Material de Apoyo SPSS

Elaboró Susana Mejía Vélez- 2011

Material de Apoyo para el Adecuado Adecuado Uso del Paquete SPSS

CONCEPTOS Y PROCESOS VARIABLES Y ESCALAS

Tipos de variables: Cuantitativas: se refieren a cantidades. Cualitativas: se refieren a atributos. Discretas: no pueden tomar valores intermedios. Contínuas: pueden tomar valores intermedios. Escala de medición: criterio que permite asignar números reales a las unidades de análisis.

Tipos de escalas: Nominal: nombra por medio de códigos o numerales. Se aplica solo a variables cualitativas,

Ordinal: nombra y ordena, se aplica a variables tanto cualitativas como cuantitativas,

Intervalar: nombra, ordena, existe diferencia numérica entre dos mediciones. Se aplica solo a variables cuantitativas.

Razón: nombra, ordena, existe diferencia numérica entre dos mediciones, existe un cero real. Se aplica a variables cuantitativas.


BASES EXCEL - SPSS El programa Excel es una hoja de cálculo que permite crear bases de datos que luego pueden ser importadas por el SPSS. Para crear una base de datos que luego pueda ser leída y manipulada adecuadamente por el SPSS, tenga en cuenta: No coloque títulos. El la primera fila de la hoja 1 de cálculo se debe colocar el nombre de la variable, de tal manera que no comience por un número y preferiblemente que no contenga espacios ni más de ocho oc ho caracteres. Es aconsejable crear todas las variables que se van a analizar.

Si las variables son cualitativas, se colocarán códigos a los resultados de los sujetos, sujetos, según la escala sea nominal u ordinal. ordinal. Para identificar estos códigos, en la segunda hoja del Excel se realiza el diccionario de datos, dentro del cual se incluye: Nombre completo de las variables. Códigos que se van a utilizar y su correspondiente significado: femenino = 1, masculino = 2 Información adicional, que pueda ser útil para el procesamiento de los datos o para su posterior análisis e interpretación: ejemplo en la variable edad no se tendrán en cuenta los menores de edad.


A partir de la segunda fila de la hoja 1, se introducen los datos para cada uno de los sujetos. Para introducir los resultados, se tienen en cuenta los códigos asignados en las variables cualitativas. Para las variables cuantitativas se introduce el valor o cantidad.

PAQUETE SPSS PAQUETE ESTADÍSTICO SPSS El paquete estadístico SPSS (Statistical ( Statistical Presentation Software Systems ) es un paquete estadístico útil para el proceso de información, utilizado en diferentes profesiones, especialmente empleado por los profesionales e investigadores en ciencias sociales. El paquete SPSS trabaja bajo ambiente Windows, por lo cual permite abrir varios tipos de ventanas y además varios tipos de archivos. Los tipos de archivos que se manejan en el paquete SPSS son: 1. De Datos: con extensión .sav 2. De resultados: con extensión .sps 3. De gráficos: con extensión .cht Las ventanas que se manejan en el SPSS son: Ventana de aplicación (SPSS application window). Contiene la barra de menús para las aplicaciones del programa. Ventana de Salida (Output window). En esta ventana aparecen los resultados con los análisis realizados. Se abre a partir del primer análisis, y los demás análisis se van colocando en forma secuencial en la parte inferior, puede ser archivada para ser utilizada posteriormente. Ventana de edición (Data editor window) Esta ventana contiene el archivo de datos que se está trabajando. Puede archivarse para ser utilizado posteriormente. Ventana Carrusel de gráficos (Chart (Chart Carrusel Carrusel w window) indow) Allí se van presentando los diferentes gráficos solicitados. Se abre a partir de la solicitud de algún gráfico. Ventana de gráficos (Chart window) En esta ventana se pueden modificar y archivar gráficos en archivos ar chivos extensión .cht. Ventana de sintaxis (Syntax window) Permite pegar la sintaxis de los comandos seleccionados para ser editada y ampliada con opciones del SPSS que no están en la barra del menú. Puede guardarse y utilizarse en posteriores análisis. Al iniciar la sesión del SPSS, aparece en pantalla una ventana que permite abrir archivos ya existentes o crear uno nuevo. Al elegir crear un nuevo n uevo archivo, se abre la ventana de edición, en la cual podemos crear la base de datos a partir de la cual haremos los análisis estadísticos.


