Presentación para el curso introductorio al SPSS de la Universidad Tecnológica de Bolívar.

1. CURSO :
INTRODUCCIÓN AL PROCESO DE
INVESTIGACIÓN E INNOVACIÓN
MÓDULO :
CURSO BÁSICO DE SPSS
FACULTAD DE EDUCACIÓN
INSTITUTO DE EDUCACIÓN E INNOVACIÓN EDUCATIVA – GRUPO DE INVESTIGACIÓN EDUCACIÓN

2. FACILITADOR:
Jairo Acosta Solano
Ingeniero Industrial - UTB
Especialista en Finanzas – U de C
Msc en Educación y Tecnologías de la
Información y Comunicaciones - UOC

3. CONTENIDO
• Generalidades de la investigación cuantitativa
• Alcances de la investigación cuantitativa
– Exploratoria
– Descriptiva
– Correlacional
– Explicativa
• Aspectos fundamentales del instrumento de medición
– De la variable al ítem
– Codificación
– Niveles de medición
• Generalidades sobre SPSS
– Ejecución del programa
– Creación o importación de la base de datos
– Configuración de las propiedades o atributos de los ítems o reactivos
– Exploración de datos
– Estadística descriptiva
– Evaluación de la fiabilidad y validez del instrumento de medición

4. GENERALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN
CUANTITATIVA (1)
De las
La investigación observaciones a los
Aristóteles científica se basa principios generales
en la observación o explicativos
(inducción)
Método inductivo-deductivo

5. GENERALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN
CUANTITATIVA (2)
La investigación científica
debe relacionar los De las observaciones
Galileo fenómenos observados o medibles a las leyes
evidenciados universales
numéricamente
Reducción a la física

6. Tomado de: http://ingenierojuliodiaz1945.blogspot.com/2008/04/proceso-inductivo-deductivo.html
CUANTITATIVA (3)
GENERALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN

7. ALCANCES DE LA INVESTIGACIÓN
CUANTITATIVA
Estudios Descriptivos
Estudios Exploratorios Describe propiedades, características y
Es utilizado cuando el objeto de interés rasgos importantes de un fenómeno
es un tema poco estudiado. objeto de análisis. Identifica tendencias
de un grupo o población.
Alcances
Estudios correlacionales Estudios explicativos
Asocia variables mediante un patrón que Busca establecer las causas de los
se puede predecir para un grupo o eventos, sucesos o fenómenos que se
población. estudian.

8. ASPECTOS FUNDAMENTALES DEL
INSTRUMENTO DE MEDICIÓN. DE LA VARIABLE
AL ÍTEM
Variable Dimensión Indicadores Ítems
Recursos de la Web 2.0 Uso Grado en que los docentes de • Blog o bitácoras
planta perciben como hacen • Microblogs
uso los recursos de la Web 2.0 • Wikis
• Marcadores sociales
• Podcasting
• Vídeo Streaming
• Documentos en línea
• Redes sociales
Basados en la escala de Likert
1. Muy bajo
2. Bajo
3. Medio
4. Alto
5. Muy alto
Conocimiento Grado en que los docentes de Mismas opciones de respuesta
planta perciben el y escala de valoración
conocimiento que tienen de
los recursos de la Web 2.0

9. ASPECTOS FUNDAMENTALES DEL
INSTRUMENTO DE MEDICIÓN. CODIFICACIÓN
Sexo:
a) Masculino
b) Femenino
P.1. Sexo:
1. Masculino
2. Femenino
P.2. ¿El curso básico de SPSS cumple
con sus expectativas?
1. Muy en desacuerdo
2. En desacuerdo
3. Indiferente
4. De acuerdo
5. Muy de acuerdo

10. ASPECTOS FUNDAMENTALES DEL
INSTRUMENTO DE MEDICIÓN. NIVELES DE
MEDICIÓN (1)
Nivel de medición nominal Nivel de medición ordinal
Dos o más categorías, sin orden ni Las categorías mantienen un orden de
jerarquía. Ejm: mayor a menor. Ejm:
P.1. Sexo: P.1. Estrato socioeconómico:
1. Masculino
2. Femenino 6. Alto
5. Medio-Alto
ó 4. Medio
3. Medio-Bajo
P.1. Sexo: 2. Bajo
1. Femenino 1. Muy bajo
2. Masculino 0. Inferior

11. ASPECTOS FUNDAMENTALES DEL
INSTRUMENTO DE MEDICIÓN. NIVELES DE
MEDICIÓN (2)
Nivel de medición por intervalos Nivel de medición de razón
Además del orden y jerarquia entre Igual que el anterior pero el cero es
las diferentes categorías, se real y absoluto.
establecen intervalos iguales en la
medición. El cero es arbitrario no
real.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

12. ¿POR QUÉ SPSS/PASW?
Predictive Analytics SoftWare Statistics (PASW)
Statistical Package for the Social Sciences (SPSS)
Fuente: http://www.pacosaez.com/FSL/Material/Entradas/2009/4/26_ESQUEMA_DESCRIPTIVA.html

