Este documento describe cómo importar y definir datos en el software estadístico SPSS. Explica cómo introducir los datos en la pestaña "Vista de datos" con las variables en columnas y los casos en filas. También describe cómo definir las variables en la pestaña "Vista de variables", incluyendo el nombre, etiqueta, decimales, anchura, tipo y valores. Además, explica cómo recodificar variables existentes para crear nuevas variables a través de la transformación y recodificación de variables como el peso, edad, talla y nota de examen.
El documento describe la función de formato condicional en Excel, la cual permite resaltar números mayores, menores o iguales mediante colores de barras. También permite mostrar iconos y modificar o eliminar las reglas creadas. La validación establece criterios y permite mensajes para valores inválidos. El documento concluye con los nombres de los integrantes.
El formato condicional en Excel permite aplicar formatos a celdas automáticamente según reglas definidas, como cambiar el color de fondo si un valor es mayor a cierto número. Esto ayuda a resaltar visualmente celdas que cumplen condiciones específicas y a detectar valores importantes. Se pueden crear reglas para números, texto, fechas y resaltar duplicados.
El documento describe las funciones de formato condicional y validación de datos en Excel. El formato condicional permite aplicar formatos a celdas basados en condiciones, como barras de color, escalas de color e iconos. La validación de datos permite definir el tipo de datos permitidos en celdas, como números, fechas, longitud y listas. Se configura la validación seleccionando el tipo y estableciendo reglas como mínimos y máximos.
La instrucción CREATE DATABASE se utiliza para crear una nueva base de datos. Define el nombre de la base de datos, el tamaño y ubicación de los archivos de datos y registro. Puede especificar valores predeterminados o valores personalizados para el tamaño inicial, máximo y crecimiento de los archivos.
Este documento proporciona una guía de instalación paso a paso para WampServer. Explica cómo descargar e instalar el software según el sistema operativo, elegir la ubicación de instalación, configurar las opciones como el navegador predeterminado y el acceso al firewall, y finalmente iniciar los servicios de Apache, PHP y MySQL a través del icono de WampServer para tener un servidor local funcionando.
Este documento describe tres procedimientos para crear gráficas en SPSS y cómo personalizarlas. También explica cómo cruzar variables usando gráficas. Primero, declara las variables y captura los datos. Luego, muestra cómo crear barras, líneas y sectores simples. Finalmente, muestra cómo cambiar títulos y propiedades para personalizar las gráficas.
Este documento describe cómo importar y definir datos en el software estadístico SPSS. Explica cómo introducir los datos en la pestaña "Vista de datos" con las variables en columnas y los casos en filas. También describe cómo definir las variables en la pestaña "Vista de variables", incluyendo el nombre, etiqueta, decimales, anchura, tipo y valores. Además, explica cómo recodificar variables existentes para crear nuevas variables a través de la transformación y recodificación de variables como el peso, edad, talla y nota de examen.
El documento describe la función de formato condicional en Excel, la cual permite resaltar números mayores, menores o iguales mediante colores de barras. También permite mostrar iconos y modificar o eliminar las reglas creadas. La validación establece criterios y permite mensajes para valores inválidos. El documento concluye con los nombres de los integrantes.
El formato condicional en Excel permite aplicar formatos a celdas automáticamente según reglas definidas, como cambiar el color de fondo si un valor es mayor a cierto número. Esto ayuda a resaltar visualmente celdas que cumplen condiciones específicas y a detectar valores importantes. Se pueden crear reglas para números, texto, fechas y resaltar duplicados.
El documento describe las funciones de formato condicional y validación de datos en Excel. El formato condicional permite aplicar formatos a celdas basados en condiciones, como barras de color, escalas de color e iconos. La validación de datos permite definir el tipo de datos permitidos en celdas, como números, fechas, longitud y listas. Se configura la validación seleccionando el tipo y estableciendo reglas como mínimos y máximos.
La instrucción CREATE DATABASE se utiliza para crear una nueva base de datos. Define el nombre de la base de datos, el tamaño y ubicación de los archivos de datos y registro. Puede especificar valores predeterminados o valores personalizados para el tamaño inicial, máximo y crecimiento de los archivos.
Este documento proporciona una guía de instalación paso a paso para WampServer. Explica cómo descargar e instalar el software según el sistema operativo, elegir la ubicación de instalación, configurar las opciones como el navegador predeterminado y el acceso al firewall, y finalmente iniciar los servicios de Apache, PHP y MySQL a través del icono de WampServer para tener un servidor local funcionando.