Las bases de datos se construyen formando una columna por cada variable que se desee analizar, de manera que los sujetos están situados en las filas, por tanto la base tendrá tantas columnas como variables y tantas filas como sujetos. En la versión versión del SPSS 10.0 o posterior, el paquete paquete maneja dos sub ventanas, ventanas, una de datos y una de variables.

Estos íconos se encuentran en la parte inferior de la hoja hoja de cálculo, cálculo, al elegir la ventana de vista de variables se presenta una matriz donde en las filas se crean las variables y en las columnas las características de las variables, dentro de la matriz se coloca el nombre, tipo de variable, etiqueta, etiqueta de valor, ancho de columna, decimales y demás características, Una vez se creen las variables, se ubica la ventana de datos y se entran los resultados de los sujetos correspondientes a cada una de las variables. En la ventana Vista de variables encuentra:


Nombre: Admite máximo 8 caracteres en las versiones anteriores, no permite comenzar un nombre de variable con números ni colocar espacios. Si no es posible colocar el nombre completo, se puede resumir. No tiene en cuenta las

mayúsculas.

Tipo: existen varios tipos de variables. Los más usados son numérico (cuantitativas) y Cadena (cualitativas). Sin embargo en versiones anteriores a la 15 es preferible trabajar todas las variables como numéricas para evitar inconvenientes en los cruces de variables.

Anchura: se refiere al número máximo de caracteres o espacios a utilizar en la inclusión de los datos, incluyendo el punto decimal. Puede dejarse el 8 que por defecto utiliza el paquete.

Decimales: se refiere al número de decimales que tienen los datos de la variable que se va a ingresar.

Etiqueta: la etiqueta es opcional. Se refiere al nombre completo de la variable. Es útil cuando se ha hecho un resumen del nombre de la variable. En la etiqueta se puede utilizar el nombre completo de la variable o hacer aclaraciones acerca de ella. Por ejemplo si en el nombre se colocó como nombre de variable prom, en la etiqueta puede colocarse Promedio académico de los estudiantes.

Valores: se utiliza para determinar las etiquetas de los valores de las variables cualitativas que se han creado como numéricas. Por ejemplo, si se ha creado la variable género, con valores 1 y 2, al activar valores, aparece el cuadro de diálogo de las etiquetas de valor, dar en valor el número 1 y en etiqueta Femenino, luego añadir, a continuación escribir 2 en valor y Masculino en etiqueta de valor y añadir. Una vez se termine de dar los valores y etiqueta, accionar continuar. Esto permite asignar a la variable género en la ventana de datos valores de 1 o 2 según el caso, en lugar de escribir femenino o masculino.


Perdidos: esta opción permite elegir valores puntuales como perdidos o rangos de valores de la variable como perdidos. Al ser elegidos estos valores (puntuales o rangos), no serán tenidos en cuenta en análisis estadísticos posteriores de la variable. Esta opción puede no tenerse en cuenta si no es necesaria, o modificada en cualquier momento del proceso.

Columnas: se refiere al tamaño en el que queremos ver la columna en la hoja de cálculo, generalmente coincide con la anchura, pero puede ser mayor si deseamos ver una columna más grande.

Alineación: permite ver los datos a la derecha, a la izquierda o en el centro según la selección realizada.

Escala: permite seleccionar la escala de medición de la variable. Escala: intervalar o de razón. Ordinal o nominal. Una vez creadas las variables, se acciona la ventana vista de datos y reintroducen los datos preferiblemente por sujetos.

