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Msc. JORGE ACOSTA PISCOYA. Licenciado En Estadística
Msc. DEBORA MEJIA PACHECO. Licenciado En Estadística
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Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco
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BASE DE DATOS
N°
SEXO ESC.PROF
MARCA DE
CELULAR
EDAD TALLA PESO
INGR
...
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 Primero creamos la base de datos que se presenta en spss ver.17
Cad...
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 Si estamos ingresando una variable cualitativa, podemos etiquetar l...
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Podemos los valores antiguos y valores nuevos como se muestra, luego ...
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Luego procedemos a etiquetar
 La Segunda ventana es una de vista de ...
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 Con la base de datos concluida se procede hacer el análisis descrip...
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 Aparece la siguiente ventana:
Seleccionamos la variable que queremo...
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Estadísticos
ESC.PROF
N Válidos 50
Perdidos 1
 La segunda tabla nos ...
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 Seleccionamos el menú analizar y luego clic en frecuencias para tr...
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 Seleccionamos continuar y luego clic en aceptar y aparece todas la...
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 La tabla dce distribución de frecuencias de la variable selecciona...
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 Clic en continuar y luego clic en aceptar:
 Como podemos observar...
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 Seleccionamos la variable TALLA y le vamos a llamar ESTATURA, y lu...
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Como se puede apreciar lo hemos agrupado en 7 intervalos, si utiliza...
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 Luego editamos la variable Estatura, nos vamos a la ventana vista ...
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ESTATURA
Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido
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Donde seleccionamos las estadísticas descriptivas que deseemos calcu...
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 La segunda Pantalla es las estadísticas Descriptivas.
Descriptivos...
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 Luego nos presenta el grafico de tallos y hoja
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Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco
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 Clic en aceptar y aparece un resumen de los datos procesados:
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Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco
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Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco
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Pruebas de chi-cuadrado
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Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco
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Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco
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 Clic en aceptar y se seleciona la categoría seleccionada como se m...
Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco
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Estadísticos descriptivos
N Mínimo Máximo Media Desv. típ. Varianza
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Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco
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Seleccionamos la opción Estadístico;
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Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco
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Variables introducidas/eliminadas
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introducidas
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Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco
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 Clic en continuar y clic en aceptar y en la vista de resultados ap...
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 Aparece la siguiente ventana donde hay que ingresar las variables ...
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Resumen del modelo y estimaciones de los parámetros
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Estadistica descriptiva con spss

