Manual Spss Actual 10112014

Instructivo de software SPSS versión 15.00

Para el procesamiento de información y toma de decisiones

(Statistical Package for the Social Sciences)

Asignatura: Estadística

Elaborado: Noel López.

Managua, Nicaragua 2014

Noviembre 2014

Instructivo de Software SPSS para el procesamiento de información 1

Estadística Facilitador Noel López Álvarez Página 1

¿Qué es el SPSS?

El SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) es un sistema amplio y flexible de análisis estadístico y de gestión de datos. Este programa puede tomar datos de una gran variedad de archivos y utilizarlos para generar informes tabulados, gráficas, distribuciones de frecuencias, estadísticas descriptivas, gráficas para series de tiempo, realizar análisis discriminante, factorial, análisis de conglomerados y complejos análisis estadísticos.

SPSS para Windows proporciona a las computadoras personales toda la potencia de la versión SPSS para grandes ordenadores. El ambiente Windows proporciona al usuario poco familiarizado con el uso de computadoras un mejor desempeño, la selección simple de menús y cuadros de diálogos hacen posible la realización con toda facilidad de los diferentes análisis sin la necesidad de tener que solicitar la ejecución de sintaxis de comandos, al igual el editor de datos proporciona una utilidad práctica, similar a la hoja de cálculo (EXCEL) para la introducción de datos y la visualización de los archivos.

Todas estas ventajas presentadas por el SPSS hace que se convierta en una herramienta indispensable para toda persona relacionada de manera directa o indirecta con la investigación, ya que le permitirá en poco tiempo el poder realizar su propia base de datos y realizar sus análisis de una manera más eficiente, y más aún cuando los campos de aplicación de la estadística son múltiples, (Economía, Administración, Ingeniería, Ciencias Sociales, Educación, Ciencias de la Salud, etc.) y los métodos son comunes, lo que ha dado lugar a la estandarización automatizada de las técnicas estadísticas, y a un manejo rápido de grandes cantidades de información.



Ingresando a SPSS 15.0

Para empezar a trabajar con el programa, debemos elegir la opción Programas del menú Inicio de Windows y seleccionar la subopción SPSS para Windows como se muestra en la figura 1.

Figura 1.

Posterior se obtiene una pantalla temporal de presentación del SPSS con información relativa a la versión y usuario seguido de la presentación de la hoja de resultados (ver figura 2) .En esta hoja de resultados es donde el software presenta sus salidas, es decir los resultados de las instrucciones que se le brindan que ejecute

Figura 2. Hoja de resultados

Primero se debe ingresar al editor de datos o bien a la hoja de cálculo, lo anterior se logra al realizar un click en la cuadrícula, esto con la finalidad de construir una base de datos (ver figura 3)

Figura 3. Vista de datos o editor de datos



Una vez que hemos ingresado al software SPSS se observa la pantalla inicial (figura 3. Vista de datos o Editor de Datos), que es el marco de trabajo inicial que se utilizará para declarar los campos de una variable e introducir los datos y elegir el procedimiento adecuado para el análisis de interés.

Familiarización con el ambiente y las herramientas del SPSS

En el primer renglón de esta pantalla vemos el icono de SPSS. En el segundo renglón se presenta la Barra de menú, que contiene el menú general de SPSS con las opciones Archivo, Edición, Ver, Datos, Transformar, Analizar, Gráficos, Utilidades y Ventana. Cada una de estas opciones ejecuta distintos procedimientos para el trabajo estadístico. El tercer renglón (ver figura 4) presenta la Barra de herramientas, cuyo contenido son diferentes iconos que permiten acceder rápidamente a los procedimientos más comunes en el trabajo con la aplicación, sin necesidad de acudir al menú general.

Figura 4. Barra de herramientas

Por orden de colocación de izquierda a derecha, los iconos de la barra de herramientas ejecutan las siguientes funciones: Abrir archivo, Guardar archivo, Imprimir, Recuperar cuadro de diálogos, Deshacer, Rehacer, Ir a caso, Variables, Buscar, Insertar caso, Insertar variable, Segmentar archivos, Ponderar casos, Seleccionar casos, Etiquetas de valor y Usar conjuntos.

En la línea situada debajo de la barra de herramientas se presenta el nombre de la variable relativa a la celda en la que está situado actualmente el cursor y nos muestra el valor que toma la variable. En la parte inferior de la hoja de cálculo se presentan dos solapas (Vistas de Datos y Vistas de Variables) y sus funciones se describen a continuación.