IMPORTAR BASES DE EXCEL A SPSS Desde una hoja de cálculo como Excel pueden crearse bases de datos como las ya realizadas en el segundo taller, estas bases pueden importarse por el paquete estadístico SPSS. Dentro de la barra de herramientas, en Archivo, selecciones abrir, luego datos, selecciones Excel en tipo de archivo y el archivo que desea abrir. Al teclear abrir, aparece una ventana de diálogo que especifica el rango y la hoja de trabajo, si son los correctos, accione Leer nombre de la variable en la primera fila de datos (siempre que así haya sido creada la base de datos en Excel), accione Aceptar.


La base de datos creada en Excel aparecerá ahora en el editor de datos de SPSS con el nombre de las variables que estaba en la primera fila de la base de Excel. A partir de la base ya importada puede modificar los nombres si lo desea, colocar etiquetas, etiquetas de valores para las categorías de las variables cualitativas, escalas etc.

TABLAS DE FRECUENCIA Una tabla de frecuencia es una tabla que permite resumir y presentar de manera organizada una serie de datos. Las columnas que constituyen una tabla de frecuencia son:

Intervalo: presenta los subgrupos dentro de los cuales se van a agrupar los datos.

Marca de clase: representa el punto medio de cada intervalo. Frecuencia absoluta: corresponde al número de unidades de análisis dentro de cada intervalo.


Frecuencia absoluta acumulada: representa el número de observaciones por debajo del límite superior de cada intervalo.

Frecuencia relativa : porcentaje o proporción de observaciones dentro de cada intervalo.

Frecuencia relativa acumulada: porcentaje o proporción de unidades de análisis por debajo del límite inferior de cada intervalo. En el paquete estadístico SPSS, una vez tenga abierta la base de datos que desea trabajar, siga el proceso: En la barra de herramientas, hacer clic en analizar – Análisis Descriptivos – Frecuencias. En el cuadro de diálogo se pasan las variables a las cuales se les quiere hacer la tabla de frecuencias.


Mediante este proceso el paquete estadístico elabora una tabla en la cual cuenta cuántas observaciones se presentan de cada dato. Si se desea elaborar intervalos, debe recodificarse la variable. Este proceso se desarrollará más adelante. Además de las columnas comunes en una tabla de frecuencia, el paquete obtiene la columna "Porcentaje válido”, esta columna corresponde al porcentaje de observaciones para cada valor o categoría de la variable, sin tener en cuenta los datos perdidos, en la columna porcentaje se presenta el porcentaje de datos para cada valor o categoría, teniendo en cuenta los datos perdidos o sujetos que no respondieron a la variable evaluada.


EXPORTAR ARCHIVOS DE RESULTADOS Una vez se terminen los análisis, se pueden guardar los resultados como archivo de SPSS y el archivo de datos. Sin embargo, el archivo de resultados solo puede abrirse con el paquete SPSS. Es útil entonces exportar el archivo de resultados, de manera que se pueda abrir en Word y se pueda realizar la edición de tablas así como su interpretación de acuerdo a las diferentes normas de presentación de trabajos escritos. Para exportar el archivo: Estando en la ventana de resultados: Archivo – Exportar. En el cuadro de diálogo accionar examinar, direccional a la unidad donde se quiere guardar, luego dar un nombre de archivo, archivo, Deje la extensión .htm, de manera que se exporten las imágenes de las tablas, continuar, seleccionar todos los objetos visibles y Aceptar. Además de exportar el archivo de resultados, es prudente guardarlo como archivo de SPSS. Este archivo puede ser abierto desde Word. Primero abra Word, luego abra el archivo de extensión html, luego sí lo puede guardar como archivo de Word. Para interpretar los resultados tenga en cuenta los datos más importantes de la tabla. Por ejemplo, la siguiente tabla (presentada con normas APA) corresponde a los resultados del género obtenidos en una investigación en la cual se analizaron 35 sujetos.

