Glosario básico

1. AYUDANTÍA
EXTRACURRICULAR
SPSS

2. HORARIO
Sección 1 09:30-10:50
Laboratorio 207
Sección 2 11:00-12:20

3. ¿QUÉ ES SPSS?
 SPSS son las siglas de Statistical Package for
the Social Sciences, que en su traducción al
castellano quedaría como “Paquete
Estadístico para las Ciencias Sociales”.
 Es un programa o software estadístico que se
emplea muy a menudo en las ciencias
sociales y, de un modo más específico por las
empresas y profesionales de investigación.

4. VISTA DE VARIABLES
 Las columnas son propiedades del ítem o
indicador que debemos definir:
1. Nombre de cada ítem o variable de la
matriz: lo asignamos nosotros (obviamente
debe reflejar al ítem o reactivo al que hace
referencia). Por ejemplo: género, edad, p1
(pregunta uno), ingresos, etcétera.

5. 2. Tipo de variable de la matriz (numérica,
no numérica o cadena —símbolos o números
que indican un nivel nominal, como una
fecha—, etc.). Incluso la clase puede ser
numérica, como una cifra con decimales.
Este tipo se vincula al nivel de medición.
Asimismo, es necesario especificar el ancho
(caracteres) de la variable y los decimales, si
tiene (por ejemplo, si la variable implica
cantidades en moneda y centavos).

6. 3. Anchura (en dígitos o caracteres). Esto
depende de la comodidad de ancho con la
cual deseemos trabajar y del ancho de las
categorías (ejemplos: en un ítem actitudinal
la calificación ocupa un dígito —totalmente
de acuerdo = 5, de acuerdo = 4, etc.—,
ingresos puede ocupar varios dígitos de
acuerdo con el tipo de moneda —si no
agrupamos y decidimos colocar la cantidad
completa—. El ancho debe coincidir con el
especificado en tipo de variable.
4. Decimales (si es pertinente). Es necesario
que coincidan con los expresados en tipo de
variable.

7. 5. Etiqueta (definición o párrafo que describe
a la variable de la matriz o ítem). Por
ejemplo: antigüedad en la empresa, ingresos
acumulados en el año, pregunta uno de la
prueba sobre inteligencia emocional...
6. Valores. Los códigos de cada opción de
respuesta o categoría. La codificación en sí.
Incluye, desde luego, valor (por ejemplo = 1)
y su etiqueta (“mujer”). También de los
valores perdidos.
7. Valores perdidos. Se especifican los códigos
de las categorías u opciones de los valores
perdidos.

8. 8. Columnas. Una vez más el número de
dígitos que ocupa la variable, contando
decimales y el punto decimal, si es
pertinente. Debe coincidir con anchura.
9. Alineación. Si queremos que los datos, cifras
o valores en la matriz o vista de los datos se
alineen a la derecha, izquierda o al centro.
10. Medida. Nivel de medición del ítem: escala
—intervalo o razón—, ordinal o nominal.
11. Rol. Es el cometido o función que tendrá la
variable al momento del análisis: entrada,
objetivo, ambos, ninguna, partición,
segmentar.

9. CONCEPTOS
 Moda: Valor que tiene mayor frecuencia absoluta.
 Mediana: Es el valor que ocupa el lugar central de todos
los datos cuando éstos están ordenados de menor a mayor.
 Media: Es el valor obtenido al sumar todos los datos y
dividir el resultado entre el número total de datos.
 Cuartiles: Son los tres valores de la variable
que dividen a un conjunto de datos ordenados en cuatro
partes iguales.
Q1, Q2 y Q3 determinan los valores correspondientes
al 25%, al 50% y al 75% de los datos.
Q2 coincide con la mediana.

10.  Percentil: Es un número de 0 a 100 que está muy
relacionado con el porcentaje pero que no es el porcentaje
en sí. Para un conjunto de datos, el percentil para un valor
dado indica el porcentaje de datos que son igual o
menores que dicho valor; en otras palabras, nos dice
dónde se posiciona una muestra respecto al total.
 Desviación típica: Es la raíz cuadrada de la varianza. Es
decir, la raíz cuadrada de la media de los cuadrados de las
puntuaciones de desviación.
 Varianza: Es la media aritmética del cuadrado de las
desviaciones respecto a la media de una distribución
estadística.

11.  Rango: Es el intervalo entre el valor máximo y el valor
mínimo; por ello, comparte unidades con los datos.
Permite obtener una idea de la dispersión de los datos,
cuanto mayor es el rango, más dispersos están los datos
de un conjunto.
 Asimetría: es la medida que indica la simetría de la
distribución de una variable respecto a la media
aritmética, sin necesidad de hacer la representación
gráfica. Los coeficientes de asimetría indican si hay el
mismo número de elementos a izquierda y derecha de
la media.
 Curtosis: es una medida de forma que mide cuán
escarpada o achatada está una curva o distribución.
Este coeficiente indica la cantidad de datos que hay
cercanos a la media, de manera que a mayor grado de
curtosis, más escarpada (o apuntada) será la forma de la
curva.