Módulo IV spsss 22-2017 (1)

Módulo IV
Sistema Básico de IBM SPSS Statistics
Lic. Héctor Basilio Marcelo
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
1
PRESENTACIÓN
IBM® SPSS® Statistics es un sistema global para el análisis de
datos. SPSS Statistics puede adquirir datos de casi cualquier tipo de archivo
y utilizarlos para generar informes tabulares, gráficos y diagramas de
distribuciones y tendencias, estadísticos descriptivos y análisis estadísticos
complejos.
Este manual, Manual del usuario del sistema básico de IBM SPSS
Statistics, proporciona la documentación sobre la interfaz gráfica de usuario
de SPSS Statistics. Los ejemplos que utilizan los procedimientos estadísticos
que se encuentran en las opciones complementarias se suministran en el
sistema de ayuda que se instala con el software.
Asimismo, además de los menús y los cuadros de diálogos, SPSS Statistics
utiliza un lenguaje de comandos. Algunas de las funciones avanzadas del
sistema sólo son accesibles a través de la sintaxis de comandos. (Dichas
funciones no están disponibles en la versión para estudiantes.)
La información de referencia detallada sobre la sintaxis de comandos está
disponible en dos formatos: integrada en el sistema de ayuda global y como
un documento independiente en formato PDF en la referencia de sintaxis de
comandos (Command Syntax Reference), también disponible en el menú
Ayuda
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
2
INTRODUCCIÓN DIRECTA DE DATOS
BASE DE DATOS
Tanto los cuestionarios y/o formatos de recolección de información constituyen una forma
estructurada sistemática y organizada para registrar los datos. Construir un formato de
recolección de información o cuestionario obligará al investigador a pensar en términos de sus
requerimientos de información, al planeamiento del trabajo de campo o al diseño de su
experimento, según sea el caso, y las técnicas estadísticas para el análisis de los resultados
INSTRUMENTO SOBRE COMPETENCIAS INVESTIGATIVAS
CUESTIONARIO DE COMPETENCIAS INVESTIGATIVAS
APELLIDOS Y
NOMBRES:___________________________________________________________________
EDAD (en años):_______________________________ SEXO:
_____________________________________
INSTRUCCIONES:
Estimado estudiante; se está desarrollando la investigación titulada: Competencias Investigativas
y la tesis en estudiantes de Ciencias Matemáticas e Informática de la UNCP
Por tal motivo, el presente cuestionario tiene por objeto recoger información sobre las competencias
investigativas, adquiridas y las que se llevan a cabo en la actualidad.
Marca con un aspa (X) en la columna según sea el caso: no hay respuestas correctas e incorrectas,
no deje ningún ítem sin contestar. Tus respuestas son anónimas; gracias por su colaboración.
ÍNDICES:
SIEMPRE
CASI SIEMPRE
ALGUNAS VECES
CASI NUNCA
NUNCA
N°
I.
01
02
03
04
05
06
07
08
09
5
4
3
2
1
ÍTEMS
NUN
CA
CASI
NUN
CA
ALG
UNA
S
VEC
ES
CASI
SIEM
PRE
SIEM
PRE
1
2
3
4
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CONOCIMIENTOS DEL PROCESO DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Puedo identificar el problema de investigación.
Identifico criterios para seleccionar, priorizar y formular un problema susceptible de investigar
en mi carrera profesional.
Puedo determinar y delimitar problemas de la realidad de mi carrera profesional que no pueden
ser resueltos con el conocimiento científico existente.
Puedo definir ciencia y método científico.
Identifico las etapas del proceso de investigación científica.
Puedo definir correctamente: conocimiento, sujeto, objeto de investigación.
Identifico y defino términos básicos que se relacionan con la variable de estudio.
Puedo identificar trabajos de investigaciones nacionales, relacionados con mi tema de
investigación.
Comprendo y determino los objetivos de la investigación.
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II.
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Reconozco la importancia de mi investigación.
Reconozco porqué es pertinente mi proyecto de investigación.
Puedo hacer autocrítica y definir mi posición con respecto a la hipótesis general y específicas.
Conozco y defino los tipos de variables en la investigación científica.
Identifico las variables intervinientes en mi investigación.
Puedo definir el método de investigación que utilizo.
Conozco los niveles de investigación: exploratorias, descriptivas, experimentales.
Identifico los elementos del diseño metodológico en base al tipo de estudio.
Identifico y caracterizo la población objeto de estudio.
Identifico la muestra objeto de estudio.
Puedo definir y diferenciar técnicas e instrumentos de medición.
Conozco qué tratamiento estadístico se realiza a los datos recogidos en la investigación.
HABILIDADES INVESTIGATIVAS
Busco tesis en las bibliotecas.
Selecciono material bibliográfico en internet.
Elaboro fichas de trabajo y fichas documentales.
Recojo información pertinente para mi investigación.
Planteo y formulo de manera lógica y coherente el problema.
Diseño y redacto los objetivos de la investigación.
Elaboro el marco teórico que integra los resultados de la búsqueda bibliográfica y hago
comparación entre autores, posturas y planteamientos.
29
Selecciono las investigaciones nacionales e internacionales realizadas, como antecedentes
para mi investigación.
30
Elaboro la matriz de consistencia y de operacionalización de variables.