ANÁLISIS DESCRIPTIVOS VARIABLES V ARIABLES CUANTITATIVAS Medidas de tendencia central Las medidas de tendencia central son medidas que representan todo el conjunto de datos. Entre las medidas de tendencia central se encuentran: Media aritmética: representa el valor alrededor del cual gira toda la información. Puede calcularse con variables de tipo cuantitativo medidas en escala intervalar o de razón. Mediana: medida que divide el conjunto de datos en dos partes iguales. Por debajo de la mediana se encuentra el 50% de los datos. Es una medida apropiada para variables cuantitativas medidas en escala ordinal, intervalar o de razón. Moda: representa el dato de mayor frecuencia. Puede ser calculada en variables de tipo cualitativo o cuantitativo.

Medidas de dispersión y localización


Las medidas de dispersión son medidas que miden la variabilidad de un conjunto de datos. Entre las medidas de dispersión se encuentran: Rango: mide el recorrido máximo del conjunto de datos. Varianza: corresponde al promedio de desviaciones al cuadrado respecto a la media. Desviación Estándar: representa el promedio de desviaciones respecto a la media. Coeficiente de variación: se interpreta como el porcentaje de variaciones respecto a la media. Las medidas de localización dividen el conjunto de datos en subgrupos, pueden ser: Cuartiles: Dividen el conjunto de datos en cuatro partes iguales. Deciles: dividen el conjunto de datos en 10 partes iguales. Percentiles: dividen el conjunto de datos en 100 partes iguales. Las medidas de forma miden el tipo de distribución de la variable. Se dividen en dos grupos: Medidas de asimetría: miden el grado de sesgo de la distribución. La medida más usada es el coeficiente de sesgo a3. Como resultado se puede interpretar que la variable sigue una distribución: di stribución: Asimétrica o sesgada a la derecha: Los valores de la variable tienden a estar por debajo de la media. Asimétrica o sesgada a la izquierda: los valores de la variable tienden a estar por encima de la media. Simétrica: no se presenta ningún sesgo, los valores de la variable tienden a presentarse alrededor de la media.


http://images.google.com.co/imgres?imgurl=http://www.spssfree.com/spss/curs o/517.gif&imgrefurl=http://www.spssfree.com/spss/analisis3.html&usg=__GSp0acy JEHiYcidIBOK1CdQ7Ybw=&h=177&w=489&sz=5&hl=es&start=46&tbnid=Z04H SlP9NDKKM:&tbnh=47&tbnw=130&prev=/images%3Fq NDKKM:&tbnh=47&tbnw =130&prev=/images%3Fq%3Ddistribucion%2Basimetri %3Ddistribucion%2Basimetri ca%26gbv%3D2%26ndsp%3D18%26hl%3 ca%26gbv%3D2%26 ndsp%3D18%26hl%3Des%26sa%3DN%26s Des%26sa%3DN%26start%3D36 tart%3D36

Medidas de apuntamiento: miden el grado de alargamiento o achatamiento del conjunto de datos, también son llamadas las medidas de curtosis. Como resultado se puede interpretar que la variable sigue una distribución: Mesocúrtica: la distribución de la variable no es no aplanada ni alargada. Los datos presentan una dispersión normal. Leptocúrtica: la distribución de la variable es muy alargada. Los datos presentan una dispersión menor a la normal. Platicúrtica: la distribución de la l a variable es muy aplanada. Los datos presentan una dispersión mayor que la normal.

http://www.telefonica.net/web2/aroldanmart/tema2/teoria/imagenes/curt1.jpg Cuando la distribución de una variable resulta simétrica y mesocúrtica, se dice que la variable tiene una distribución Normal. En el paquete SPSS se pueden obtener ob tener las medidas: Analizar, estadísticos descriptivos, frecuencias, en el cuadro de diálogo pasar las variables adecuadas para calcular las medidas, en estadísticos seleccionar las medidas, continuar y aceptar.


Otra forma de obtener las medidas: Analizar, estadísticos descriptivos, descriptivos. En el cuadro de diálogo seleccionar las variables a analizar. En opciones seleccionar la media, puede además solicitar el valor mínimo y máximo. Continuar, aceptar.


