Software
Introducción
a SPSS
El programaSPSS (cuyas siglas significan
Statistical Package for the Social Sciences)
es un software especializado en el análisis
estadístico de datos cuantitativos,
diseñado inicialmente para las ciencias
sociales en la década de 1960 por Norman
Nie, C. Hadlai "Tex" Hull y Dale Bent.
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Utilizado en
la investigación
aplicada
Endisciplinas tales como la
educación, la salud, la psicología,
la economía y el marketing.
Por su versatilidad, precisión
estadística y facilidad de uso.
Su uso trasciende en
instituciones
gubernamentales, ONGs,
universidades, consultoras,
hospitales y empresas
privadas.
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Nombre de lavariable:
(sin espacios ni caracteres especiales).
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Tipo de variable:
(numérica, cadena, fecha, etc.).
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Etiqueta:
Nombre completo de la variable.
3
Valores:
Asignación de números a categorías
(por ejemplo, 1 = Hombre, 2 = Mujer).
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Valores perdidos:
Definir qué códigos representan
datos faltantes.
5
Nivel de medición:
Nominal, ordinal o de escala
(intervalo/razón).
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Archivo: para abrir,guardar
y exportar archivos.
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Edición: ajustes básicos
del entorno.
2
Ver: personalización
del entorno.
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Datos: para organizar,
transformar o seleccionar casos.
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Transformar: crear variables
nuevas o recodificar.
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Gráficos: para diseñar
representacionesvisuales.
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Utilidades y extensiones:
funciones adicionales, como
integración con R o Python.
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Analizar: el corazón estadístico
del programa, donde se
ejecutan los procedimientos.
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Transformar: crear variables
nuevas o recodificar.
5
Facilidad de uso
1
Ampliadocumentación y
soporte en varios idiomas.
2
Integración con Python
3
Modularidad
4
Seguridad de los datos
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Software Características principales
SASRobusto y confiable; usado en
salud y bancos.
Stata Preciso para econometría; más
técnico.
R Gratuito y poderoso, pero con
curva de aprendizaje alta.
PSPP Alternativa libre a SPSS; interfaz
similar.
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Software
Futuro
y proyección
SPSS (30.0.0)sigue evolucionando con
mejoras en visualización, compatibilidad y
procesamiento. Sus versiones recientes
integran herramientas para Big Data,
inteligencia artificial y aprendizaje
automático, buscando mantenerse
vigente ante los cambios del mundo
digital.
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