31
Selecciono técnicas e instrumentos de medición para mi investigación.
32
Domino el Word, Excel, SPSS, Minitab u otros.
33
Aplico pruebas estadísticas para comprobar la validez de los instrumentos de medición.
34
Aplico pruebas estadísticas para comprobar la confiabilidad de los instrumentos de medición.
35
Codifico y tabulo los datos de mi investigación.
36
Analizo e interpreto los resultados de acuerdo a las tablas y figuras.
37
Identifico las pruebas de hipótesis de manera adecuada de acuerdo al diseño de investigación.
38
Compruebo los resultados obtenidos con otras investigaciones y teorías.
39
Analizo y sistematizo los resultados de la investigación.
40
Tengo habilidad para comunicación escrita en español. Ortografía y sintaxis.
41
Hago un reporte de investigación en inglés.
42
Redacto la bibliografía de acuerdo a las normas de redacción científica (Vancouver, APA, ISO,
etc.)
43
Elaboro el informe de mi investigación.
44
Puedo explicar la lógica de proceso vivido en el proceso de investigación, los factores que han
intervenido y cómo se han relacionado entre sí y reconozco lo realizado con una interpretación
crítica.
45
Tengo habilidad para comunicación oral en español. Comprensión de lectura e interpretación
de códigos y gráficos óptimos.
46
Puedo leer y expresarme verbalmente en inglés.
47
Expongo mi trabajo de investigación tratando de que se genere una discusión en la
sustentación.
III. ACTITUDES Y VALORES EN INVESTIGACIÓN
48
Tengo plena confianza en mí mismo para culminar mi trabajo de investigación.
49
Tengo curiosidad e interés para realizar un trabajo de investigación.
50
Me gusta investigar temas originales, soy creativo y trato de orientar mi trabajo hacia el logro
de metas planteadas al inicio de la investigación.
51
Soy tolerante y procuro controlar mis emociones cuando observan mi trabajo.
52
Soy persistente, constante y me gusta culminar el trabajo iniciado.
53
Soy responsable en el desarrollo de las actividades establecidas en mi trabajo de
investigación.
54
Tengo iniciativa ante situaciones complejas y puedo coordinar.
55
Puedo analizar críticamente las investigaciones publicadas en mi carrera profesional.
56
Comparto intereses mutuos, puedo escuchar y revisar el progreso de los demás y puedo hacer
una retroalimentación.
57
Tengo facilidad para sacar utilidad de las oportunidades y provecho de los datos estadísticos
generados.
58
Soy independiente, autorealizado puedo hacer mi autoevaluación sin problema.
59
Aplico los principios éticos de integridad científica.
60
Conozco los principios éticos de protección a los sujetos que participan en la investigación.
IV. MOTIVACIÓN HACIA LA INVESTIGACIÓN
61
Tengo interés en la comprensión del conocimiento científico.
62
Estoy convencido o convencida de que la investigación científica es el camino hacia el
desarrollo personal y profesional.
63
Lo más importante fue para mí conseguir buenas calificaciones en la asignatura de formación
científica como indicador de haber aprendido los conocimientos básicos.
64
Cuando tengo oportunidad de leer prefiero la investigación científica.
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71
Obtener el calificativo alto en el proyecto de investigación, no fue tan importante para mí, como
el de haber culminado satisfactoriamente.
Elaborar el proyecto de investigación despertó en mí el interés por la investigación.
Al culminar mi formación profesional lo más importante será el continuar con la ejecución y
terminar mi trabajo de investigación.
Prefiero presentar un trabajo de investigación para poder obtener mi título profesional, en lugar
de presentarme al examen de suficiencia u otra modalidad.
Creo que con la formación científica podré iniciarme como investigador (a) ya que ello me
permitirá ser reconocido por mis compañeros y jefes.
Confío que puedo desempeñarme bien como integrante de equipos multidisciplinarios de
investigación, porque el producto de nuestro trabajo será útil para la sociedad.
Considero que con los conocimientos adquiridos en la asignatura del área de investigación he
complementado en forma satisfactoria mi formación profesional.
La base de datos se inserta teniendo en cuenta la etiqueta y la etiqueta de valores, Item por
item del modo siguiente
Vista de datos
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
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Practica
Realizar la base de datos del instrumento adjunto en los anexos.
Matriz de datos
La matriz que presenta el Editor de datos contiene todas las observaciones de las variables que
necesitamos para poder realizar el análisis estadístico. Cada columna representa una variable
única y cada fila un caso individual de cada variable. Para introducir datos basta con pinchar
sobre una casilla y teclear el dato. Si donde tecleamos el dato la variable no está definida, SPSS
asigna automáticamente un nombre de variable a la columna y la define con sus parámetros por
defecto.
Para no tener este problema es bueno primero definir variables
Definición de variables
Si pulsamos en la pestaña Vista de Variables accederemos a una matriz similar a la de datos,
pero en este caso contiene las variables definidas del modo siguiente: cada fila represente una
variable y cada columna parámetro o especificación de esta variable.
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
6
Nombre:
Debemos introducir el nombre de la variable, de 8 caracteres como máximo, que pueden ser
letras, números o el símbolo de subrayado (..). El primer carácter únicamente puede ser una
letra, y no se hacen distinciones entre mayúsculas y minúsculas. Como por ejemplo en la fila
“1” tomamos la variable edad entonces en el parámetro nombre escribimos Edad.
