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SPSS contenido básico

ESTUDIANTE en Universidad Central del Ecuador
28 de Jul de 2014
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SPSS contenido básico

  1. DEFINICIONES BASICAS SPSS  ¿Que es el SPSS? El programa SPSS es un conjunto de herramientas de tratamientos de datos para el análisis estadístico, funciona mediante menús desplegables, con cuadros de dialogo que permiten hacer la mayor parte del trabajo simplemente utilizando el puntero del ratón.
  2. ¿PARA QUÉ SIRVE EL SPSS?  El SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), permite un tratamiento integrado de todas las fases que conlleva el análisis de datos. Los cuales son: 1. Planificación. 2. Elaboración y/o acceso a la base de datos. 3. Preparación de los datos. 4. Análisis de los datos. 5. Elaboración de un informe
  3. NOVEDADES DE LA VERSIÓN 19  Modelos lineales. Los modelos lineales son relativamente simples y proporcionan una fórmula matemática fácil de interpretar para la puntuación.  Modelos mixtos lineales generalizados. amplían el modelo lineal de forma que: el destino está claramente relacionado con los factores y con variables mediante una función de enlace especificada.  Tablas ligeras. Las tablas ligeras pueden representarse mucho más rápidamente que las tablas pivote con todas las funciones.
  4.  Resultado “inteligente”. Los procedimientos en el módulo adicional de Marketing directo ahora ofrecen un resultado “inteligente”: explicaciones sencillas y coloquiales que le ayudarán a evaluar los resultados.  Mejoras del editor de sintaxis. Puede dividir el panel del editor en dos paneles dispuestos uno encima del otro. Puede aplicar o retirar sangría de sintaxis o aplicar automáticamente sangría a selecciones con un formato similar a la sintaxis pegada.  Transformaciones compiladas. los comandos de transformación (como COMPUTE y RECODE) se compilan en el código de máquina en el momento de la ejecución para mejorar el rendimiento de estas transformaciones para conjuntos de datos con un gran número de casos.
  5. APERTURA DE UN ARCHIVO DE DATOS  Abre un archivo de datos y lo convierte en el conjunto de datos activo. Si ya ha abierto uno o más archivos de datos, permanecerán abiertos y disponibles para su uso posterior durante la sesión.  En el análisis en modo distribuido donde un servidor remoto procesa los comandos y ejecuta los procedimientos, las unidades, carpetas y archivos de datos disponibles dependen de lo que esté disponible en el servidor remoto.
  6. PARA ABRIR ARCHIVOS DE DATOS  Elija en los menús: Archivo > Abrir > Datos... Si lo desea, puede utilizar el botón Abrir archivo de la barra de herramientas. Botón Abrir archivo de la barra de herramientas Aparece un cuadro de diálogo para abrir archivos. Por defecto, aparecerán los archivos de datos de IBM® SPSS® Statistics (extensión .sav).
  7. En este ejemplo se utiliza el archivo demo.sav.
  8. TIPOS DE ARCHIVOS DE DATOS  SPSS Statistics.  SPSS/PC+.  SYSTAT.  SPSS Statistics Portátil.  Excel.  Lotus 1-2-3.  SYLK.  dBASE.  SAS.  Stata.
  9. OPCIONES DE APERTURA DE ARCHIVOS  Leer los nombres de variable.- En las hojas de cálculo, puede leer los nombres de variable dela primera fila del archivo o de la primera fila del rango definido.  Hoja de trabajo.- Los archivos de Excel 95 o de versiones posteriores pueden contener varias hojas de trabajo. El Editor de datos lee por defecto la primera hoja.  Rango.- En los archivos de hoja de cálculo, también puede leer un rango de casillas. Para especificar rangos de casillas utilice el mismo método que empleará en la aplicación de hoja de cálculo.
  10. ENTORNO DE TRABAJO SPSS  Editor de datos. El Editor de datos muestra el contenido del archivo de datos. Puede crear nuevos archivos de datos o modificar los existentes con el Editor de datos.  Visor. Todas las tablas, los gráficos y los resultados estadísticos se muestran en el Visor.  Editor de tablas pivote. Es posible modificar los resultados mostrados en este tipo de tablas de diversas maneras.  Editor de gráficos. Puede modificar los gráficos y diagramas de alta resolución en las ventanas de los gráficos.
  11. ENTORNO DE TRABAJO SPSS  Editor de resultados de texto. Los resultados de texto que no aparecen en las tablas pivote pueden modificarse con el Editor de resultados de texto.  Editor de sintaxis. Puede pegar las selecciones del cuadro de diálogo en una ventana de sintaxis, donde aparecerán en forma de sintaxis de comandos.
  12. ENTORNO DE TRABAJO SPSS
  13. ENTORNO DE TRABAJO SPSS Barra de menúsBarra de menúsBarra de menúsBarra de menús Barra de herramientasBarra de herramientasBarra de herramientasBarra de herramientas Barra de estadoBarra de estadoBarra de estadoBarra de estado
  14. BARRA DE ESTADO La barra de estado que aparece en la parte inferior de cada ventana de IBM® SPSS® Statistics proporciona la siguiente información: Estado del comando. Estado del filtro. Estado de ponderación. Estado de división del archivo.