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Este documento proporciona una introducción a la gestión de bases de datos en SPSS. Explica conceptos básicos como qué es SPSS y sus usos principales. Luego describe los pasos para crear una nueva base de datos en SPSS, incluida la definición de variables, la entrada de datos, y el análisis y visualización de datos a través de tablas, gráficos y estadísticas descriptivas como medias y percentiles. El documento concluye con un ejercicio práctico para crear una base de datos de pacientes que incluye
Este documento proporciona instrucciones sobre cómo crear y configurar una base de datos en SPSS, incluyendo cómo agregar variables, establecer sus propiedades y valores. Explica cada columna en la vista de variables y cómo asignar un tipo, etiqueta, valores y medición a cada variable. También presenta la barra de herramientas de SPSS y sus funciones principales como archivo, edición, ver, datos, transformar y analizar.
Este documento describe cómo construir una matriz de datos en el programa SPSS. Primero, se abre un archivo vacío en SPSS y se introduce una tabla de datos sobre enfermeras andaluzas. Luego, se define cada variable en la vista de variables, asignando un nombre, tipo, anchura y decimales a cada una. A continuación, se introducen los posibles valores de cada variable y su medida (escala, ordinal o nominal). Finalmente, se introduce la tabla de datos en la vista de datos. El documento proporciona un ejemplo práctico realizado en clase.
El documento describe los pasos para realizar un análisis estadístico de datos con el programa SPSS. Explica cómo crear y modificar variables, cargar y modificar datos, y realizar
El documento describe los pasos para asignar propiedades a variables de datos, incluyendo la creación de etiquetas descriptivas para variables categóricas. Explica cómo definir propiedades de variables como etiquetas de valor, valores perdidos y niveles de medición utilizando la herramienta Definir propiedades de variables en SPSS. También cubre cómo copiar propiedades entre variables y modificar el formato de presentación de variables.
El documento describe los pasos para asignar propiedades a variables de datos, incluyendo la creación de etiquetas descriptivas para variables categóricas. Explica cómo definir propiedades de variables como etiquetas de valor, valores perdidos y niveles de medición utilizando el cuadro de diálogo "Definir propiedades de variables" en SPSS. También cubre cómo copiar propiedades entre variables y cambiar etiquetas de variables y formatos de presentación.
La recodificación de variables permite transformar los datos numéricos o de cadena de una o más variables, reasignando los valores de cada categoría o agrupándolos en rangos según las necesidades del investigador. Antes de recodificar, se debe explorar la variable para conocer su distribución y valores. Siempre es recomendable recodificar en distintas variables para conservar la variable original.
Este documento introduce los conceptos de datos, variables y constantes. Explica que los datos representan atributos de objetos del mundo real y pueden ser simples o compuestos. Define variables e identificadores y explica que las variables almacenan valores que cambian mientras que las constantes almacenan valores fijos. También describe tipos de datos, operadores aritméticos y lógicos, y conceptos como declaración, expresión e instrucción.
Este documento describe los pasos para preparar datos en IBM SPSS Statistics. Explica cómo asignar propiedades a las variables como etiquetas descriptivas, valores perdidos y nivel de medición. También cubre cómo definir formatos de presentación para variables numéricas. El proceso de preparación de datos ayuda a describir y organizar los datos para análisis posteriores.
Este documento presenta una introducción básica al software SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), incluyendo una descripción de la estructura de datos, el proceso de ingresar y definir variables, y cómo generar estadísticas descriptivas básicas como tablas de frecuencias y medidas de tendencia central y dispersión.
Este documento proporciona instrucciones para crear una matriz de datos en el programa SPSS. Explica cómo definir variables en la vista de variables, incluyendo el nombre, tipo, anchura, decimales, etiqueta, valores, perdidos, alineación y medida de cada variable. También describe cómo insertar los datos individuales en la vista de datos para completar la matriz.
El documento proporciona instrucciones sobre cómo realizar operaciones básicas en SPSS, como definir variables, introducir datos, recodificar variables cuantitativas en rangos nominales, nombrar las variables recodificadas, y calcular una nueva variable (IMC) usando una fórmula matemática.
