distribuciones de frecuencias, representaciones gráficas de dichas
distribuciones, y los estadísticos descriptivos más utilizados.
Ejemplo 8. De la Figura 18 a la Figura 22 se expone el procedimiento a seguir
para realizar un análisis descriptivo básico de la variable edad. Los resultados
que se obtienen son los de la Figura 23.
Figura 18
1
2
3
12
Figura 19
Figura 20
Figura 21
13
Figura 22
Figura 23
Estadísticos
EDAD
N
Válidos
Perdidos
Mediana
Moda
575
3
2,00
1
EDAD
Válidos
Perdidos
Total
Frecuencia
MENOS DE 30 AÑOS
263
ENTRE 30 Y 45
204
ENTRE 45 y 60
87
MÁS DE 60 AÑOS
21
Total
575
Sistema
3
578
EDAD
Perdido
MÁS DE 60 AÑOS
ENTRE 45 y 60
MENOS DE 30 AÑOS
ENTRE 30 Y 45
14
Porcentaje
45,5
35,3
15,1
3,6
99,5
,5
100,0
Porcentaje
válido
45,7
35,5
15,1
3,7
100,0
Porcentaje
acumulado
45,7
81,2
96,3
100,0
6. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE VARIABLES CUANTITATIVAS
6.1. Distribución de frecuencias e histograma
Para obtener la distribución de frecuencias de una variable cuantitativa es
conveniente agrupar los valores en intervalos. Posteriormente puede obtenerse
la distribución de frecuencias y su representación gráfica de la forma descrita
en el epígrafe anterior.
Otra forma de representar gráficamente la distribución de frecuencias de una
variable cuantitativa es mediante un histograma. Para obtenerlo puede
utilizarse una de estas dos alternativas:
-
Se sigue el procedimiento descrito en el epígrafe 5, y en el cuadro de
diálogo de la Figura 21 se activa la opción Histogramas.
-
Se selecciona la opción Histograma del menú Gráficos.
En ambos casos se obtiene el mismo resultado.
Ejemplo 9. En la Figura 24 se tiene el histograma del gasto total.
Figura 24
GASTO TOTAL PC Y DIA
60
50
40
30
Frecuencia
20
Desv. típ. = 4720,52
10
Media = 10353,9
N = 535,00
0
0
0,
00 , 0
25 00
0 ,0
23 0
00 , 0
21 00
0 ,0
19 00
0 ,0
17 00
0 ,0
15 00
0 ,0
13 00
0
11 0,0
0
90 0,0
0
70 0,0
0
50 0,0
0
30 0,0
0
10
GASTO TOTAL PC Y DIA
6.2. Estadísticos descriptivos
El procedimiento expuesto en el epígrafe 5 también permite obtener los
principales estadísticos descriptivos de una variable cuantitativa. Los
estadísticos que interese obtener se seleccionan en el cuadro de diálogo de la
Figura 19.
Alternativamente, se puede utilizar la opción Estadísticos descriptivos Î
Descriptivos del menú Analizar.
15
Ejemplo 10. Para obtener un resumen de los principales estadísticos
descriptivos de la variable días puede procederse de la forma que se muestra
en la Figura 25 y la Figura 26. Los resultados que se obtienen son los de la
Figura 27.
Figura 25
Figura 26
16
Figura 27
Estadísticos descriptivos
DÍAS DE ESTANCIA
N
Rango
Mínimo
Máximo
Media
Desv. típ.
Varianza
Asimetría
Curtosis
N
N válido (según lista)
Estadístico
578
28
2
30
10,19
3,983
15,862
,882
1,892
578
Error típico
,17
,102
,203
Otra alternativa, algo más completa que las anteriores, consiste en seleccionar
la opción Estadísticos descriptivos Î Explorar del menú Analizar. Esta opción
permite obtener un resumen de los principales estadísticos descriptivos de
posición
central
y
de
dispersión,
percentiles,
valores
extremos,
y
representaciones gráficas como el histograma o el diagrama de caja.
Ejemplo 11. De la Figura 28 a la Figura 31 se muestra la utilización de la
opción Explorar para obtener los principales instrumentos que permiten realizar
un análisis descriptivo de la variable días. Los resultados que se obtienen son
los de la Figura 32.