  1. 1. AUTORES Msc. JORGE ACOSTA PISCOYA. Licenciado En Estadística Msc. DEBORA MEJIA PACHECO. Licenciado En Estadística DOCENTES ASCRITOS AL DEPARTAMENTO DE ESTADISTICA DE LA UNPRG – LAMBAYEQUE 2010 ACARGO DE LA ASIGNATURA DE: ESTADÍSTICA
  2. 2. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 2 BASE DE DATOS N° SEXO ESC.PROF MARCA DE CELULAR EDAD TALLA PESO INGR MENSUAL EGR. MENSUAL N° DE HIJOS 1 F MATEMAT LG 40 1,52 58 450 420 5 2 M COMPUT NOKIA 25 1,75 59 630 600 3 3 F ELECTRON NOKIA 38 1,55 59 500 500 2 4 M ESTADÍSTI SONY 28 1,69 68 750 720 1 5 F FISICA LG 31 1,56 60 750 720 5 6 F FISICA NOKIA 30 1,61 57 600 580 4 7 F MATEMAT MOTOROLA 24 1,52 56 650 600 4 8 M COMPUT MOTOROLA 32 1,72 67 800 750 7 9 M ESTADISTI LG 34 1,75 70 1000 850 3 10 M FISICA NOKIA 36 1,82 69 850 800 2 11 M MATEMAT SANSUNG 40 1,69 72 750 750 1 12 F COMPUT ALCATEL 28 1,56 60 750 700 2 13 M ELECTRON SANSUNG 35 1,68 70 950 750 4 14 M ESTADÍSTI LG 36 1,80 68 1000 800 5 15 F FISICA NOKIA 30 1,62 72 600 600 3 16 M FISICA MOTOROLA 48 1,78 55 1200 1000 4 17 F MATEMAT LG 40 1,58 54 850 800 6 18 F COMPUT NOKIA 32 1,54 67 700 680 3 19 M ESTADISTI NOKIA 35 1,75 69 950 920 3 20 M FISICA SONY 36 1,71 52 1250 1050 2 21 F MATEMAT LG 42 1,57 54 550 540 1 22 F COMPUT NOKIA 48 1,58 69 700 700 2 23 M ELECTRON MOTOROLA 39 1,69 68 850 830 3 24 M ESTADÍSTI MOTOROLA 40 1,73 73 950 900 3 25 M FISICA LG 38 1,77 75 850 800 2 26 M FISICA NOKIA 32 1,54 45 1250 1000 2 27 F MATEMAT SANSUNG 34 1,65 66 800 600 4 28 M COMPUT ALCATEL 32 1,64 56 785 700 5 29 M ESTADISTI SANSUNG 45 1,68 66 828 800 5 30 M FISICA LG 44 1,65 54 560 500 4 31 M MATEMAT NOKIA 32 1,67 58 1220 1200 6 32 F COMPUT NOKIA 42 1,68 75 1380 1000 5 33 M ELECTRON SONY 38 1,72 72 490 450 2 34 F ESTADÍSTI LG 36 1,78 78 660 600 3 35 F FISICA NOKIA 44 1,85 79 920 800 4 36 F FISICA MOTOROLA 58 1,66 45 660 600 1 37 F MATEMAT MOTOROLA 55 1,78 65 890 800 2 38 F COMPUT LG 48 1,45 48 1200 1000 3 39 M ESTADISTI NOKIA 36 1,66 46 1300 1000 3 40 M FISICA SANSUNG 28 1,69 48 1325 1200 2 41 F MATEMAT ALCATEL 31 1,56 60 750 720 5 42 F COMPUT SANSUNG 30 1,61 57 600 580 4 43 F ELECTRON LG 24 1,52 56 650 600 4 44 M ESTADÍSTI NOKIA 32 1,72 67 800 750 7 45 M FISICA MOTOROLA 34 1,75 70 1000 850 3 46 M FISICA LG 36 1,82 69 850 800 2 47 M MATEMAT NOKIA 40 1,69 72 750 750 1 48 F COMPUT NOKIA 28 1,56 60 750 700 2 49 M ESTADISTI SONY 35 1,68 70 950 750 4 50 M FISICA LG 36 1,80 68 1000 800 5
  3. 3. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 3  Primero creamos la base de datos que se presenta en spss ver.17 Cada columna contendrá una variable y cada fila los datos de cada unidad de análisis observada la hoja de cálculo del spss, presenta dos ventanas.  La primera corresponde a la de vista de variables, es donde se declaran todas las variables que se van ingresar en la base de datos, como se muestra :
  4. 4. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 4  Si estamos ingresando una variable cualitativa, podemos etiquetar las categorías de la variable, como se muestra  Para recodificar una variable, se selecciona transformar y hacemos clic en recodificar en distinta variable, aparece la siguiente pantalla: Para nuestro caso hemos seleccionada la variable ESC.PROF y le vamos a cambiar por CARRERA, y le damos clic en cambiar, luego le damos clic en valores antiguos y nuevos, y aparece la siguiente pantalla:
  5. 5. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 5 Podemos los valores antiguos y valores nuevos como se muestra, luego le hacemos clic en continuar y luego clic en aceptar Por defecto aparece en la última columna la variable recodificada, para comparar si coincide los valores antiguos con los nuevos, con el botón izquierdo del mouse arrastramos la variable CARRERA, para ponerla a lado de la variable ESC.PROF
  6. 6. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 6 Luego procedemos a etiquetar  La Segunda ventana es una de vista de datos donde se ingresa cada uno de los valores de la variable en estudio
  7. 7. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 7  Con la base de datos concluida se procede hacer el análisis descriptivo, seleccionamos el menú analizar, seleccionamos Estadísticos Descriptivos y seleccionamos la opción frecuencias
  8. 8. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 8  Aparece la siguiente ventana: Seleccionamos la variable que queremos trabajar, por ejemplo ESC.PROF, como se trata de una variable cualitativa en escala nominal, no podemos seleccionar la opción Estadísticos, pero si la opción Gráficos: Clic en continuar y luego clic en aceptar y aparece los resultados:  La primera tabla nos esta indicando que son 50 datos que se tienen y no hay ningún valor perdido, esto se presenta cuando por error dejamos de ingresar algún valor o la persona encuestada no lleno toda la información que se le pidió en la encuesta.