Tipo:
Si nos ubicamos en el parámetro Tipo, A través del botón
se accede a un panel donde
podemos seleccionar el tipo de variable a utilizar que puede ser: numérica, coma, fecha,
moneda, cadena, etc.
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Anchura
El parámetro Anchura. Especifica el número de caracteres o dígitos de la variable. El botón
que aparece al lado izquierdo permite aumentar o disminuir el número de dígitos o caracteres.
Decimales
El parámetro decimales, indica el número de decimales, si la variable es de tipo contable el
botón que aparce al aldo izquierdo permite aumentar o disminuir el número de decimales
Etiqueta
Dada la imposibilidad de dar un nombre de variable mayor de 8 caracteres, se usan etiquetas
para describir la variable de una forma más clara. Aunque internamente se trabaje con los
nombres de las variables, en la presentación de las variables se pueden utilizar las etiquetas.
Valores
El parámetro valores permite asignar etiquetas a determinados valores de las variables.
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
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Perdidos
El parámetro Perdidos permite definir los valores que se trataran como perdidos. Hemos de
distinguir entre los valores declarados por el sistema (ausencia de dato) y los valores declarados
como perdidos por nosotros mismos.
Columnas:
El parámetro Columnas indica la anchura de la columna en la vista de datos. El botón
aparece al lado izquierdo permite aumentar o disminuir la anchura.
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que
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Alineación
El parámetro alineación indica la posición del dato en la casilla de Vista de datos que puede ser
alineación izquierda, centro y derecha.
Medida
Este parámetro permite especificar el nivel de medida que puede ser.
Escala: Puede ser de una escala de intervalo o de razón
Ordinal: Representa categoría ordenadas
Nominal: Representa categoría sin orden alguno
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
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MANIPULACION DE CASOS Y VARIABLES
Ver información de datos (Display Data Info..)
El primer paso en la manipulación de datos con SPSS es obtener información relativa al archvio
*Sav, ingrese al menú archivo: File > Diplay data Info.. > External File.
De esta forma, se mostrará una ventana donde se tendrá que especificar el archivo
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
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Luego presione Abrir. Toda la información se mostrara en la ventana de resultados (número de
observaciones, nombres de variables, etiquetas, formato y rango de valores
Información de archivo
Origen
C:\Users\Sony\Desktop\OFIMATICA 2017EDUCACION\MODULO IV SPSS\BASE DE
DATOS COMPETENCIAS
INVESTIGATIVAS.sav
Tipo
Archivo de datos de SPSS Statistics
Fecha de creación
24-FEB-2017 17:31:20
Etiqueta
Ninguna
Codificación de caracteres
UTF-8
Contenido de archivo
Tipo de datos
Caso
N de líneas de documentos
Ninguna
Conjuntos de variables
Ninguna
Predicción de información de
fecha
Definiciones de respuesta
múltiple
Información de Data Entry
para Windows
Información de datos
Ninguna
Ninguna
Ninguna
Información de TextSmart
Ninguna
Información de modelador
Ninguna
N de casos
20
N de elementos de variable
73
definidos
N de variables especificadas
73
Variable de ponderación
Ninguna
Comprimido
Sí
Variables
Esta opción accesible desde el icono mostrados ubicado en el menú de herramientas
estándar, permite obtener información de las variables del archivo (file) de trabajo
activo, luego pulsando en el icono (botón) mostrado, resulta el siguiente cuadro
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
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Pulsar variables
Este cuadro de diálogo permite observar información de todas las variables que intervienen en
el archivo del instrumento competencias investigativas como la variable edad; si se quiere
información de las otras variables simplemente haga clic en la variable requerida y se mostrará
la información similar a la variable edad.
Buscar datos
Para buscar e valor especifico de una variable, ubíquese en una celda cualquiera de la columna
respectiva. Hay tres formas de alcanzar su objetivo presionando el ícono Buscar datos, mediante
el atajo Alt + F5 o a través del menú principal Edi > Find
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
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La ventana buscar datos en … le pedirá el valor a buscar, y si la búsqueda se hace hacia adelante
o hacia atrás esta comenzará a partir de la celda seleccionada.
Es posible ignorar las minúsculas o mayúsculas presionando sobre el control select respectivo.
Se puede notar además, que la opción restringir búsqueda a cosos filtrados esta desactivada
debido a que no se ha hecho una selección previa de casos.
Ir a caso
Esta opción es accesible desde el icono mostrado ubicado en el menú de herramientas estándar,
o a través del menú principal Data > Go to Case..
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
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Permite desplazarse al caso especificado por el número de fila de la tabla Spss.
Luego de ingresar el caso especificado, se pulsa el botón Aceptar (Ok) y se obtiene el resultado
buscado.
Insertar variable:
Se puede insertar una variable a través del menú principal Data > Insert Variable …. O
presionado el icono mostrado en la barra de herramientas SPSS insertará una variable (en
blanco) en la posición en que se encuentre el cursos, desplazando todas las columna hacia la
derecha y nombrando dicha variable por defecto.
