PRACTICAS SPSS.
ANALISIS DE DATOS I
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID FACULTAD DE PSICOLOGÍA
ANALISIS DE DATOS I PRACTICA SPSS nº 2
SOLUCIÓN A PRÁCTICA 2. ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DOS VARIABLES . 1. REPASO DE ESTADÍSTICA UNIVARIADA Las siguientes preguntas se refieren a la variable 1.1.
ESCALA del archivo Ejercicios.sa Ejercicios.savv
Calcule los estadísticos de tendencia central de dicha variable X = 4,6; Mdn = 5; Mo = 5.
1.2. Calcule los índices de asimetría y curtosis de dicha variable variable As = 0,267; Cr = = -0,148 1.3.
Queremos hacer 4 grupos iguales en dicha variable. Los grupos son: izquierda, centro-izquierda, centroderecha y derecha. ¿Qué valores de la variable ESCALA delimitan dichos grupos? Se definen mediante los cuartiles (3, 5 y 6) ... 1 er grupo: 1-3; 2º grupo: 4-5; 3 er grupo: 6; 4º: 7-10
1.4.
Calcule los centiles 20, 40 y 80 de dicha distribución: C 20 20 = 3
C 40 40 = 4
C 80 80 = 6
2. MATRICES DE VARIAZA-COVARIANZA VARIAZA-COVARIANZA Y CORRELACIONES Seleccione las variables de la pregunta 13 del cuestionario ( INGRESO1, INGRESO2 e INGRESO3) del archivo varianzas-covarianzas y la matriz de correlaciones entre las tres variables ejercicios.sav y ejecute la matriz de varianzas-covarianzas (menú Analizar -> Correlaciones -> bivariadas). Analizar -> Según los resultados obtenidos en el visor del SPSS conteste a las siguientes preguntas: 2.1.
¿Cuál de las tres variables es más homogénea? INGRESO3 (es la que tiene menor varianza)
2.2.
Elabore la matriz de varianzas-covarianzas entre las variables INGRESO1 INGRESO2
2.3.
2.4.
INGRESO1
INGRESO2
2624,41 722,154
722,154 1427,294
Elabore Elabor e la matriz de correlaciones entre las variables INGRESO2 INGRESO3
INGRESO1 e INGRESO2
INGRESO2 e INGRESO3
INGRESO2
INGRESO3
1 -0,116
-0,116 1
Compruebe cómo se obtendría la correlación de Pearson entre INGRESO1 e INGRESO2 si sólo se utilizan los datos que aparecen en la matriz de varianzas-covarianzas obtenida en el apartado 2.2.
r 1, 2
S 1, 2 S 1 S 2
722 ,154
2624 , 41 1427 , 294
0,373
3. COMBINACIÓN LINEAL DE VARIABLES Calcule (mediante el menú Transformar -> -> Calcular del del SPSS) una nueva variable que sea la suma de los ingresos personales personales del entrevistado, entrevistado, y los ingresos ingresos de su pareja ( INGRESO1 + INGRESO2). A la nueva variable la llamaremos INPAREJA. La etiqueta de dicha variable será “ingresos personales y de la pareja”. 3.1.
La media, la varianza y el índice de asimetría de la variable INPAREJA es: X = 35,15; S2 x = 5496,31; As = 3,39.
3.2.
Calcule Calcul e a partir de la matriz de varianzas-covarianzas entre las variables INGRESO1 e INGRESO2 (obtenida en el apartado 2.2.), el valor de la varianza de la variable INPAREJA. S2 x = S21 + S22 + 2 · S12 = 2624,71 + 1427,29 + (2)(722,154) = 5496,31
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ANALISIS DE DATOS I
4. MODELOS LINEALES DE REGRESIÓN Queremos elaborar un modelo de regresión lineal que nos permita pronosticar las horas que un entrevistado ve la televisión a la semana (TV) a partir de las horas semanales de ocio de dicho entrevistado ( HORAS). En dicho modelo ... 4.1.
La variable predictora es HORAS y de la variable criterio es TV
4.2.
La ecuación de regresión en puntuaciones directas es: TV’ = 7,972 + 0,138 HORAS La ecuación de regresión en puntuaciones diferenciales es: tv’ = 0,138 horas La ecuación de regresión en puntuaciones típicas es: zTV’ = 0,228 zHORAS
SALIDAS DE SPSS Variables introducidas/eliminadasb
Modelo 1
Variables introducidas HORASa
Variables eliminadas ,
Método Introducir
a. Todas las variables solicitadas introducidas b. Variable dependiente: TV Resumen del modelo
Modelo 1
R ,228a
R cuadrado ,052
R cuadrado corregida ,050
Error típ. de la estimación 6,75
a. Variables predictoras: (Constante), HORAS Coeficientesa Coeficientes no estandarizados Modelo 1
Coeficientes estandarizados
Error típ. ,539
Beta
(Constante)
B 7,972
t 14,791
Sig. ,000
HORAS
,138
,023
,228
6,096
,000
a. Variable dependiente: TV
4.3.
¿Cuál es la bondad de dicho modelo de regresión? ¿En qué estadístico se basa y cuál es su valor?