  15. CUADROS DE DIÁLOGO Los cuadros de diálogo se utilizan para seleccionar variables y opciones para el análisis. Los cuadros de diálogo para los procedimientos estadísticos tienen normalmente dos componentes básicos: Lista de variables de origen Listas de variables de destino
  16. NOMBRES Y ETIQUETAS DE VARIABLE EN LAS LISTAS DE LOS CUADROS DE DIÁLOGO  Puede mostrar tanto nombres como etiquetas de variable en las listas de los cuadros de diálogo.  puede controlar el orden en el que aparecen las variables en las listas de variables de origen.  Para controlar los atributos de presentación por defecto de las variables en las listas de origen, elija Opciones en el menú Editar
  17. CUADRO DE DIÁLOGO CON TAMAÑO AJUSTADO
  18. MANIPULACION Y TRANSFORMACION DE DATOS Puede realizar transformaciones de los datos de todo tipo, desde tareas sencillas, como la agrupación de categorías para su análisis posterior, hasta otras más avanzadas, como la creación de nuevas variables basadas en ecuaciones complejas e instrucciones condicionales.
  19. CÁLCULO DE VARIABLES Utilice el cuadro de diálogo Calcular para calcular los valores de una variable Puede calcular valores para las variables numéricas Puede crear nuevas variables o bien reemplazar los valores de las variables existentes. Puede calcular valores de forma selectiva para subconjuntos de datos Puede utilizar una gran variedad de funciones preincorporadas, incluyendo funciones aritméticas, funciones estadísticas
  20. CÁLCULO DE VARIABLES
  21. CALCULAR VARIABLE: TIPO Y ETIQUETA Para calcular una nueva variable de cadena, deberá especificar el tipo de los datos y su ancho. Etiqueta. Variable descriptiva opcional de hasta 255 bytes de longitud. Puede introducir una etiqueta o utilizar los primeros 110 caracteres de la expresión de cálculo como la etiqueta. Tipo. Las variables calculadas pueden ser numéricas o de cadena (alfanuméricas). Las variables de cadena no se pueden utilizar en cálculos aritméticos.
  22. CALCULAR VARIABLE: TIPO Y ETIQUETA
  23. FUNCIONES Se dispone de muchos tipos de funciones, entre ellos: Funciones aritméticas Funciones estadísticas Funciones de cadena Funciones de fecha y hora Funciones de distribución Funciones de variables aleatorias Funciones de valores perdidos Funciones de puntuación
  24. CAMBIAR VALORES Crea nuevas variables que contienen los valores de variables existentes de casos anteriores o posteriores. Nombre. Nombre de la nueva variable. Debe ser un nombre que ya no existe en el conjunto de datos activo. Obtener el valor de un caso anterior (retardo). Obtener el valor de un caso anterior en el conjunto de datos activo. Obtener el valor del caso posterior (adelanto). Obtener el valor de un caso posterior en el conjunto de datos activo.
  25. CAMBIAR VALORES  Número de casos que se cambiarán. Obtener el valor del caso n anterior o siguiente, donde n es el valor especificado. El valor debe ser un entero no negativo.
  26. RECODIFICACIÓN DE VALORES Los valores de datos se pueden modificar mediante la recodificación. Esto es particularmente útil para agrupar o combinar categorías. Recodificar en las mismas variables. variables le permite reasignar los valores de las variables existentes o agrupar rangos de valores existentes en nuevos valores. Recodificar en distintas variables. le permite reasignar los valores de las variables existentes o agrupar rangos de valores existentes en nuevos valores para una variable nueva.
  27. RECODIFICACIÓN DE VALORES  Recodificación automática. permite convertir los valores numéricos y de cadena en valores enteros consecutivos. Si los códigos de la categoría no son secuenciales, las casillas vacías resultantes reducen el rendimiento e incrementan los requisitos de memoria de muchos procedimientos.
  28. Prueba-T (T-Test) para 2 grupos independientes Se utiliza para determinar si existen diferencias significativas entre 2 grupos de participantes. Le permitirá efectuar comparaciones. Para activar este análisis utilizando el programa SPSS, utilice el procedimiento independent samples T-test, “muestras independientes, prueba-T” Usted puede seleccionar esta opción siguiendo los pasos que se enlistan:
  29. Prueba-T (T-Test) para 2 grupos independientes  Después de activar el programa SPSS, elija la opción open an existing data source “abrir un origen de datos existente”.  Después de oprimir el botón OK “continuar, localice el archivo SPSS (muestra).  En cuanto abra este archivo, usted tendrá acceso a la pantalla SPSS con una barra de opciones. Elija la opción “Analize_compare means_independent- samples T-Test.” “Analizar_comparar medias_Prueba T para muestras independientes.” Si eligió bien, aparecerá una caja de diálogo como la que aparece en la figura
  30. Prueba-T (T-Test) para 2 grupos independientes
  31. Prueba-T (T-Test) para 2 grupos independientes  Seleccione la variable que desee analizar (promedio académico) y transfiérala desde la ventana izquierda a la derecha en la caja con nivel Test Variable(s).  Para transferir la variable utilice el botón  A continuación, transfiera la variable “género” a la caja con nivel grouping variable. “agrupación de variables”, esta variable debe ser categórica.
  32. Prueba-T (T-Test) para 2 grupos independientes
  33. ESTADÍSTICAS DESCRIPTIVAS DE LAS VARIABLES DE LA PRUEBA T, GROUP STATISTICS La prueba-T es de mucha utilidad para realizar comparaciones de diversas variables entre dos grupos. Además del promedio de calificaciones, usted puede detectar si hay diferencias significativas en otras áreas de interés para la institución.
  34. RECOMENDACIONES. Conviene tener presente algunas consejos de carácter general antes de ponerse a trabajar con el SPSS. Para obtener información fiable y válida y tomar decisiones correctas en base a ella conviene dedicar bastante tiempo a los siguientes aspectos: a) Planificación del proceso: ¿qué queremos y cómo lograrlo? b) Obtención de los datos. Cuidar la fiabilidad y validez de los mismos. c) Preparación de los datos para el análisis d) Presentación de resultados de forma que faciliten la toma de decisiones
  35. RECOMENDACIONES. A la hora de utilizar un procedimiento estadístico convendría contestar a las siguientes preguntas
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