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
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En el ejemplo se puede observar que la variable insertada es VAR00003
Insertar caso
De manera análoga, dicha tarea se puede realizar a través del menú principal Data > In Case
sert caso presionando el ícono mostrado en la barra de herramientas.
SPSS insertará un caso (en blanco) en la posición en que se encuentre el cursos, desplazando
todas la filas hacia abajo.
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
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En el ejemplo, se puede observar que el caso insertado es 16.
Ordenar Casos (Data > Sort Cases)
Spss puede ordenar los casos de acuerdo a una o mas variables, para ello, se ofrece una interfaz
cómoda y fácil de realizar. El gráfico muestra la ventana Sort Cases… donde se incluye una
lista de variables, a partir de la cual se puede hacer la selección. Cuando el foco azul ilumina
una variable, se presionará luego el botón de desplazamiento para ubicar dicha variable en la
caja Sort by…
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
17
El orden en que aparezcan las variables en la caja Sort by.. Determinará la jerarquía entre estas.
Así, una variable será ordenando ascendente o descendentemente dentro de un valor
determinado de la variable precedente.
Dividir Archivos (Data > Split File..)
Se puede dividir archivos presionando el icono mostrado en la barra de herramientas, o a través
del menú principal Data > Split File…
La segmentación de archivos es útil para realizar análisis de datos o gráficos con cruce de
variables. El procedimiento es sencillo, solo se tiene que especificar la(s) variable(s) de
segmentación seleccionándola(s) una por una desde la lista de variables y presionando el botón
de desplazamiento para ubicarla en la caja Groups Based
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
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Calcular Variable:(Compute Variable…)
A través del menú principal Transfom > Compute… se puede calcular la variable de un archivo
Es posible crear una nueva variable que sea el producto de una transformación en la misma
variable, o de otras variables existentes.
Como muestra el grafico, la ventana Compute Variable… está compuesta por una línea de
edición para especificar el nombre de la variable objetivo, operadores (aritméticos, algebraicos,
relacionales y lógicos) funciones estadísticas y matemáticas, así como la opción condicional SI,
que permitirá restringir la trasformación de variables a un subconjunto de datos que cumplen
una condición.
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
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INFORMES, ESTADÍSTICAS DESCRIPTIVAS, TABLAS
Informe (Reports)
Informe (Reports) permite presentar con calidad los resultados con calidad los resultados
obtenidos. Los cuadros estadísticos son un componente importante de los reportes de
investigación; en consecuencia merecen una atención especial. El presente sub menú centra su
atención en la presentación de información estadística mediante cuadro. Para ingresar a
informes debe seguir las siguientes instrucciones (Ver gráfico)
Cubos OLAP
Crea una tabla con varias capas que contienen totales, medias y otros estadísticos univariados
para variables de resumen continuas, según una o mas variables categóricas de agrupación. En
la tabla, se creara una nueva capa para cada categoría de cada variable de agrupación.
Resúmenes de casos



Calcula estadísticos de subgrupo para las variables dentro de las categorías de una o más
variables de agrupación.
Se cruzan todos los niveles de las variables de agrupación
Permite elegir el orden en el que se mostraran los estadísticos. También se muestran
estadísticos de resumen para cada variable a través de todas las categorías. Los valores
de los datos en cada categoría pueden mostrase en una lista o suprimirse. Con grandes
conjuntos de datos se pueden listar los primeros n caos.
Informe de estadísticos en filas
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
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Genera informes en los que se presentan distintos estadísticos de resumen en filas. También se
encuentran disponibles listados de los casos, con o sin estadísticos de resumen.
Informe de estadísticos en columnas
Genera informes en los que diversos estadísticos de resumen aparecen en columnas distintas.
Las opciones son similares a las del procedimiento anterior.
Estadísticos Descriptivos
Es la herramienta estadística mas utilizada en diferentes niveles básicos de estudio.
Frecuencias
Presenta estadísticas y representaciones gráficas útiles para describir o inspeccionar muchos
tipos de variables. Los variables pueden organizarse en orden ascendente o descendente, y se
pueden ordenar las categorías por sus frecuencias.
Descriptivos
Proporciona estadísticas de resumen para varias variables en una única tabla, y se calcula
valores tipificados (puntuaciones Z). las variables se pueden ordenar por el tamaño de sus
medias (en orden) ascendente o descendente, alfabéticamente o por el orden en el que se
seleccione (por defecto) se pueden guardas las puntuaciones Z añadiéndose al Editor de datos
para su posterior uso.
Explorar
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
21
Genera estadísticas de resumen y representaciones gráficas, bien para todos los casos o bien de
forma separada para grupos de casos. Este procedimiento se puede usar para inspeccionar los
datos identificar valores atípicos o extremos, descubrir discontinuidades, obtener descripciones,
comprobar supuesto y caracterizar diferencias de sub poblaciones (grupos de casos).
Tablas de contingencia (Cruzadas)
Crea tablas de clasificación doble y múltiple, y además proporciona una serie de pruebas y
medidas de asociación para las tablas de doble clasificación. La estructura de la tabla y el hecho
de que las categorías estén ordenadas o no, determinan las pruebas o medidas que se utilizan.
Razón
Permite calcular ratios estadístico como los coeficientes de dispersión, coeficientes de variación
y otros, permitiendo facilitar enormemente a los usuarios la interpretación de indicadores
estadísticos que pueden servir para una toma de decisiones rápida y oportuna.