13. EJECUCION DEL PROGRAMA

14. CREACIÓN/IMPORTACIÓN DE LA BASE
DE DATOS

15. CONFIGURACIÓN DE LOS ATRIBUTOS
DE LOS ÍTEMS
Nombre de la variable: asignado Perdidos: códigos de las
por el investigador de acuerdo al categorías de los valores perdidos
ítem Columnas: debe coincidir con la
Tipo de variable: Numérica, anchura e incluye decimales y el
cadena, fecha, notación científica,punto decimal
coma flotante, etc. Alineación: derecha, izquierda o
Anchura: Extensión de la variable centro
Decimales: cantidad de decimales Medida: Nivel de medición del
de las cifras numéricas ítem: nominal, ordinal, intervalo
Etiqueta: Descripción de la o razón.
variable
Valores: códigos asignados a cada
opción de respuesta

16. EXPLORACIÓN DE DATOS
Variables de matriz: son columnas o ítems de la base de datos.
Variables de investigación: son las propiedades medidas y que forman
parte de la hipótesis o lo que se pretende describir.
Identificación de ítems compuestos: cuando una variable de
investigación es medida por varias variables de matriz deben ser
transformadas en una sola variable. Por ejemplo:
RND(Median(P8.1.Blogsobitácoras,P8.2.MicroBlogs,P8.3.Wikis,P8.4.M
arcadoressocialesSocialbookmarking,P8.5.Podcasting,P8.6.VídeoStrea
ming,P8.7.Documentosenlínea,P8.8.RedesSociales))

17. Tomado de: http://www.tuveras.com/estadistica/estadistica02.htm

18. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Cerca del 75% de los encuestados hace un uso
entre medio y bajo de los recursos de la Web
2.0, la media se ubica por debajo de 3 y la
mediana es igual a 3 lo que implica que el 50%
de los sujetos se encuentran por debajo y por
encima del uso medio de la Web 2.0

19. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

20. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Si Sig > 0,05 la los datos
siguen una distribución
normal, si no provienen de
una distribución no
paramétrica.
H0 (hipótesis nula): Los datos
provienen de una población
normal.

21. TABLAS DE CONTINGENCIA
Nivel de medición: Nominal y ordinal
En SPSS:
H0: Las variables de investigación no se relacionan Grados de Libertad
Ha: Las variables de investigación se relacionan
Si Sig > 0,05 se acepta la hipótesis nula
gl = (n - 1)(k - 1)
Si Sig < 0,05 se acepta la hipótesis alternativa

22. TABLAS DE CONTINGENCIA

23. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

24. VALIDEZ Y CONFIABILIDAD DEL
INSTRUMENTO DE MEDICIÓN
Valores alfa de Cronbach:
< 0,25 Baja confiabilidad
+- 0,5 Confiabilidad media
> 0,75 Aceptable
> 0,9 Confiabilidad elevada

25. ESTADISTICA INFERENCIAL

26. ANÁLISIS PARAMÉTRICOS
SUPUESTOS
•La distribución poblacional de la variable dependiente es normal.
•El nivel de medición de las variables es por nivel o razón.
•Cuando dos o más poblaciones son estudiadas, deben tener una
varianza homogénea.

27. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE
PEARSON
El coeficiente de correlación de Pearson
es un prueba estadìstica que sirve para
analizar el grado de relación entre dos
variables medidas en un nivel de
intervalos o razón.
Características:
•Se simboliza con “r”.
•La prueba en sí no considera causalidad
entre las variables.
•Nivel de medición: por intervalos o
razón.
•Puede variar de -1 a +1.
•El coeficiente de correlación al cuadrado
se conoce como el coeficiente de
determinación.

28. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE
PEARSON – VALORES DE “r”
0,00 : No hay correlación
0,10 : Muy débil
0.25 : Débil
0.50 : Media
0,75 : Considerable
0,90 : Muy fuerte
1.00: Perfecta

29. REGRESIÓN
La regresión es un modelo
estadístico para estimar el
efecto de una variable sobre
otra.
Características:
• Hipótesis: Correlacionales y
causales.
• Variables: Una dependiente
y otra independiente.
• Nivel de medición: Por
intervalos o razón.

30. PRUEBA t
La prueba t es una prueba estadística que evalúa si dos grupos difieren
entre sí de manera significativa.
Característica:
H0: los grupos no difieren e forma significativa,
Nivel de medición: Intervalos o razón.
Si Sig > 0,05, se acepta H0,

31. ANÁLISIS DE VARIANZA
UNIDIRECCIONAL O DE UN FACTOR
Esta es una prueba estadística para analizar si más de dos grupos difieren
significativamente entre sí en cuanto a sus medias y varianzas.
Características:
• Hipótesis: de diferencias entre más de dos grupos.
• Variables: una dependiente y una independiente.
• Nivel de medición. la variable independiente es categórica y la dependiente
por intervalo o razón.