Introducci

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UNIVERSIDAD DE LOS ANDES FACULTAD DE
MEDICINA CENTRO DE INVESTIGACIONES PSICOLÓGICAS
UNIVERSIDAD
DE LOS ANDES
Introducción al SPSS
Alimar Benítez M. Lic. en Estadística
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Abrir programa SPSS
Lic. Alimar Benitez M.
3
Iniciar con matriz en blanco
Lic. Alimar Benitez M.
4
Programa iniciado
Lic. Alimar Benitez M.
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Tipos de Interfaces

• Vista de Variables
• Vista de datos
• Visor de resultados
• Editor de sintaxis

Lic. Alimar Benitez M.
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Vista de Variables
Lic. Alimar Benitez M.
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Vista de datos
Lic. Alimar Benitez M.
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Visor de Resultados
Lic. Alimar Benitez M.
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Editor de Sintaxis
Lic. Alimar Benitez M.
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• Nombre
• Tipo
• Anchura
• Decimales
• Etiqueta
• Valores
• Perdidos
• Columnas
• Alineación
• Medida

Propiedades en vista de variables
Lic. Alimar Benitez M.
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Propiedades de la vista de variables

• Nombre
• Permite un máximo de 256 caracteres
• No se aceptan caracteres especiales (, , , ,
  , -, , /)
• Siempre debe comenzar con una letra
• No debe tener espacios entre caracteres
• No se puede repetir el nombre de una variable
  existente

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Propiedades de la vista de variables

• Nombre

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Propiedades de la vista de variables

• Tipo
• Define el tipo de dato que se introducirá en esa
  variable (ejemplo numérico, punto, fecha, cadena
  de caracteres,)

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Propiedades de la vista de variables

• Tipo

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Propiedades de la vista de variables

• Anchura
• Define el número de enteros o caracteres a
  introducir en esa variable.
• Decimales
• En caso que la variable no sea declarada cadena,
  es necesario especificar con cuantos decimales se
  esta dispuesto a trabajar. La anchura debe ser
  mayor a los decimales, siempre.

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Propiedades de la vista de variables

• Etiqueta
• Es el nombre con el que aparecen las variables en
  la Vista de Resultados.
• Puede ser de cualquier ancho.
• Acepta cualquier caracter.
• Puede tener espacios entre caracteres.

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Propiedades de la vista de variables

• Etiquetas

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Propiedades de la vista de variables

• Valores
• Son las etiquetas de los valores que tomará la
  variable (ejemplo sexo toma sólo dos valores, 1
  Femenino y 2Masculino).
• En caso que la variable sea numérica continua
  (ejemplo moneda, fecha) no requiere definición
  de valores.

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Propiedades de la vista de variables

• Valores

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Propiedades de la vista de variables

• Valores

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Propiedades de la vista de variables

• Columnas
• Define el ancho (formato) de columna para esa
  variable lo que se verá en la vista de datos.
• Alineación
• Indica a que lado se alinearán (formato) los
  valores de introducidos en la variable en la
  vista de datos.

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Propiedades de la vista de variables

• Medida
• Permite seleccionar el tipo de variable que se
  esta definiendo
• Escala Números, cantidades
• Nominal Cadenas
• Ordinal Categorías

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Introducir datos
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Introducir datos
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25
Guardar Archivo
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Guardar Archivo
Lic. Alimar Benitez M.
27
Manejo de Datos
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Manejo de Datos

• Abrir archivos de datos
• Calcular variables
• Recodificar variables en otras variables
• Recodificar variables en ellas mismas

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Abrir archivos de datos
Al reiniciar el programa aparecerá una
venntana como esta
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Abrir archivos de datos
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31
Abrir archivos de datos
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Matriz Recuperada
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Calcular en nueva variable
Expresiones Numéricas
Nombre de la nueva variable
Funciones
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Calcular en nueva variable
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Recodificar variables en otras variables
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Recodificar variables en otras variables
Lic. Alimar Benitez M.
37
Recodificar variables en otras variables
Lic. Alimar Benitez M.
38
Recodificar variables en otras variables
Lic. Alimar Benitez M.
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Recodificar variables en ellas mismas
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Recodificar variables en ellas mismas
Valor o rango a cambiar
Nuevo valor
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Recodificar variables en ellas mismas
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Recodificar variables en ellas mismas
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Recodificar variables en ellas mismas
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Recodificar variables en ellas mismas
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Estadísticas Descriptivas
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• Media
• Moda
• Mediana
• Mínimo
• Máximo
• Amplitud o Rango
• Varianza
• Desviación Estándar