Gráficos P-P
Crea un gráfico de las proporciones acumuladas de una variable respecto a las de una
distribución cualquiera de prueba, es decir, por cada variable especificada proporciona dos
gráficos; en el primero se representan los valores de la función de distribución acumulada
esperada, bajo el supuesto de normalidad (Por defecto) frente a los observados. En el segundo,
se representan los residuos. Los gráficos de probabilidad suelen emplearse para determinar si
la distribución de una variable coincide con una distribución dada.
Gráficos Q-Q
Crea un gráfico con los cuantiles de distribución de una variable, respecto a los cuantiles de una
distribución cualquiera de prueba, es decir, por cada variable especificada proporciona dos
gráficos en el primero, se representan los valores de los cuantiles esperados, bajo el supuesto
de distribución normal (por defecto) de medida cero y varianza uno frente a los observados.
Ejercicio Práctico
Suponga que se mide la altura de los niños de una clase y se obtiene los siguientes resultados
(cm)
Alumno
Alumno 1
Alumno 2
Alumno 3
Alumno 4
Alumno 5
Alumno 6
Alumno 7
Alumno 8
Alumno 9
Alumno 10

Estatura
1,25
1,28
1,27
1,21
1,22
1,29
1,30
1,24
1,27
1,29
Alumno
Alumno 11
Alumno 12
Alumno 13
Alumno 14
Alumno 15
Alumno 16
Alumno 17
Alumno 18
Alumno 19
Alumno 20
Estatura
1,23
1,26
1,30
1,21
1,28
1,30
1,22
1,25
1,20
1,28
Alumno
Alumno 21
Alumno 22
Alumno 23
Alumno 24
Alumno 25
Alumno 26
Alumno 27
Alumno 28
Alumno 29
Alumno 30
Estatura
1,21
1,29
1,26
1,22
1,28
1,27
1,26
1,23
1,22
1,21
Presentar la información en una tabla de frecuencias.
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
22




Calcular Ma, Me y Mo
Calcular el Primer Cuartil, Segundo Cuartil y Tercer Cuartil
Calcular el rango, varianza, desviación típica
Calcular el índice de asimetría y de Curtosis
Tablas personalizadas
Genera tablas cruzadas y de subgrupo de cada variable.
COMPARAR MEDIAS, MODELO LINEAL GENERAL Y
CORRELACIÓN
Comparar medias (prueba de hipótesis)
Comprar medias de Spss es un procedimiento estadístico que permite realizar distintos tipos de
contrates sobre una dos y hasta “n” medias
Prueba T para muestras relacionadas
Compra las medias de dos variables de un solo grupo, calcula las diferencias entre los valores
de las dos variables de cada caso y contrasta si la media difiere de cero, además, compara
estadísticas de muestras relacionadas; correlación entre pares, diferencia entre medias,
probabilidad bilateral para prueba de no diferencia y para prueba de correlación cero entre
pares.
Ejercicio práctico
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
23
Se ha realizado un estudio para investigar el efecto del ejercicio físico en el nivel de
colesterol en plasma, en el que participaron 11 sujetos. Antes del ejercicio, se tomaron
muestras de sangre para determinar el nivel del colesterol de cada participante. Después, los
individuos fueron sometidos a un programa de ejercicios que se centraba en carreras y
marchas diarias. Al final del periodo de ejercicios, se tomaron nuevamente muestras de
sangre y se obtuvo una segunda lectura del nivel de colesterol en plasma de los sujetos. Se
quiere estimar la diferencia entre el nivel medio de colesterol antes y después del
ejercicio. Se recogieron los siguientes datos
Nivel previo mg/dl
Nivel posterior mg/dl
182
198
232
210
191
194
200
220
148
138
249
220
276
219
213
161
241
210
480
313
262
226
Decidir si existen diferencias significativas entre estos niveles antes y después del
ejercicio físico.
SOLUCION:
X: “nivel de colesterol antes del ejercicio físico” → N(µ1, σ1)
Y: “nivel de colesterol después del ejercicio físico” → N(µ2, σ2)
El problema se plantea
H0: µ1= µ2
No existe diferencia significativa de medias entre el antes y después
H1: µ1≠ µ2
Existe diferencia significativa de medias entre el antes y después
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
24
Se utiliza t para muestra relacionadas
El resultado se muestra a continuación
Prueba de muestras emparejadas
Diferencias emparejadas
Media
Par 1
antes despues
33,18182
Desviación
Media de error
estándar
estándar
51,06627
15,39706
95% de intervalo de
Sig.
confianza de la diferencia
(bilate
Inferior
-1,12497
Superior
67,48860
t
2,155
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
gl
ral)
10
,057
25
A la vista de estos resultados, como el p-valor asociado es mayor que el nivel de significación
especificado (0.057 > 0.05), se puede admitir que la diferencia de medias es 0, es decir,
admitimos que las dos medias son iguales con un nivel de confianza del 95%
Prueba T para muestras independientes
Comprar las medias de dos grupos de casos. Los sujetos deben asignase aleatoriamente a dos
grupos, de forma que cualquier diferencia en la respuesta sea debida al tratamiento (o falta de
tratamiento) y no a otros factores.