TRANSFORMACIÓN El paquete estadístico SPSS permite realizar diferentes transformaciones, acciones y operaciones a partir de las bases de datos creadas.

Ir a caso: En la barra de herramientas se encuentra la opción ir a caso, al accionarla, en el cuadro de diálogo se elige el caso al cual se quiere direccionar el cursor, si se elige el 23, el cursor va inmediatamente al caso o sujeto número 23.

Variable: este comando nos proporciona la información sobre las variables que se están analizando, además, permite ir hasta la variable seleccionada.

Buscar: permite buscar valores en la variable seleccionada. Es útil en la validación de bases de datos para detectar errores de digitación.

Insertar caso: permite insertar casos o sujetos en cualquier lugar de la base de datos.

Insertar variable: inserta una variable a la izquierda de la variable donde se encuentra el cursor.

Segmentar archivo: comando útil cuando se quieren hacer análisis con subgrupos de alguna de las variables. Por ejemplo, obtener la tabla de frecuencias de la edad edad para hombres y para para mujeres. Al accionar el comando comando aparece un cuadro de diálogo, con las opciones: analizar todos los casos (no hay segmentación), comparar grupos (cuando se quiere que los resultados aparezcan comparando los grupos de la variable de segmentación) y organizar los resultados por grupos (cuando se prefiere que los resultados se den para cada grupo por separado). Luego de seleccionar la opción, se pasa la variable con la cual se quiere agrupar o segmentar el archivo, por ejemplo por género, por institución. Puede luego elegir organizar el archivo si prefiere que se ordenen los sujetos según la variable de agrupación, o el archivo ya está ordenado si no se quiere cambiar el orden de los sujetos. Al dar aceptar, el archivo se divide según los subgrupos de la variable (aunque aparentemente


no se vea ningún cambio en la base de datos) y todos los análisis que realice se harán para cada subgrupo. Este comando se puede deshacer en cualquier momento del proceso y regresar a todos los casos, simplemente vaya nuevamente a segmentar archivo y active analizar todos los casos.

Seleccionar casos: este comando permite seleccionar algunos casos especiales con los cuales de quiere realizar análisis estadísticos. Por ejemplo, obtener la tabla de frecuencias de la edad solo para las mujeres. Se puede seleccionar si se satisface la condición, luego, en el nuevo cuadro de diálogo pasar la variable de la cual se desean seleccionar los casos, dar igual y el valor de los casos a seleccionar, por ejemplo género = 1 seleccionaría solo las mujeres. Al terminar el proceso, en la base de datos se tachan los datos de masculino y permanecen solo los femeninos. Este comando se puede deshacer en cualquier momento del proceso. Con este comando también se pueden seleccionar muestras aleatorias de la base de datos, útiles en algunos modelos multivariantes, simplemente estableciendo el porcentaje de datos que van a componer la muestra. También puede seleccionarse un rango de casos, como los 100 primeros por ejemplo.


Los comandos anteriores se encuentran arriba en la barra de herramientas o en la opción datos.

Calcular: situado en la barra de herramientas dentro de la opción transformar, este comando permite obtener nuevas variables a partir de las ya existentes, efectuando operaciones operaciones entre ellas. En transformar elija Calcular variable. En En el cuadro de diálogo pude dar el nombre de la nueva variable en variable de destino y verificar verificar el tipo de variable y etiqueta. Luego puede ir pasando las variables con las cuales se quiere efectuar operaciones al cuadro expresión numérica, colocando en medio la operación que se desea llevar a cabo. Las operaciones las encuentra debajo del cuadro donde está pasando las variables. Puede pasar por ejemplo I1 + I2 + I3 Con este proceso se creará una nueva variable con la suma de los tres ítems del instrumento). Cuando termine con la operación que desea realizar, de aceptar. El paquete creará una nueva variable con la operación indicada. Vaya a vista de variables y revise el tipo de variable, escala, decimales, etc.