Figura 28
17
Figura 29
Figura 30
Figura 31
18
Figura 32
Explorar
Resumen del procesamiento de los casos
Casos
Perdidos
N
Porcentaje
0
,0%
Válidos
N
Porcentaje
578
100,0%
DÍAS DE ESTANCIA
Total
N
Porcentaje
578
100,0%
Descriptivos
DÍAS DE ESTANCIA Media
Intervalo de confianza
para la media al 95%
Límite inferior
Límite superior
Estadístico
10,19
9,86
Error típ.
,166
10,51
Media recortada al 5%
Mediana
Varianza
Desv. típ.
Mínimo
Máximo
Rango
Amplitud intercuartil
Asimetría
Curtosis
10,07
8,00
15,862
3,983
2
30
28
7,00
,882
1,892
,102
,203
Percentiles
Promedio
ponderado(definición 1)
Bisagras de Tukey
DÍAS DE ESTANCIA 5
10
25
50
75
90
95
DÍAS DE ESTANCIA 25
50
75
6,00
7,00
7,00
8,00
14,00
14,00
14,00
7,00
8,00
14,00
19
Valores extremos
DÍAS DE ESTANCIA Mayores
Menores
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
Número
del caso
307
331
340
43
102
360
111
110
550
540
Valor
30
30
30
21
21a
2
2
2
3
3b
a. En la tabla de valores extremos mayores sólo se muestra
una lista parcial de los casos con el valor 21.
b. En la tabla de valores extremos menores sólo se muestra
una lista parcial de los casos con el valor 3.
DÍAS DE ESTANCIA
Histograma
300
200
Frecuencia
100
Desv. típ. = 3,98
Media = 10,2
N = 578,00
0
2,5
7,5
5,0
12,5 17,5 22,5 27,5
10,0 15,0 20,0 25,0 30,0
DÍAS DE ESTANCIA
40
30
307
331
340
20
10
0
-10
N=
578
DÍAS DE ESTANCIA
20
7. ASOCIACIÓN DE VARIABLES CUALITATIVAS
La distribución de frecuencias conjunta de dos variables cualitativas, así como
las medidas estadísticas que permiten analizar su asociación, tanto si se trata
de variables nominales como de variables ordinales, se pueden obtener
mediante la opción Descriptivos Î Tablas de contingencia del menú Analizar.
Ejemplo 12. El procedimiento a seguir para el análisis de la asociación entre la
edad y la intención de retorno se muestra en la Figura 33 a la Figura 36. Los
resultados que se obtendrían son los presentados en la Figura 37.
Figura 33
21
Figura 34
Figura 35
22
Figura 36
Figura 37
Resumen del procesamiento de los casos
N
PIENSA VOLVER A
PASAR LAS
VACACIONES EN
NUESTRA ISLA * EDAD
Válidos
Porcentaje
543
93,9%
Casos
Perdidos
N
Porcentaje
35
N
6,1%
Total
Porcentaje
578
100,0%
Tabla de contingencia PIENSA VOLVER A PASAR LAS VACACIONES EN NUESTRA ISLA * EDAD
PIENSA VOLVER A SI
PASAR LAS
VACACIONES EN
NUESTRA ISLA
NO
Total
Recuento
Frecuencia esperada
% de PIENSA
VOLVER A PASAR
LAS VACACIONES
EN NUESTRA ISLA
% de EDAD
% del total
Recuento
Frecuencia esperada
% de PIENSA
VOLVER A PASAR
LAS VACACIONES
EN NUESTRA ISLA
% de EDAD
% del total
Recuento
Frecuencia esperada
% de PIENSA
VOLVER A PASAR
LAS VACACIONES
EN NUESTRA ISLA
% de EDAD
% del total
MENOS DE
30 AÑOS
205
208,6
EDAD
ENTRE
ENTRE
30 Y 45
45 y 60
158
73
156,8
70,9
MÁS DE
60 AÑOS
17
16,7
Total
453
453,0
45,3%
34,9%
16,1%
3,8%
100,0%
82,0%
37,8%
45
41,4
84,0%
29,1%
30
31,2
85,9%
13,4%
12
14,1
85,0%
3,1%
3
3,3
83,4%
83,4%
90
90,0
50,0%
33,3%
13,3%
3,3%
100,0%
18,0%
8,3%
250
250,0
16,0%
5,5%
188
188,0
14,1%
2,2%
85
85,0
15,0%
,6%
20
20,0
16,6%
16,6%
543
543,0
46,0%
34,6%
15,7%
3,7%
100,0%
100,0%
46,0%
100,0%
34,6%
100,0%
15,7%
100,0%
3,7%
100,0%
100,0%
23
Pruebas de chi-cuadrado
Chi-cuadrado de Pearson
Razón de verosimilitud
Asociación lineal por
lineal
N de casos válidos
Valor
,826a
,835
3
3
Sig. asintótica
(bilateral)
,843
,841
1
,390
gl
,738
543
a. 1 casillas (12,5%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5.