Ejercicio práctico
En dos grupos no aleatorios se experimentó sobre la influencia de cierto programa al grupo uno
se le administro el programa y al grupo dos no se tomó un test de inteligencia para ver la
influencia. Los resultados fueron los siguientes.
Pos-tes
Grupo 2
CONTROL
442
434
433
524
471
488
426
491
548
552
425
442
381
459
434
559
510
442
415
544
Pos-test
Grupo 1
EXPERIMENTAL
464
529
489
392
497
491
472
425
551
574
501
442
480
437
426
472
375
499
470
571
Plantear la hipótesis y comprobar
SOLUCIÓN:
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
26
Después de haber identificado las variables de agrupación se procede del siguiente modo:
Se define grupos:
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
27
El problema se plantea
H0: µ1= µ2
H1: µ1≠ µ2
A la vista de estos resultados, como el p-valor asociado es mayor que el nivel de significación
especificado (0.685 > 0.05), se puede admitir que la diferencia de medias es 0, es decir,
admitimos que las dos medias son iguales con un nivel de confianza del 95%
Ejercicio práctico 3
A fin de determinar si existe diferencias estadísticamente significativas entre los puntajes de autorresponsabilidad
de los grupos de postulantes a una universidad X; unos se prepararon en centros pre universitarios y otros se auto
prepararon, se seleccionó una muestra aleatoria de 14 postulantes que se prepararon en centros pre universitarios
y 12 que se preparan por su cuenta y se les aplicó un test de responsabilidad, los resultados fueron los siguientes.
Postulantes
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Centro pre
20
21
20
18
22
20
19
21
19
18
20
21
17
23
Su casa
20
22
21
22
23
22
21
23
20
19
23
23
Hipótesis:
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
28
Ho : No existe diferencias estadísticamente significativas entre los puntajes promedios de autorresponsabilidad
de los postulantes.
H0: µ1= µ2
H1 : Si existe diferencias estadísticamente significativas entre los puntajes promedios de autorresponsabilidad de
los postulantes.
H1: µ1≠ µ2
Comprobar la hipótesis
Ejemplo 2:
Una propaganda de un refresco dietético asegura que si se toma a diario y por un mes se obtendrá una pérdida
de peso; la defensoría del consumidor sospecha que ésta propaganda es falsa, por lo que realiza un estudio con
12 personas dispuestas voluntariamente a llevar a cabo dicha investigación conteniéndose los siguientes
resultados.
Sujetos
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Antes de la Después de
propaganda propaganda
126
120
194
180
135
140
179
180
205
186
139
142
142
146
172
161
159
160
194
200
164
156
139
126
la
Hipótesis:
Ho: No existe pérdida de peso de las personas, después de tomar el refresco dietético durante el periodo de un
mes.
H1: Existe pérdida de peso de las personas, después de tomar el refresco dietético durante el periodo de un mes
Comprobar la hipótesis
CORRELACIÓN
El procedimiento correlaciones permite calcular la matriz de correlaciones de un conjunto de
variables. Correlación permite obtener los índices de asociación lineal con variables
cuantitativas; asimismo, permite evaluar la existencia de relaciones lineales entre variables
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
29
Correlación Bivariada
El procedimiento Bivariadas calcula el coeficiente de correlación de Pearson, la rho de
Spearman y la tau-b de Kendall con sus niveles de significación. Las correlaciones miden como
están relacionados las variables o los órdenes de los rangos. Antes de calcular un coeficiente de
correlación, se deben inspeccionar los datos para detectar valores atípicos (que pueden producir
resultados equívocos).
Clases de correlaciones:
a) Correlación simple (cuando se realiza entre dos variables)
b) Correlación múltiple (cuando se realiza tres o mas variables)
c) Correlación lineal (Cuando el diagrama de dispersión tiende a formar una línea recta)
d) Correlación no lineal (cuando el diagrama de dispersión tiende a formar una curva
Diagramas de dispersión: gráfica que describe la relación entre las dos variables de interés
Las variables X e Y se grafican en un plano cartesiano se puede obtener los siguientes
gráficos.
Propiedades de “r” o el coeficiente de correlación
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
30

-1 ≤ r ≤ + 1
De donde se deduce que:
Si r > 0 , entonces existe correlación directa positiva.
Si r < 0 , existe correlación inversa negativa.



Si r = 1 ,Correlación perfecta positiva
Si r = -1 , Existe una correlación perfecta negativa
Si r = 0 , las variables son incorrelacionadas. (Correlación nula)
“r” de Pearson
Es el coeficiente ideado por Kalz Pearson, estadístico inglés, y es el índice de correlación
mas usado.