  9. 9. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 9 Estadísticos ESC.PROF N Válidos 50 Perdidos 1  La segunda tabla nos muestra la tabla de distribución de frecuencias, la cual puede ser editada para darle una mejor presentación ESC.PROF Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Porcentaje acumulado Válidos MATEMATICA 10 19,6 20,0 20,0 COMPUTACION 10 19,6 20,0 40,0 ELECTRONICA 5 9,8 10,0 50,0 ESTADÍSTICA 10 19,6 20,0 70,0 FISICA 15 29,4 30,0 100,0 Total 50 98,0 100,0 Perdidos Sistema 1 2,0 Total 51 100,0  El gráfico que hemos seleccionado es el gráfico de sectores que puede ser editada para darle una mejor presentación
  10. 10. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 10  Seleccionamos el menú analizar y luego clic en frecuencias para trabajar una variable cuantitativa, por defecto aparece  Clic en restablecer y seleccionamos una variable cuantitativa, por ejemplo la variable talla:  Esta variable si nos permite trabajar la opción estadísticos, seleccionamos todos los estadígrafos que deseamos calcular:
  11. 11. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 11  Seleccionamos continuar y luego clic en aceptar y aparece todas las medidas descriptivas pedidas: Estadísticos TALLA N Válidos 50 Perdidos 1 Media 1,6670 Mediana 1,6800 Moda 1,69 Desv. típ. ,09562 Varianza ,009 Asimetría -,159 Error típ. de asimetría ,337 Curtosis -,776 Error típ. de curtosis ,662 Rango ,40 Mínimo 1,45 Máximo 1,85 Suma 83,35 Percentiles 10 1,5400 20 1,5600 25 1,5775 30 1,6100 40 1,6540 50 1,6800 60 1,6900 70 1,7200 75 1,7500 80 1,7500 82 1,7664 90 1,7980
  12. 12. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 12  La tabla dce distribución de frecuencias de la variable seleccionada: TALLA Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Porcentaje acumulado Válidos 1,45 1 2,0 2,0 2,0 1,52 3 5,9 6,0 8,0 1,54 2 3,9 4,0 12,0 1,55 1 2,0 2,0 14,0 1,56 4 7,8 8,0 22,0 1,57 1 2,0 2,0 24,0 1,58 2 3,9 4,0 28,0 1,61 2 3,9 4,0 32,0 1,62 1 2,0 2,0 34,0 1,64 1 2,0 2,0 36,0 1,65 2 3,9 4,0 40,0 1,66 2 3,9 4,0 44,0 1,67 1 2,0 2,0 46,0 1,68 4 7,8 8,0 54,0 1,69 5 9,8 10,0 64,0 1,71 1 2,0 2,0 66,0 1,72 3 5,9 6,0 72,0 1,73 1 2,0 2,0 74,0 1,75 4 7,8 8,0 82,0 1,77 1 2,0 2,0 84,0 1,78 3 5,9 6,0 90,0 1,80 2 3,9 4,0 94,0 1,82 2 3,9 4,0 98,0 1,85 1 2,0 2,0 100,0 Total 50 98,0 100,0 Perdidos Sistema 1 2,0 Total 51 100,0  Seleccionamos el gráfico adecuado:
  13. 13. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 13  Clic en continuar y luego clic en aceptar:  Como podemos observar la información que nos presenta la tabla de distribución de frecuencia no están agrupados en intervalos, si queremos agrupar en intervalos tenemos que hacer una recodificación
  14. 14. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 14  Seleccionamos la variable TALLA y le vamos a llamar ESTATURA, y luego clic en cambiar  clic en valores antiguos y nuevos, seleccionamos la opción rangos dado que se trata de una variable cuantitativa y hacemos los cambios respectivos
  15. 15. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 15 Como se puede apreciar lo hemos agrupado en 7 intervalos, si utilizamos la regla de Sturges para determinar el número de intervalos nos da 6.61, dado a que el número de intervalos es una variable discreta procedemos a redondearlo a 7.  Clic en continuar y luego clic en aceptar