Un primer paso es definir los campos de una variable y para ello debemos de realizar un click en la parte inferior izquierda de la hoja de cálculo donde se presenta la solapa de nombre vista de variables. Lo anterior nos permite visualizar los campos a definir para cada variable y de esta manera lograr construir una base de datos (ver figura 5)



Figura 5

La información relativa a cada una de las columnas que se observan en la figura 5 se detalla a continuación de manera general.

En el primer campo o columna (Nombre) se indican el nombre de cada variable, el siguiente campo de nombre Tipo contiene los tipos de variables que se pueden utilizar: Numérica, Fecha, Cadena o Alfanumérico, el campo Anchura sirve para especificar el número de caracteres en dicha variable

El campo Decimales se utiliza para especificar el número de lugares decimales que contendrá la variable, el campo Etiqueta se usa para definir la Etiqueta o nombre de la variable, ésta puede ser tan corta como “Sexo” o tan extensa como “Consumo de energía por hogar (en kwh)”. El campo Valores se utiliza para definir las Etiquetas de Valor para las variables de atributos o cualitativas. Por ejemplo: la variable “Sexo” sus etiquetas pueden ser “1: Hombre y 2: Mujer” (o viceversa).

El campo “Perdidos” permite asignar un valor alternativo cuando se encuentren celdas vacías en los datos. Los valores que más se utilizan para designar “valores perdidos” son -9, 9,99 y 999. También puede utilizarse cualquier valor que esté fuera de rango. Para asignar estos valores coloque el cursor en la celda correspondiente y seleccione el símbolo “…”. Cuando aparezca el “cuadro de dialogo”, haga clic en el botón “valores perdidos discretos” y asigne el valor correspondiente (-9, 9, 99 o 999). Cuando termine de asignar los “valores perdidos discretos” haga clic en el botón, “aceptar”.

El último campo a definir es Medida y su configuración depende de la naturaleza de la variable y esta define la escala de medición de la variable.

Una vez declarado el perfil de cada una de las variables, se procede a grabar la base de datos como cualquier archivo, para ello, seleccione la opción “archivo” en la “barra de herramientas”, y seleccione la opción, “salvar como” para asignar un nombre y la unidad de almacenamiento.



APLICACIÓN SOBRE EL GRUPO DE CLASE

Objetivos:

1. Definir los campos de una variable 2. Construir una base de datos 3. Elaborar cuadros estadísticos (distribución de frecuencias) 4. Dibujar gráficos de sectores, barras simples, barras agrupadas o

conglomerados e histogramas

Introducción

El profesor realizó una encuesta con 30 estudiantes del grupo de Estadística donde se les solicitó información relacionada sobre sexo, edad, compañía telefónica de preferencia e ingreso mensual. El objetivo de la encuesta era crear el perfil o caracterización del grupo. La descripción de cada una de las variables y los datos se refelejan a continuación.

Descripción de variables

X1: Sexo (1: Masculino; 0: Femenino)

X2: Edad (en años)

X3: Compañía telefónica de preferencia (1: Claro; 0: Movistar)

X4: Ingreso mensual (en córdobas)

Base de datos

(Dimensión n x p; donde n es el número de casos y p es el número de variables en estudio)

nº X1 X2 X3 X4 nº X1 X2 X3 X4 nº X1 X2 X3 X4

1 1 25 1 3500 11 1 20 1 3000 21 0 22 1 3000

2 0 45 1 7200 12 1 25 1 3500 22 1 19 1 5600

3 1 48 0 4000 13 0 18 1 3200 23 0 20 1 2800

4 1 20 1 2500 14 1 19 0 3500 24 0 20 0 3000

5 0 38 1 8000 15 0 18 1 4100 25 0 19 1 4000

6 1 35 1 5000 16 0 20 0 3800 26 1 19 0 3500

7 0 22 1 2900 17 1 29 1 2000 27 0 20 1 2900

8 1 28 1 7000 18 0 19 1 2500 28 1 21 1 6200

9 0 27 0 4900 19 1 20 0 3400 29 0 24 1 8100

10 1 33 0 2800 20 1 21 1 5000 30 0 22 1 3500



DECLARACIÓN DE CAMPOS DE UNA VARIABLE

Retomando de ejemplo la primer variable de nombre sexo (1: Masculino ; 0: Femenino) para el proceso de declaración y construcción de una base de datos, la configuración es la siguiente:

En el campo Nombre solo debemos de asignar una letra mayúscula acompañada de un número X1, Y1 o bien Z1 y de esta manera se define el nombre de una variable

En el campo Tipo debemos definir el tipo de la variable y en este caso se declara como Cadena. Esta declaración se hace cuando la variable es de naturaleza

cualitativa (ver figura 6)

Figura 6. Tipo de variables

En el campo etiqueta solamente escribimos el nombre de la variable, en este caso simplemente escribimos sexo

Otro campo importante al trabajar con variables cualitativas es el campo Valores, para ajustar este campo de manera correcta usted debe de ubicar el cursor en el área sombreada de dicha celda y pulsar un click. (ver figura 7).

Figura 7. Vista de variables



Posteriormente se nos presenta el cuadro de nombre “Etiqueta de valor” y en este se debe de asignar los valores y sus respectivas etiquetas, seguido de la opción añadir como se ilustra en la figura 8

Figura 8. Etiquetas de valor

Algunos de los siguientes campos son de carácter “estéticos” y otros se configuran de manera automática como ocurre con el campo de nombre Medida o bien escala de medición que se ajusta al momento de definir el tipo de variable.

A continuación ilustraremos la configuración que se asigna a una variable de naturaleza cuantitativa como edad, peso, talla, ingreso mensual de una familia (en córdobas), volumen de venta (en miles de córdobas) y venta de combustible semanal (en galones)…etc.

Recuerde que en el primer campo sólo asignamos un nombre y que este suele ser una letra mayúscula acompañada de un número. En el siguiente campo (Tipo) la variable se define como Numérica y se debe de indica el número de decimales que requiere la variable en estudio.

En Valores se define como Ninguno, debido a que no debemos de crear valores de etiquetas para la variable cuantitativa.

El último campo de nombre Medida, este se ajusta automáticamente (ver figura 9.)

Figura 9. Vista de variables



Una vez que hemos declarado los campos de cada una de las variables, procedemos a grabar el fichero (archivo) con el siguiente procedimiento:

ArchivoGuardar como

Finalmente se indica un nombre en particular y la carpeta o unidad de almacenamiento como se muestra en las figuras 10 y 11 respectivamente.

Figura 10

Figura 11. Guardar datos como.



DESCRIPCIÓN DE DATOS POR MEDIO DE DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS Y GRÁFICOS

Una distribución de frecuencias es una herramienta eficaz cuando estamos rodeados de una gran cantidad de datos y queremos calcular y comparar indicadores. El procedimiento Frecuencias proporciona estadísticos y representaciones gráficas que resultan útiles para describir muchos tipos de variables. Es un buen procedimiento para una inspección o exploración inicial de los datos. En cuanto a estadísticos y gráficos proporciona frecuencias, porcentajes, porcentajes acumulados, estadísticos de tendencia central como media, mediana, moda, y estadísticos de dispersión como desviación típica, varianza, amplitud, valores mínimo y máximo, error típico de la media, y estadísticos de forma tales como simetría y curtosis (ambos con sus errores típicos), cuartiles, deciles y percentiles, gráficos de barras, gráficos de sectores e histogramas.

ANALISIS UNIVARIADO

CONSTRUCCIÓN DE TABLAS DE FRECUENCIA

Para construir una distribución de frecuencias para una variable ejecutamos el siguiente procedimiento desde la hoja de cálculo en su barra de menú.

AnalizarEstadísticos DescriptivosFrecuencias (ver figura 12)

Figura 12



De esta manera el sistema presenta la ventana Frecuencias (ver figura 13) y en ella seleccionamos la variable de interés (sexo) para desplazarla hacia la celda derecha de nombre Variables y finalmente activamos la opción Aceptar

Figura 13. Frecuencias

CONSTRUCCIÓN DE UN GRAFICO DE BARRA Y UN GRAFICO DE PASTEL

Una distribución de frecuencia describe el comportamiento de un fenómeno y ésta distribución de frecuencias se puede acompañar de un gráfico. Para construir un gráfico atendemos los siguientes pasos:

GráficosInteractivosSectoresSimple (ver figura 14)