0,052 ........ R Cuadrado 4.4. ¿Cuántas horas semanales de televisión pronosticaría a 3 sujetos si cada uno de ellos ha obtenido los siguientes valores en la variable predictora? ... (nota: esto debe hacerse con calculadora) Sujeto 1: Valor en la predictora: 30 Sujeto 2: Valor en la predictora: 10 Sujeto 3: Valor en la predictora: 6 4.5. Descomponga la varianza del criterio: Según lo obtenido,
12,112 ¿Valor en el pronóstico? 9,352 ¿Valor en el pronóstico? 8,8 ¿Valor en el pronóstico?
48,952 = 2,498 + 45,432
la varianza explicada es: 2,498 y la no explicada es: 45,432.
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5. ELABORACIÓN DE TABLAS DE CONTINGENCIA Se pretende estudiar la relación existente entre las actividades de ocio ( OCIO) y la situación afectiva del entrevistado (AMOR). 5.1.
OCIO
Elabore la distribución marginal de frecuencias de la variable
Tabla de contingencia AMOR * OCIO Recuento OCIO Beber, ir de copas 185
Total
5.2.
Bailar 153
Hacer deporte 91
Ir de excursi¢n 154
Viajar 30
Ir al cine 12
Total 625
Elabore la distribución marginal de porcentajes de la variable AMOR Tabla de conti ngencia ocio * amor amor
Total
Recuento % de amor
Tienes novio/a formal, (o una relaci¢n afectiva estable) 282 100,0%
Hasta ahora s¢lo has tenido relaciones afectivas pasajeras 143 100,0%
Ahora no tienes novio/a forma, pero lo/a tuviste 133 100,0%
5.3. Elabore la distribución condicional, en porcentajes, de la variable formal en la variable AMOR
Nunca has tenido una relaci¢n afectiva especial 67 100,0%
Total 625 100,0%
OCIO respecto a los que tienen novio
Tabla de contingencia AMOR * OCIO OCIO
AMOR Tienes novio/a formal
Recuento % de AMO
Beber, ir de copas 79 28,0%
Bailar 70
Hacer deporte 38
Ir de excursi¢n 75
Viajar 13
Ir al cine 7
Total 282
24,8%
13,5%
26,6%
4,6%
2,5%
100,0%
5.4. Elabore la distribución condicional, en porcentajes, de la variable situación afectiva ( AMOR) respecto a los que en su tiempo de ocio se dedican a viajar ( OCIO) Tabla de conti ngencia OCIO * AMOR AMOR
OCIO
Viajar
Recuento % de OCIO
Tienes novio/a formal, (o una relaci¢n afectiva estable) 13 43,3%
Ahora no tienes novio/a forma, pero lo/a tuviste 4
Hasta ahora s¢lo has tenido relaciones afectivas pasajeras 9
Nunca has tenido una relaci¢n afectiva especial 4
Total 30
13,3%
30,0%
13,3%
100,0%
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ANALISIS DE DATOS I
6. INTERPRETACIÓN DE TABLAS DE CONTINGENCIA Elabore una tabla de contingencia con las variables
RELIGIÓN (columna) y COLEGIO (fila).
Tabla de contingencia COLEGIO * RELIGION RELIGION
COLEGIO centro estatal
centro privado no religioso
3
% de COLEGIO
24,0%
47,4%
1,5%
13,5%
13,1%
,6%
100,0%
% de RELIGIO
64,8%
71,4%
58,3%
59,3%
62,6%
75,0%
66,5%
% del total
16,0%
31,5%
1,0%
9,0%
8,7%
,4%
66,5%
13
15
3
18
10
59
% de COLEGIO
22,0%
25,4%
5,1%
30,5%
16,9%
100,0%
% de RELIGIO
7,4%
4,8%
25,0%
16,7%
10,1%
8,3%
% del total
1,8%
2,1%
,4%
2,5%
1,4%
8,3%
Recuento
centro privado religios Recuento
99999
49
75
2
26
27
1
180
% de COLEGIO
27,2%
41,7%
1,1%
14,4%
15,0%
,6%
100,0%
% de RELIGIO
27,8%
23,8%
16,7%
24,1%
27,3%
25,0%
25,2%
6,9%
10,5%
,3%
3,6%
3,8%
,1%
25,2%
176
315
12
108
99
4
714
% de COLEGIO
24,6%
44,1%
1,7%
15,1%
13,9%
,6%
100,0%
% de RELIGIO
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
24,6%
44,1%
1,7%
15,1%
13,9%
,6%
100,0%
% del total Total
Cat¢lico no Creyente de practicante otra religi¢n No creyente Indiferente 225 7 64 62
Total 475
Recuento
Cat¢lico 114
Recuento
% del total
Conteste a las siguientes preguntas: 6.1. % de entrevistados que se declaran no-creyentes
15,1 %
6.2. % de entrevistados que han cursado estudios en un colegio público
66,5 %
6.3. % de no-creyentes que han cursado estudios en un colegio privado religioso 6.4. % de alumnos de un colegio público que se declaran creyentes de otra religión
24,1 % 1,5 %
4