  16. 16. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 16  Luego editamos la variable Estatura, nos vamos a la ventana vista de variables y seleccionamos etiquetas enla variable estatura:  Clic en aceptar y nos vamos a la vista de datos:  Seleccionamos analizar y luego clic en frecuencias, seleccionamos la variable estatura y le pedimos que nos construya la tabla de distribución de frecuencias
  17. 17. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 17 ESTATURA Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Porcentaje acumulado Válidos 1,44 - 1,49 1 2,0 2,0 2,0 1,50 - 1,55 6 12,0 12,0 14,0 1,56 - 1,61 9 18,0 18,0 32,0 1,62 -1,67 7 14,0 14,0 46,0 1,68 - 1,73 14 28,0 28,0 74,0 1,74 - 179 8 16,0 16,0 90,0 1,80 - 1,85 5 10,0 10,0 100,0 Total 50 100,0 100,0 Para este caso no pidamos las medidas descriptivas por que el software les va calcular pero de los códigos de la etiqueta, esto solo nos permite darle una mejor presentación de la tabla, mas no puede ser utilizado para hacer cálculos.  Seleccionamos Analizar, estadísticos descriptivos, clic en Descriptivo y aparece la siguiente pantalla.  Seleccionamos una variable que sea cuantitativa, clic en opciones y aparece la siguiente ventana:
  18. 18. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 18 Donde seleccionamos las estadísticas descriptivas que deseemos calcular y luego clic en continuar en la pantalla de resultado se visualiza: Estadísticos descriptivos N Rango Mínimo Máximo Media Desv. típ. Varianza Asimetría Curtosis Estadí stico Estadíst ico Estadís tico Estadíst ico Estadíst ico Error típico Estadísti co Estadísti co Estadí stico Error típico Estadísti co Error típico PESO 50 34 45 79 63,02 1,254 8,870 78,673 -,357 ,337 -,740 ,662 N válido (según lista) 50  Seleccionamos Analizar, estadísticos descriptivos, clic en Explore y aparece la siguiente pantalla. Seleccionamos la variable que deseemos analizar, en este caso en la Lista de dependiente hemos seleccionado la variable ingreso y en la lista de factores Genero, en la opción visualizar si seleccionamos ambos nos da las Estadísticas descriptivas y gráficos, si solo queremos una sola opción seleccionamos la que se dese analizar y luego clic en aceptar.  La primera pantalla que nos presenta l avista de resultados es el resumen: Resumen del procesamiento de los casos GENERO Casos Válidos Perdidos Total N Porcentaje N Porcentaje N Porcentaje INBRESO FEMENINO 22 100,0% 0 ,0% 22 100,0% MASCULINO 28 100,0% 0 ,0% 28 100,0%
  19. 19. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 19  La segunda Pantalla es las estadísticas Descriptivas. Descriptivos GENERO Estadístico Error típ. INBRESO FEMENINO Media 743,64 45,601 Intervalo de confianza para la media al 95% Límite inferior 648,80 Límite superior 838,47 Media recortada al 5% 725,25 Mediana 700,00 Varianza 45748,052 Desv. típ. 213,888 Mínimo 450 Máximo 1380 Rango 930 Amplitud intercuartil 213 Asimetría 1,627 ,491 Curtosis 3,270 ,953 MASCULINO Media 924,57 41,206 Intervalo de confianza para la media al 95% Límite inferior 840,02 Límite superior 1009,12 Media recortada al 5% 925,75 Mediana 900,00 Varianza 47541,810 Desv. típ. 218,041 Mínimo 490 Máximo 1325 Rango 835 Amplitud intercuartil 211 Asimetría ,205 ,441 Curtosis -,371 ,858
  20. 20. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 20  Luego nos presenta el grafico de tallos y hoja INBRESO Stem-and-Leaf Plot for GENERO= FEMENINO Frequency Stem & Leaf 1,00 4 . 5 2,00 5 . 05 7,00 6 . 0005566 6,00 7 . 005555 3,00 8 . 059 1,00 9 . 2 2,00 Extremes (>=1200) Stem width: 100 Each leaf: 1 case(s)  Luego tenemos el diagrama de cajas:  Si seleccionamos analizar, Estadísticos Descriptivos y selecionamos una variable en la lista de dependiente:
  21. 21. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 21  Clic en aceptar y aparece un resumen de los datos procesados: Resumen del procesamiento de los casos Casos Válidos Perdidos Total N Porcentaje N Porcentaje N Porcentaje INBRESO 50 100,0% 0 ,0% 50 100,0% Descriptivos Estadístico Error típ. INBRESO Media 844,96 32,874 Intervalo de confianza para la media al 95% Límite inferior 778,90 Límite superior 911,02 Media recortada al 5% 837,84 Mediana 800,00 Varianza 54033,958 Desv. típ. 232,452 Mínimo 450 Máximo 1380 Rango 930 Amplitud intercuartil 303 Asimetría ,614 ,337 Curtosis -,235 ,662
  22. 22. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 22 INBRESO Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 2,00 4 . 59 3,00 5 . 056 8,00 6 . 00035566 10,00 7 . 0055555558 10,00 8 . 0002555559 5,00 9 . 25555 4,00 10 . 0000 ,00 11 . 5,00 12 . 00255 3,00 13 . 028 Stem width: 100 Each leaf: 1 case(s)
  23. 23. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 23  Para construir tablas de contingencia seleccionamos: Analizar, Estadísticas Descriptivas y tablas de contingencia Si seleccionamos la opción Estadísticos, seleccionamos la opción chi-cuadrado:
  24. 24. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 24 Clic en continuar, luego seleccionamos la opción casillas, que nos permite seleccionar el valor observado, el porcentaje total clic en continuar y clic en aceptar : Tabla de contingencia MARCA DE CELULAR * GENERO GENERO TotalFEMENINO MASCULINO MARCA DE CELULAR ALCATEL Recuento 2 1 3 % del total 4,0% 2,0% 6,0% LG Recuento 7 6 13 % del total 14,0% 12,0% 26,0% MOTOROLA Recuento 3 5 8 % del total 6,0% 10,0% 16,0% NOKIA Recuento 8 8 16 % del total 16,0% 16,0% 32,0% SANSUNG Recuento 2 4 6 % del total 4,0% 8,0% 12,0% SONY Recuento 0 4 4 % del total ,0% 8,0% 8,0% Total Recuento 22 28 50 % del total 44,0% 56,0% 100,0%
  25. 25. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 25 Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (bilateral) Chi-cuadrado de Pearson 4,928 a 5 ,425 Razón de verosimilitudes 6,425 5 ,267 N de casos válidos 50 a. 8 casillas (66,7%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. La frecuencia mínima esperada es 1,32. Esto nos indica que con las variables seleccionadas no podemos realizar la prueba chi cuadrado dado a que se tiene que tener un 75% de frecuencias esperadas mayores o iguales a 5.  Si queremos trabajar solo los estudiantes que siguen la carreta profesional de Estadística, seleccionamos en el menú Datos:  Clic en selección de casos y aparece la siguiente pantalla:
  26. 26. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 26  Seleccionamos la variable Esc.Prof, si no nos acordamos con que valor hemos etiquetada la carrera profesional de estadística: hacemos clic con el botón derecho del mouse
  27. 27. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 27  Hacemos clic en información de la variable y aparece la siguiente pantalla que nos permite identificar la etiqueta de valor de la variable:  Seleccionamos la opción 4  Clic en aceptar y luego aparece la siguiente pantalla donde se selecciona la variable ESC.PROF, y realizamos una operación lógica como se muestra:
  28. 28. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 28  Clic en aceptar y se seleciona la categoría seleccionada como se muestra :  Luego realizamos el análisis estadístico:  Los resultados de las variables seleccionadas nos indican :
