Este documento proporciona una introducción al software SPSS. Define lo que es SPSS, sus usos principales que incluyen la planificación, preparación y análisis de datos. Describe las nuevas características de la versión 19 como modelos lineales y de mezcla, tablas ligeras y resultados inteligentes. Explica cómo abrir archivos de datos, manipular y transformar datos, y utilizar pruebas estadísticas como la prueba t para dos muestras independientes. Recomienda planificar el proceso de análisis de datos para

3. 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.

4. ¿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

5. 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.

6.  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.

7. 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.

8. 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).

9. En este ejemplo se utiliza el archivo
demo.sav.

10. TIPOS DE ARCHIVOS DE DATOS
 SPSS Statistics.
 SPSS/PC+.
 SYSTAT.
 SPSS Statistics Portátil.
 Excel.
 Lotus 1-2-3.
 SYLK.
 dBASE.
 SAS.
 Stata.

11. 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.

13. 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.

14. 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.

15. ENTORNO DE TRABAJO SPSS

16. 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

17. 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.

18. 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

19. 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

20. CUADRO DE DIÁLOGO CON
TAMAÑO AJUSTADO

22. 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.

23. 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

24. CÁLCULO DE VARIABLES

25. 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.

26. CALCULAR VARIABLE: TIPO Y
ETIQUETA

27. 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

28. 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.

29. 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.

30. 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.

31. 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.

33. 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:

34. 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

35. Prueba-T (T-Test) para 2 grupos
independientes

36. 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.

37. Prueba-T (T-Test) para 2 grupos
independientes

38. 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.

40. 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

41. RECOMENDACIONES.
A la hora de utilizar un procedimiento estadístico convendría
contestar a las siguientes preguntas