El documento describe el entorno de trabajo de SPSS, incluyendo sus principales herramientas como el editor de datos, el visor, el editor de tablas y gráficos. También describe funciones para la manipulación y transformación de datos, como el cálculo de variables, la recodificación de valores y la prueba t para dos grupos independientes. Finalmente, ofrece algunas recomendaciones generales para el análisis de datos en SPSS.
Este documento introduce los conceptos básicos de datos, variables y constantes para procesamiento electrónico mediante computadores. Explica que un dato representa un atributo o característica de un concepto, y que existen datos simples que almacenan un solo valor y datos compuestos que almacenan múltiples valores o diferentes tipos de datos. También define identificadores, variables y constantes, y describe operadores aritméticos, relacionales y lógicos para crear expresiones. Finalmente, presenta un ejemplo para identificar y declarar variables de acuerdo
SQL es el lenguaje estándar para consultar y manipular datos en bases de datos relacionales. Se divide en tres partes principales: DDL para definir datos, DML para manipular datos, y DCL para controlar acceso. El documento explica conceptos clave de SQL como tablas, tipos de datos, operadores, funciones agregadas, predicados y cómo utilizar sentencias DDL como CREATE TABLE y ALTER TABLE para definir y modificar la estructura de las tablas.
tarea del seminario 4 para la asignatura estadistitca y tic donde expongo el trabajo realizado por mí utilizando el programa estadístico IBM SPSS.
Incluye las tres tareas que se propusieron.
Este documento proporciona información sobre diferentes tipas de transformaciones de datos, operadores y funciones en SPSS. Explica opciones como transformar, calcular y recodificar variables, así como el uso de expresiones condicionales, funciones estadísticas y aleatorización de datos. Además, brinda detalles sobre el uso de tablas personalizadas, gráficos y modelos de regresión en SPSS.
Este documento describe diversas herramientas en SPSS para transformar datos, incluyendo: calcular nuevas variables mediante expresiones matemáticas; generar números aleatorios; contar apariciones de valores; recodificar valores; categorizar variables continuas; asignar rangos de valores; recodificar automáticamente valores únicos; crear series temporales; y reemplazar valores perdidos. El documento explica cómo acceder a estas herramientas a través del menú Transformar y cómo configurar sus parámetros.
Este documento presenta los conceptos básicos de la programación como constantes, variables, acumuladores, contadores e identificadores. Explica los tipos de datos simples como numéricos, lógicos y de caracteres, y estructuras de datos como arreglos. Finalmente, concluye que el equipo creció en su aprendizaje sobre estos temas fundamentales de la programación en Pseint.
Este documento describe los pasos para introducir y manipular datos en el programa SPSS. Primero, se define cada variable incluyendo su nombre, tipo, escala y valores. Luego, se introducen datos de ejemplo directamente en SPSS y mediante la importación de una tabla desde Excel. Finalmente, se reagrupan categorías de variables cualitativas y se recodifican variables para agruparlas en nuevos intervalos.
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El documento describe los pasos para asignar propiedades a variables de datos, incluyendo la creación de etiquetas descriptivas para variables categóricas. Explica cómo definir propiedades de variables como etiquetas de valor, valores perdidos y niveles de medición utilizando la herramienta Definir propiedades de variables en SPSS. También cubre cómo copiar propiedades entre variables y modificar el formato de presentación de variables.
El documento describe los pasos para asignar propiedades a variables de datos, incluyendo la creación de etiquetas descriptivas para variables categóricas. Explica cómo definir propiedades de variables como etiquetas de valor, valores perdidos y niveles de medición utilizando el cuadro de diálogo "Definir propiedades de variables" en SPSS. También cubre cómo copiar propiedades entre variables y cambiar etiquetas de variables y formatos de presentación.
La recodificación de variables permite transformar los datos numéricos o de cadena de una o más variables, reasignando los valores de cada categoría o agrupándolos en rangos según las necesidades del investigador. Antes de recodificar, se debe explorar la variable para conocer su distribución y valores. Siempre es recomendable recodificar en distintas variables para conservar la variable original.
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SQL es el lenguaje estándar para consultar y manipular datos en bases de datos relacionales. Se divide en tres partes principales: DDL para definir datos, DML para manipular datos, y DCL para controlar acceso. El documento explica conceptos clave de SQL como tablas, tipos de datos, operadores, funciones agregadas, predicados y cómo utilizar sentencias DDL como CREATE TABLE y ALTER TABLE para definir y modificar la estructura de las tablas.