La frecuencia mínima esperada es 3,31.
Medidas direccionales
Nominal
por nominal
Lambda
Tau de Goodman
y Kruskal
Simétrica
PIENSA VOLVER A
PASAR LAS
VACACIONES EN
NUESTRA ISLA
dependiente
EDAD dependiente
PIENSA VOLVER A
PASAR LAS
VACACIONES EN
NUESTRA ISLA
dependiente
EDAD dependiente
Valor
,000
Error típ.
a
asint.
,000
,000
,000
.
.
,000
,000
.b
.b
,002
,003
,844
,001
,002
,765c
T aproximada
.b
b
a. Asumiendo la hipótesis alternativa.
b. No se puede efectuar el cálculo porque el error típico asintótico es igual a cero.
c. Basado en la aproximación chi-cuadrado.
Medidas simétricas
Valor
Nominal por
nominal
N de casos válidos
Coeficiente de
contingencia
Sig.
aproximada
,039
,843
543
a. Asumiendo la hipótesis alternativa.
b. Empleando el error típico asintótico basado en la hipótesis
nula.
8. CORRELACIÓN
Para obtener una matriz de correlaciones entre dos o más variables se dispone
de la opción Correlaciones Î Bivariadas del menú Analizar.
Ejemplo 13. En la Figura 38 se tiene el cuadro de diálogo utilizado para
solicitar la matriz de correlaciones de las variables de satisfacción, y en la
Figura 39 se tienen los resultados obtenidos.
24
Sig.
aproximada
.b
b
c
Figura 38
25
Figura 39
Correlaciones
NIVEL DE SATISFACCIÓN Correlación de Pearson
GLOBAL
Sig. (bilateral)
N
NIVEL DE SATISFACCIÓN Correlación de Pearson
PLAYAS
Sig. (bilateral)
N
NIVEL DE SATISFACCIÓN Correlación de Pearson
CALIDAD ALOJAMIENTO Sig. (bilateral)
N
NIVEL DE
NIVEL DE
NIVEL DE
NIVEL DE
SATISFACCIÓ SATISFACCIÓ
NIVEL DE
NIVEL DE
SATISFACCI SATISFACCI
N CALIDAD
N CALIDAD
SATISFACCI SATISFACCI ALOJAMIENT MEDIOAMBIE ÓN PRECIO
ÓN PRECIO
ÓN GLOBAL ÓN PLAYAS
COMIDAS
OCIO
O
NTE
1
,417**
,481**
,472**
,314**
,342**
.
,000
,000
,000
,000
,000
531
509
491
491
498
458
,417**
1
,273**
,390**
,199**
,207**
,000
.
,000
,000
,000
,000
509
533
504
506
513
476
,481**
,273**
1
,520**
,223**
,214**
,000
,000
.
,000
,000
,000
NIVEL DE SATISFACCIÓN Correlación de Pearson
CALIDAD
Sig. (bilateral)
MEDIOAMBIENTE
N
NIVEL DE SATISFACCIÓN Correlación de Pearson
PRECIO COMIDAS
Sig. (bilateral)
N
NIVEL DE SATISFACCIÓN Correlación de Pearson
PRECIO OCIO
Sig. (bilateral)
N
**. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).
26
491
504
514
500
498
464
,472**
,000
491
,314**
,000
498
,342**
,000
458
,390**
,000
506
,199**
,000
513
,207**
,000
476
,520**
,000
500
,223**
,000
498
,214**
,000
464
1
.
514
,280**
,000
499
,297**
,000
467
,280**
,000
499
1
.
522
,761**
,000
474
,297**
,000
467
,761**
,000
474
1
.
481