Recodificar: también dentro de la opción transformar, la recodificación permite dar nuevos valores a los datos de una variable, creando una nueva variable o reemplazando la ya existente. Se pueden agrupar en categorías las edades de un grupo de sujetos, creando otra variable que podemos llamar grupo de edad y dando los rangos de agrupación de la variable antigua y los datos o valores


de la nueva variable, por ejemplo entre 20 y 30 años agruparlos en la categoría 1, entre 31 y 40 en la categoría 2 y así sucesivamente. En transformar elegir recodificar en distintas variables (No se aconseja recodificar en las mismas variables ya que se perderían los datos originales de la variable). En la nueva ventana ventana pasar la variable variable original a var numérica numérica - var de resultado, luego dar el nombre de la nueva variable en Var de resultado, accionar cambiar, esta última variable pasará al recuadro var numérica - var de resultado. Luego ir a valores antiguos y nuevos. Elegir la opción más adecuada: Valor: para valores puntuales (cuando se desea cambiar un valor exacto de la variable por otro valor exacto), Rango: cundo el valor de la nueva variable representa un conjunto de valores de la variable original (por ejemplo edades entre 20 y 30 años), Rango menor hasta valor: cuando el valor de la nueva variable representa un conjunto de valores correspondientes a un valor menor de la variable original (por ejemplo menores de 18 años se dará rango menor a 17 para que no incluya al 18). También puede elegir los mayores a determinado número o la opción todos los demás valores. Si la variable original posee valores perdidos es importante mantener valores perdidos en la nueva variable, sobre todo en el caso de usar la opción “todos los demás valores” Si elige rango entre (20 y 40 por ejemplo), luego en la casilla valor nuevo situada al lado derecho se da la etiqueta correspondiente a este grupo de sujetos en la nueva variable, por ejemplo valor 1 (En este caso todos los sujetos entre 20 y 40 años quedarán en la categoría 1 de la nueva variable), dar luego añadir, el cambio pasará al campo antiguo – nuevo. Si hay más rangos o subgrupos se arman de la misma manera, puede también usar todos los demás valores, valores puntuales o rangos menor o igual, dar luego continuar y aceptar. El paquete formará una nueva variable con los subgrupos formados, vaya a vista de variables y coloque las etiquetas de valores.


REGRESIÓN Y CORRELACIÓN Cuando se trabaja con más de una variable, los análisis estadísticos correspondientes son el análisis de regresión y correlación. La regresión consiste en obtener una ecuación que permita asociar las variables en estudio. La correlación consiste en medir la bondad del ajuste. Se puede hablar de regresión y correlación lineal y no lineal. En un análisis lineal, se obtiene la ecuación de la recta que permita asociar las variables, en un ajuste no lineal se obtiene una ecuación diferente a la lineal. Además, existe la asociación simple cuando se trabaja con dos variables o múltiple cuando se manejan más de dos variables. En este taller se va a trabajar la regresión (obtener una ecuación) y correlación (medir la bondad del ajuste) lineal y no lineal (de una recta) simple (para asociar dos variables). Para realizar un análisis de regresión y correlación lineal y no lineal simple se requieren dos variables cuantitativas, medidas en escala intervalar, con distribución normal. Para obtener la ecuación de regresión lineal con dos variables, se calcula el valor de la pendiente y el punto de corte. La pendiente expresa el cambio en la variable dependiente por unidad de cambio en la variable independiente. El punto de corte determina el valor de la variable dependiente cuando la variable independiente toma un valor de cero.

En cuanto a las medidas de correlación las principales son: Coeficiente de correlación: representa el grado de asociación entre las variables. Coeficiente de determinación: representa el porcentaje de variaciones de la variable dependiente que son explicadas por la variable independiente. Coeficiente de no determinación: determinación: porcentaje porcentaje de variaciones de la variable dependiente que no son explicadas por la o las variables independientes. Coeficiente de alineación: grado de independencia entre las variables. Variaciones totales: total de variaciones o desviaciones de la variable dependiente. Variaciones explicadas: variaciones de la variable dependiente que son explicadas por la o las variables independientes.