Medidas de Tendencia Central
Medidas de Variabilidad
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Distribución de Frecuencias
Es un conjunto de puntuaciones ordenadas en sus
respectivas categorías
Aplicable a escala nominal y ordinal
Ejemplo
Estatura Frecuencia
Bajo 8
Medio 15
Alto 6
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Estadísticas Descriptivas
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Estadísticas Descriptivas
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Estadísticas Descriptivas
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Estadísticas Descriptivas
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Estadísticas Descriptivas
Lic. Alimar Benitez M.
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Estadísticas Descriptivas
Lic. Alimar Benitez M.
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Estadísticas Descriptivas
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Estadísticas Descriptivas
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Estadística Inferencial
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Estadística Inferencial
Paramétrica
No Paramétrica
Correlación
Chi-cuadrado
McNemar
t de Student
ANOVA
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t de Student
Usada para inferir sobre una y dos medias
poblacionales
Media Poblacional
Grupos independientes
Prueba t
Grupos relacionados
Sólo permite comparar 2 grupos
Grupos A y B Escala Nominal u Ordinal
Una variable Proveniente de intervalo o razón
No existe diferencia significativa entre las
medias de los grupos comparados
Hipótesis
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Comparación de la media muestral con la
poblacional
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Comparación de la media muestral con la
poblacional
Media Muestral
Media Poblacional
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Comparación de la media muestral con la
poblacional
Lic. Alimar Benitez M.
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Comparación de la media muestral con la
poblacional
Media Muestral
Nivel de significación de la prueba
t de muestras pareadas
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Prueba t de Student para grupos independientes
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Prueba t de Student para grupos independientes
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Prueba t de Student para grupos independientes
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66
Prueba t de Student para grupos independientes
Media Muestral
T de Student
Nivel de Significación Obtenido
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Prueba t de Student para grupos dependientes
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Prueba t de Student para grupos dependientes
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Prueba t de Student para grupos dependientes
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Prueba t de Student para grupos dependientes
Medias de grupos pareados
Diferencia de las medias
t de Student
Nivel de Significación
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Correlación

• Es una medida de asociación de dos variables
• Explica el grado en que dos variables varían
  juntas
• Se denota con la letra r
• Toma valores entre 1 y 1
• r -1 es una correlación alta y negativa
• r 0 significa que no hay relación alguna entre
  las variables
• r 1 es una correlación alta y positiva

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Correlación de Pearson
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Correlación de Pearson
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Correlación de Pearson
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Correlación de Pearson
Correlación de Pearson
Nivel de Significación
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ANOVA
La variable que contenga los grupos o
tratamientos es nominal u ordinal Se denomina
variable independiente
Usada para determinar la diferencia promedio para
3 o mas grupos
La variable dependiente es por intervalos o
razón, sobre ella se calculan los promedios a
comparar
M del grupo A
M del grupo B
Hipótesis
No difieren

M del grupo X
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Análisis de Varianza
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Análisis de Varianza
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Análisis de Varianza
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Análisis de Varianza
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Análisis de Varianza
Lic. Alimar Benitez M.
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Análisis de Varianza
Prueba de Homogeneidad de Varianza
Significación de la Comparación
F de Snedecor para comparación de medias
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Análisis de Varianza
Comparaciones múltiples por el método de Scheffé
Se aplica para las variables con diferencias
significativas en la F.
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• Chi-Cuadrado
• McNemar

Estadística Inferencial No Paramétrica
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Chi-Cuadrado de Pearson
Objetivo
Datos prevenientes de escala ordinal o
nominal (categóricos)
Determinar relación o asociación entre dos
variables
Grupos Independientes
El cálculo se basa en una tabla de contingencia
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McNemar
Grupos dependientes o relacionados
Objetivo
Determinar cambios significativos entre un antes
y un después
Aplicable a tablas de contingencia de 2x2
Limitaciones para ser aplicada cuando la
frecuencia esperada es lt5
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Estadística Inferencial No Paramétrica
Lic. Alimar Benitez M.
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Estadística Inferencial No Paramétrica
Lic. Alimar Benitez M.
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Estadística Inferencial No Paramétrica
Lic. Alimar Benitez M.
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Estadística Inferencial No Paramétrica
Lic. Alimar Benitez M.
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Estadística Inferencial No Paramétrica
Lic. Alimar Benitez M.
92
Estadística Inferencial No Paramétrica
Lic. Alimar Benitez M.
93
Estadística Inferencial No Paramétrica
Lic. Alimar Benitez M.