Fórmula para r
r
N XY-( X)( Y)
[N X 2 ( X)2 ][N Y 2  ( Y)2 ]
EJERCICIO PRÁCTICO 1
Alumno
Alumno 1
Alumno 2
Alumno 3
Alumno 4
Alumno 5
Alumno 6
Alumno 7
Alumno 8
Alumno 9
Alumno 10
Talla
1,25
1,28
1,27
1,21
1,22
1,29
1,30
1,24
1,27
1,29
Peso
32
33
34
30
32
35
34
32
32
35
Alumno
Alumno 11
Alumno 12
Alumno 13
Alumno 14
Alumno 15
Alumno 16
Alumno 17
Alumno 18
Alumno 19
Alumno 20
Talla
1,23
1,26
1,30
1,21
1,28
1,30
1,22
1,25
1,20
1,28
Peso
33
35
34
30
33
34
35
32
33
33
Alumno
Alumno 21
Alumno 22
Alumno 23
Alumno 24
Alumno 25
Alumno 26
Alumno 27
Alumno 28
Alumno 29
Alumno 30
Talla
1,21
1,29
1,26
1,22
1,28
1,27
1,26
1,23
1,22
1,21
Peso
33
34
34
31
32
34
34
31
35
34
Calcular el coeficiente de correlación bivariada de Pearson.
SOLUCIÓN
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
31
En el menú analizar se procede con el análisis de correlación bivariada.
Se traslada las variables requeridas y por defecto se selecciona Pearson.
Correlaciones
talla
talla
Correlación de Pearson
Peso
1
Sig. (bilateral)
N
Peso
,434*
,017
30
30
Correlación de Pearson
,434*
1
Sig. (bilateral)
,017
N
30
30
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
32
*. La correlación es significativa en el nivel 0,05 (2 colas).
La correlación de talla respecto a peso es 0,434(43,4%)
Diagrama de dispersión
En el menú gráficos se puede realizar un gráfico de dispersión o nube de puntos del ejemplo.
Luego se ubica en los ejes respectivos
Se presiona aceptar y el grafico se genera al instante.
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
33
EJERCICIO PRÁCTICO 2
Hallar el coeficiente de correlación r de pearson y la gráfica de dispersión de las
puntuaciones originales de 14 estudiantes que obtuvieron en dos pruebas X de estadística y
Y de matemática, según la siguiente tabla.
X
18
18
17
17
16
16
15
15
14
14
13
13
12
12
Y
28
30
30
26
28
24
22
20
26
22
24
18
20
18
EJERCICIO PRÁCTICO 3
Se realiza un estudio para establecer una ecuación mediante la cual se pueda utilizar la
longitud en cm. de una cierta variedad de planta al cabo de un año de vida para predecir la
longitud de esa variedad de planta en edad adulta:
Longitud en cm.
el primer año (x)
15,3
14,8
12,6
18,4
17,9
15,6
18,4
14,1
20,2
21,7
20,4
16,5
15,9
17,9
16,7
Longitud en cm.
en edad adulta (y)
30,7
32,5
26,3
35,9
34,3
28,5
37,4
29,7
38,8
40,4
40,9
33,3
30,1
35,7
31,4
Se pide:
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
34
a) Representar el diagrama de dispersión
b) Calcular el coeficiente de correlación r de pearson
Análisis de regresión Lineal Simple
La Lineal recta:
La curva de aproximación más sencilla, es la línea recta, cuya ecuación es:
Y = a + bX
Donde a y b son constantes y pueden ser determinadas y b es pendiente
Dados dos puntos cualesquiera (x1,y1) y (x2,y2) de la recta, la ecuación puede expresarse
también.
Y – y1 = (y2 – y1)/(x2 – x1) (X – x1) ó Y – y1 = b(X – x1)
LA ECUACIÓN LINEAL
Dos características importantes de una ecuación lineal son:
 La pendiente de la recta
 La localización de la recta en algún punto.
 Una ecuación lineal tiene la forma Y = a + bX, en la que a y b son valores que se
determinan a partir de los datos de la muestra.
 La variable Y es la que se habrá de predecir, y X es la variable predictora.
Y
Y = a + bX
X
Ejemplo:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
N
X
Y
XY
X2
Y2
20
30
30
40
50
60
60
60
70
80
500
50
73
69
87
108
128
135
132
148
170
1100
1000
2190
2070
3480
5400
7680
8100
7920
10360
13600
61800
400
900
900
1600
2500
3600
3600
3600
4900
6400
28400
2500
5329
4761
7569
11664
16384
18225
17424
21904
28900
134660
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
35
b
N XY-( X)( Y)
N X 2 ( X)2
__
b= 2
__
a  YbX
a = 10
Por lo tanto la recta de predicción de la variable X con respecto a Y es:
Y = 10 + 2X
Con el Spss podemos calcular de manera inmediata
Se utiliza el modelo lineal por defecto.
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
36
Coeficientesa
Coeficientes
Coeficientes no estandarizados
Modelo
1
B
(Constante)
x
Error estándar
10,000
2,503
2,000
,047
estandarizados
Beta
t
,998
Sig.
3,995
,004
42,583
,000
a. Variable dependiente: y
Constante a = 10
Pendiente b = 2
Realiza el análisis de regresión de los ejercicios prácticos 2 y 3
PRUEBA DE NORMALIDAD
PASO 1
Para una muestra mayor o igual que 50 se utiliza el Kolmogrov y para muestras menores que
50 se utiliza el Shapiro
PASO 2:
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
37
GRAFICOS
Como la muestra es menor que 50 utilizaremos el
Shapiro-Wilk
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
38
Pruebas de normalidad
Kolmogorov-Smirnova
ESTUDIANTES
NOTAS
Estadístico
gl
Shapiro-Wilk
Sig.
Estadístico
gl
Sig.