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Este documento presenta los conceptos básicos de la programación como constantes, variables, acumuladores, contadores e identificadores. Explica los tipos de datos simples como numéricos, lógicos y de caracteres, y estructuras de datos como arreglos. Finalmente, concluye que el equipo creció en su aprendizaje sobre estos temas fundamentales de la programación en Pseint.
Este documento describe los pasos para introducir y manipular datos en el programa SPSS. Primero, se define cada variable incluyendo su nombre, tipo, escala y valores. Luego, se introducen datos de ejemplo directamente en SPSS y mediante la importación de una tabla desde Excel. Finalmente, se reagrupan categorías de variables cualitativas y se recodifican variables para agruparlas en nuevos intervalos.
Similar a Gather Estudios. Analisis con SPSS (II). (20)
MENTORÍA ENTRENANDO AL ENTRENADOR Oxford Group FULL.pdfOxford Group
La mentoría "Entrenando al Entrenador" se enfoca en desarrollar habilidades esenciales en los facilitadores internos para que puedan capacitar a otros miembros de la organización, impulsando el crecimiento y el éxito en el trabajo y en la vida. Esta mentoría se ofrece en dos modalidades: híbrida, presencial y en línea, para adaptarse a las necesidades y preferencias de los participantes. La evaluación es un proceso continuo y integral, con retroalimentación inmediata y continua para asegurar que los participantes estén en el camino correcto.
La mentoría se organiza en varias fases, cada una con objetivos específicos. La Fase 1 se centra en la presentación y demostración práctica de los conceptos clave, con retroalimentación inmediata y acceso a recursos adicionales. La Fase 2 se enfoca en la aplicación de técnicas aprendidas en situaciones reales, con oportunidades para que los participantes puedan aplicar las habilidades en su trabajo diario. La Fase 3 se centra en la autoevaluación y planificación, ayudando a los participantes a establecer objetivos y metas claras para su desarrollo personal.
La mentoría "Entrenando al Entrenador" busca certificar a los facilitadores internos para que puedan enseñar y apoyar el trabajo y el desarrollo continuo de habilidades de los demás. Al capacitar a estos facilitadores, se busca reducir costos y mejorar la eficiencia, incrementar la adopción de nuevas habilidades y comportamientos en la organización y desarrollar habilidades energéticas esenciales. La mentoría se basa en una metodología que combina presentaciones audiovisuales, demostraciones prácticas, retroalimentación inmediata y acceso a recursos adicionales para asegurar que los participantes puedan aprender y aplicar los conceptos aprendidos de manera efectiva.
Mi Carnaval, sistema utilizará algoritmos de ML para optimizar la distribució...micarnavaltupatrimon
El sistema utilizará algoritmos de ML para optimizar la distribución de recursos, como el transporte, el alojamiento y la seguridad, en función de la afluencia prevista de turistas. La plataforma ofrecerá una amplia oferta de productos, servicios, tiquetería e información relevante para incentivar el uso de está y generarle valor al usuario, además, realiza un levantamiento de datos de los espectadores que se registran y genera la estadística demográfica, ayudando a reducir la congestión, las largas filas y otros problemas, así como a identificar áreas de alto riesgo de delincuencia y otros problemas de seguridad.
Practica individual-Semana.Curso Liderazgo y comportamiento organizacionalJanethLozanoLozano
Práctica con evaluación entre pares sobre una situación en la que se aplicar lo aprendido acerca de la personalidad, los valores y el estilo de liderazgo en una organización.
La estructura organizativa del trabajo que tenga una empresa influye directamente en la percepción que pueda tener un trabajador de sus condiciones laborales y en su rendimiento profesional.
Think-E Estafa -En un mundo donde la educación en línea crece rápidamente, es natural que surjan preguntas sobre la confiabilidad de ciertas plataformas y sistemas.
Think-E Opiniones México ha sido objeto de rumores que insinúan que podría ser una estafa. Sin embargo, es importante separar la verdad de la ficción.
Think-E México no es una estafa. Es un sistema educativo comprometida con el desarrollo del inglés mediante cursos diseñados por expertos en el idioma.
Mario Mendoza Marichal -Uno de los aspectos más destacados de La Perennia es la amplia gama de actividades al aire libre que ofrece a sus residentes.