Variaciones no explicadas: variaciones de la variable dependiente que no son explicadas por la o las variables independientes. independientes. En el SPSS se pueden obtener las medidas: Analizar, Regresión, lineal, en el cuadro de diálogo pasar la variable dependiente y la o las independientes y aceptar. Con este proceso se pueden realizar asociaciones lineales simples.

También puede realizarse: Analizar, Regresión, estimación curvilínea, pasar la variable dependiente e independiente, señalar lineal y las no lineales que se deseen (exponencial, logarítmica, cuadrática), marcar mostrar tabla de Anova. Aceptar. En este caso solo se pueden realizar asociaciones lineales o no lineales simples.


Si se desea realizar solo la correlación lineal entre las variables: Analizar, correlaciones, correlaciones, bivariadas, pasar las variables, seleccionar seleccionar Pearson, Pearson, aceptar.

Se obtiene una matriz que asocia cada pareja de variables.

CORRELACIÓN SPEARMAN Cuando los requisitos para llevar a cabo un análisis de regresión y correlación lineal simple, como son el tipo de variable cuantitativa, la escala de medición


intervalar o de razón, la distribución normal (simétrica mesocúrtica) de las variables, se debe acudir a un análisis de correlación no paramétrico. Entre los coeficientes no paramétricos está el coeficiente de rangos de Spearman. Trabaja con variables cuantitativas (independiente y dependiente) medidas en escala ordinal en adelante, y no requiere una distribución normal de las variables. Para obtener el coeficiente de correlación de Spearman en el SPSS realice: Analizar, correlaciones, correlaciones, bivariadas, pasar pasar las variables, seleccionar seleccionar Spearman, aceptar.

COEFICIENTE BISERIAL PUNTUAL El coeficiente biserial puntual es otra forma de correlación no paramétrica. Se aplica cuando se tiene una variable dependiente cuantitativa, medida en escala intervalar o de razón y una variable independiente cualitativa con dos categoría (dicótoma), no requiere distribución normal en la variable dependiente, sin embargo si su distribución es simétrica y mesocúrtica, igual el coeficiente biserial puntual es la única opción para medir la asociación entre las variables. Para obtener el coeficiente de correlación biserial puntual: Analizar, estadísticos descriptivos, tablas de contingencia, pasar la variable cuantitativa (dependiente) preferiblemente a filas y la cualitativa a columnas. En estadísticos solicitar eta, eta, continuar, continuar, aceptar.


Este coeficiente aunque no coincide exactamente con el Biserial puntual, proporciona una muy buena aproximación de la asociación entre las variables cualitativas dicótomas y cuantitativas.

COEFICIENTE FI Y CONTINGENCIA El coeficiente Fi se aplica cuando se tienen dos variables cualitativas dicótomas, medidas en escala nominal. El coeficiente de contingencia se calcula a partir de variables cualitativas, al menos una con más de dos categorías, medidas en escala nominal. Para obtener el coeficiente de correlación Fi siga los pasos: Analizar, estadísticos descriptivos, tablas de contingencia, pasar una de las variables a filas y la otra a columnas. En estadísticos solicitar Phi y v de cramer, continuar, aceptar.


Para obtener el coeficiente de Contingencia: Analizar, estadísticos descriptivos, tablas de contingencia, pasar una de las variables a filas y la otra a columnas. En estadísticos solicitar Contingencia, continuar, aceptar.

FÓRMULAS MUESTREO

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE.

VARIABLE CUANTITATIVA. TAMAÑO DE POBLACIÓN CONOCIDO Nz

n

Nz

2

2

2 2

d N

1

VARIABLE CUANTITATIVA. TAMAÑO DE POBLACIÓN DESCONOCIDO z

n

2

d

2 2

VARIABLE CUALITATIVA. TAMAÑO DE POBLACIÓN CONOCIDO n

Nz

Nz

2

2

d N

PQ 2

1

VARIABLE CUALITATIVA. TAMAÑO DE POBLACIÓN DESCONOCIDO 2

n

z PQ d

2

Material de Apoyo SPSS

Recommend Documents