G. Estudio
,214
28
,002
,895
28
,009
G. Control
,115
31
,200*
,957
31
,248
*. Esto es un límite inferior de la significación verdadera.
a. Corrección de significación de Lilliefors
PLANTEA LAS HIPÓTESIS
Ho: La variable de las calificaciones en la población tiene distribución Normal.
p > 0,05
H1: La variable de las calificaciones en la población tiene distinta a la distribución
Normal.
p < 0,05
En la tabla se puede observar tanto en el grupo de estudio como en el grupo
experimental son uno mayor y otro menor que 0,05 por lo tanto se rechaza la H0 y se
acepta la H1.
PRUEBA DE HOMOGENIDAD
Anova de un factor
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
39
Prueba de homogeneidad de varianzas
NOTAS
Estadístico de
Levene
8,040
df1
df2
1
Sig.
57
,006
PLANTEA LA HIPOTESIS
Ho: No existen diferencias significativas en entre las varianzas de las calificaciones de
los dos grupos.
H1: Existen diferencias significativas entre las varianzas de las calificaciones de los
grupos
En la tabla se puede observar que la sig. es menor que 0,05 por lo tanto se rechaza
la H0 y se acepta la H1.
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
40
CONFIABILIZACIÓN
Se utiliza para ver si un instrumento es confiable o no:
Se traslada solo los items del instrumento
Alfa de crombach
Estadísticas de fiabilidad
Alfa de
Cronbach
basada en
Alfa de
elementos
Cronbach
estandarizados N de elementos
1,000
1,000
71
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
41
VALIDEZ ITEM POR ITEM
Para validar los ítem se procede de la misma manera
La tabla se muestra de la siguiente manera:
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
42
Estadísticas de total de elemento
Media de escala si Varianza de escala Correlación total Alfa de Cronbach si el
el elemento se ha
si el elemento se
de elementos
elemento se ha
suprimido
ha suprimido
corregida
suprimido
1.El medio que uso para conestarme a internet es
75,42
40,490
-,058
,427
2. Tengo una cuenta en la red social Facebook
75,84
40,567
-,101
,417
3. Durante el dia estoy conectado al Facebook
74,81
37,285
,135
,398
4. Utilizo el Facebook para
73,06
38,231
-,013
,446
5. Mayomente uso el Facebook en
75,83
40,283
,073
,413
6. La razón que me motiva a tener una cuenta en
72,03
31,860
,067
,464
Facebook es
7. Acepto cualquier tipo de amistad que me envien
74,91
40,532
-,043
,417
en el Facebook
8. El número de vesces que entro al Facebook al día
74,38
38,411
,018
,429
es
9. Comento continuamente las publicaciones de mia
75,01
40,461
-,029
,418
amigos en el Facebook
10. Mis padres o tutores saben que uso el Facebook
75,84
40,538
-,059
,417
11. Para mi es necesario estar conectado(a) al
75,09
39,801
,089
,409
Facebook
12. De alguna manera el Facebook me ayuda a
75,17
37,848
,415
,378
olvidar mis problemas
13. Mis horas de sueño se han visto alteradas
75,08
39,585
,132
,406
debido al uso del Facebook
14. He sido víctima de Bullying mediante el
74,90
40,007
,158
,409
Facebook
15. El Facebook ha mejorado mis relaciones
75,55
39,449
,137
,405
interpersonales de manera positiva
16. Paso más horas en el Facebook que con mis
74,96
39,798
,146
,407
amigos
17. Tengo un(a) enamorado(a) en el Facebook
74,94
39,831
,153
,407
18. Soy más amigable en el Facebook qye haciendo
74,91
38,956
,006
,428
amigos en persona
19. Me muestro tal y como soy en el Facebook
75,72
40,567
-,052
,419
20. He creado cuentas falsas en el Facebook
74,97
40,816
-,114
,423
21. el Facebook para mi es
74,87
40,983
-,163
,425
22. En mi casa quienes usan el Facebook son
73,34
38,434
,115
,403
23. Me he distanciado de mis familiares debido al
74,93
39,995
,076
,411
uso del Facebook
24. Mis padres me han llamado la atención porque
he descuidado mis tareas domésticas por el uso del
75,23
38,615
,265
,392
Facebook
25. Mis padres me controlan de alguna manera el
73,70
33,395
,362
,336
uso del Facebook
26. En casa me han dicho alguna vez que sufro de
73,84
32,915
,335
,338
alguna adicción al Facebook
27. Tengo frecuentes problemas con mis padres por
72,59
36,365
,392
,361
usar el Facebook
28. Mis padres me han castigado debido al uso
73,78
34,849
,235
,370
constante del Facebook
29. He bajado mis calificaciones por el uso del
75,05
39,163
,226
,399
Facebook
30. Me comunico con mis profesores por el
75,25
39,389
,134
,404
Facebook
31. El Facebook me ayuda para
74,16
37,860
,220
,388
32. Uso el facebook en mis horas de clase
73,20
40,682
-,075
,426
33. He usado en Facebook para plagiar en mis
72,91
40,434
-,010
,416
exámenes
34. He tenido problemas con las autoridades en mi
74,89
40,396
,012
,415
colegio por el uso del Facebook
CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA EN OFIMÁTICA
43