Este enfoque en el bienestar y la vida activa no solo mejora la calidad de vida, sino que también promueve un estilo de vida saludable y en armonía con la naturaleza.
2. Creación/Modificación de
variables
Se describen a continuación los párametros más importantes de las variables.
• Name: Nombre de la variable que toma internamente el programa. De cara a
simplificar en proceso de análisis (y de no perder horas, y horas, y horas, y horas de
trabajo), se recomienda numerarlas correlativamente (V001, V002, V003,…). No
aparece en las tablas que elaboremos.
• Type: Tipo de variable. A pesar de ofrecer varias posibilidades, las dos más
utilizadas serán:
• Numeric (Numéricas)
• String (Cadenas de texto, para preguntas abiertas).
Para cambiar las
opciones de tipo de
variable, haremos click
en el cuadrado con
puntos suspensivos que
nos aparece al
seleccionar la celda.
3. Creación/Modificación de
variables
• Width: Ancho de la variable, número de caracteres que ofrece. Normalmente no
se toca, pero si tenemos una variable String es conveniente poner el valor máximo,
255).
• Decimals: Número de decimales que recogemos en la variable.
• Label: Etiqueta, enunciado de la variable. El label aparecerá en las tablas que
elaboremos.
• Values: Valores de la variable. En el caso de variables categóricas, aquí
indicaremos a qué se corresponde cada valor.
4. Creación/Modificación de
variables
Ejemplo de Label y Values.
Tenemos la siguiente pregunta:
Label
¿Cuál es su estado civil?
Soltero/a.
Casado/a.
Separado/a.
Viudo/a. Asignamos a cada respuesta
Values
Pareja de hecho. un valor numérico
Otros .
NC Soltero/a. -> 1
Casado/a. -> 2
Separado/a. -> 3
Viudo/a. -> 4
Pareja de hecho. -> 5
Es un convencionalismo asignar Otros . -> 6
9 ó 99 a NC y 8 u 88 a NS NC. -> 9
5. Creación/Modificación de
variables
Trasladamos dicha codificación a SPSS
Para cambiar los
valores, haremos click
en el cuadrado con
puntos suspensivos que
nos aparece al
seleccionar la celda.
6. Creación/Modificación de
variables
En el cuadro de diálogo,
pondremos el valor
númerico (Value)
asignado a cada
respuesta (Label).
Después de poner un valor y su etiqueta correspondiente, hay que dar a “Add” o Intro.
Si volvemos posteriormente a este cuadro de diálogo, el programa nos permitirá cambiar o
borrar los parámetros (Change, Remove).
7. Creación/Modificación de
variables
En caso de preguntas con respuesta múltiple CADA POSIBLE RESPUESTA ES UNA VARIABLE
EN SI MISMA.
Por ejemplo.
Ante la pregunta:
¿Cuál o cuales de los siguientes equipamientos o servicios tiene su vivienda?
Tv
Teléfono fijo
Frigorífico
Lavadora Cada respuesta es una variable,
Microondas cuyos valores son:
Ordenador 1 -> Sí (o marcado)
Internet 2 -> No ( o no marcado)
Video/DVD
Equipo de música
8. Creación/Modificación de
variables
• Missing: Valores perdidos. En este caso indicaremos aquellos valores que no
queremos tomar en cuenta en posteriores análisis.
• Columns.
• Align.
• Measure. Tipo de medida. Como se ha visto antes, de cara a analizar las preguntas
realizadas con SPSS, se van a clasificar los datos recogidos en tres tipos de medida:
Numéricas (Type: Numeric, Scale). Ejemplos: Medidas, pesos, edad,...
Categóricas (Type: Numeric, Measure: Nominal). Ejemplos: Categorias
profesionales, sexo, cohorte de edad,…
Texto (Type: String). Se usará para preguntas abiertas.
9. Creación/Modificación de
datos
Dentro de Data View,
cada fila se
corresponde a una
unidad muestral (a una
encuesta).
Cada columna el valor
de cada variable para la
unidad muestral.
10. Creación/Modificación de
datos
El botón Value
Labels
nos permite
alternar dos vistas
de los datos.
11. Creación/Modificación de
datos
Vista de una base
de datos sin activar
Value Labels.
Se ve el valor
numérico de la
variable.
12. Creación/Modificación de
datos
Vista de una base
de datos activando
Value Labels.
Se ve la etiqueta en
vez del valor
numérico (si
existe).