  29. 29. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 29 Estadísticos descriptivos N Mínimo Máximo Media Desv. típ. Varianza TALLA 10 1,66 1,80 1,7240 ,04648 ,002 EDAD 10 28 45 35,70 4,498 20,233 N válido (según lista) 10 Solo 10 estudiantes encuestados pertenecen a la Escuela Profesional de Estadística, los cuales tienen una estatura mínima de 1,66 mt. Y una estatura máxima de 1,80; siendo su estatura promedio de 1,72 mt. Los cuales se dispersan en 0,04648 mt. Con respecto a la estatura promedio.  Luego para dejarla base de datos a su estado original seleccionamos el menú datos, clic en seleccionar casos y luego clic en restablecer.  Para hacer un aálisis de Regresión Lineal, nos vamos al menú análisis, seleccionamos la opción regresión Lineal como se muestra: Seleccionamos la variable dependiente y la variable independiente como se muestra:
  30. 30. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 30 Seleccionamos la opción Estadístico; Clic en continuar y aceptar, luego aparece el siguiente reporte en la vista de resultados:
  31. 31. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 31 Variables introducidas/eliminadas b Modelo Variables introducidas Variables eliminadas Método 1 INBRESO a . Introducir a. Todas las variables solicitadas introducidas. b. Variable dependiente: EGRESO Resumen del modelo Modelo R R cuadrado R cuadrado corregida Error típ. de la estimación 1 ,945 a ,893 ,891 57,828 a. Variables predictoras: (Constante), INBRESO El cual nos da un coeficiente de correlación de 0.945 es decir existe una alta correlación entre el ingreso y egreso de los encuestados, el coeficiente de determación es 0.891, el cual nos indica que el 89.1% de los egresos están explicados por los ingresos que tiene las personas encuestadas. Coeficientes a Modelo Coeficientes no estandarizados Coeficientes tipificados t Sig.B Error típ. Beta 1 (Constante) 156,005 31,123 5,013 ,000 INBRESO ,713 ,036 ,945 20,054 ,000 a. Variable dependiente: EGRESO El modelo de Regresión Lineal que sale es: iXY 713,0005,156ˆ   Para construir el diagrama de dispersión, nos vamos al menú gráficos, seleccionamos cuadro de diálogos antiguos, dispersión de Puntos: 
  32. 32. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 32  Seleccionamos dispersión simple, clic en definir, sale la siguiente ventana donde ingresamos la variable Y y la variable X, como se muestra:  Para ponerle titulo seleccionamos la opción y ponemos el titulo que corresponde:
  33. 33. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 33  Clic en continuar y clic en aceptar y en la vista de resultados aparece el grafico pedido  Otra forma de construir el diagrama de dispersión con la recta estimada se, selecciona el menú analizar, regresión y estimación curvilínea:
  34. 34. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 34  Aparece la siguiente ventana donde hay que ingresar las variables correspondientes, como se muestra:  Clic en aceptar y en la ventana de resultados se visualiza, una tabla de Resumen y el diagrama de dispersión con la recta estimada:
  35. 35. Autor: Jorge Acosta Piscoya & Débora Mejía Pacheco 35 Resumen del modelo y estimaciones de los parámetros Variable dependiente:EGRESO Ecuación Resumen del modelo Estimaciones de los parámetros R cuadrado F gl1 gl2 Sig. Constante b1 Lineal ,893 402,155 1 48 ,000 156,005 ,713 La variable independiente esINBRESO.

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