Figura 14



La instrucción anterior le orienta al sistema presentarnos la ventana de nombre Crear gráfico de sectores simples (ver figura 15) y en ella seleccionamos la variable de interés y ésta se arrastra hacia la celda derecha de nombre Sectores por. En la parte superior de la ventana se presenta la opción Gráfico de sectores y en ella podemos activar la opción de porcentaje y finalmente se debe activar la opción Aceptar

Figura 15. Crear gráficos de sectores simples

Si el investigador tiene interés en presentar un gráfico de barra, el algoritmo o procedimiento es el siguiente:

GráficosInteractivosBarras (ver figura 16)

Figura 16



En la parte izquierda de la ventana Crear gráfico de barras (ver figura 17) se presenta una lista de las variables en estudio y algunos estadísticos como Porcentaje y Recuento. Aquí debemos seleccionar los campos que debe contener cada eje, es decir la variable de interés se debe arrastrar al eje horizontal y el estadístico de interés (porcentaje) se debe de arrastrar al eje vertical. Figura 17. Crear gráfico de barra

En el cuadro anterior (figura 17) debemos activar la herramienta Opciones del gráfico de barras para poder modificar el diseño del gráfico y lograr activar la opción Valor para que se presenten los resultados porcentuales en el gráfico (ver figura 18). Figura 18. Crear gráfico de barra



TABLAS DE CONTINGENCIAS Una tabla de contingencias es un cruce de variables y debemos recordar que el objetivo de una tabla de contingencias es identificar si existe o no asociación entre las variables en estudio y en ellas podemos reflejar porcentajes marginales condicionales y conjuntos. Una tabla de contingencia también se acompaña de un gráfico de barras agrupadas. Los pasos para construir una tabla de contingencia son:

AnalizarEstadísticos DescriptivosTablas de contingencias(ver figura 19) Figura 19

A continuación visualizamos el cuadro Tablas de contingencias y en el debemos de seleccionar las variables que deseamos cruzar y desplazarlas a sus respectivas celdas. De manera general podemos decir que una primer variable X se debe desplazar a la celda derecha de nombre Filas y una segunda variable de nombre Y debe ser desplazada a la celda de nombre Columnas y de manera simultánea activamos la opción Mostrar los gráficos de barras agrupadas (ver figura 20)

Figura 20. Tablas de contingencia.



El cuadro Tabla de contingencia nos presenta la opción Casillas. Esta opción se activa cuando el analista desea calcular porcentajes marginales, condicionales o conjuntos en dependencia del interés del investigador (ver figura 21).

Figura 21. Tablas de contingencia: Mostrar en las casillas



DISTRIBUCIONDE FRECUENCIAS PARA VARIABLES CUANTITATIVAS

En esta sección construiremos una distribución de frecuencia para variables cuantitativas.

¿Qué elementos técnicos se necesitan para construir una distribución de frecuencias?

Recuerde que la amplitud de los intervalos deben ser igualmente espaciados y para ello el analista debe establecer el número de segmentos o intervalos mediante diversos criterios técnicos

Para construir una distribución de frecuencia, nosotros debemos de construir una variable nueva en el mismo fichero (archivo) la que deberá tener estructurada la cantidad de segmentos y la amplitud de los mismos y esto se logra por medio del siguiente procedimiento.

Desde el editor de datos seleccionamos la opción transformar seguido de la opción Agrupación visual como se observa en la figura 23.

Figura 23

Esto nos presenta el cuadro Agrupación visual. En este seleccionamos la variable de interés y esta se traslada a la celda derecha de nombre Variables para agrupar acompañado de la opción continuar (figura 24)



Figura 24

Lo anterior presenta un cuadro que en un primer momento se encuentra inhabilitado hasta que pulsamos un click en la variable de interés. A continuación se procede a llenar el campo Variable agrupada para asignar el nombre de la nueva variable y crear los segmentos mediante la opción límites superiores excluidos y a continuación se activa la opción Crear puntos de cortes (ver figura 25)

Figura 25. Agrupación visual

Una vez que activamos la opción Crear puntos de cortes debemos de orientar al software el valor mínimo o posición del primer punto de corte, el número de puntos de cortes a construir y de manera automática el sistema genera la amplitud de los intervalos igualmente espaciados y finalmente activamos la opción Aplicar (ver figura 26).



Figura 26 Crear puntos de corte

Lo anterior nos hace regresar a la ventana Agrupación visual y en ella debemos activar la opción Crear etiquetas seguido de la opción Aceptar y automáticamente el sistema nos presentará una advertencia sobre la creación de una nueva variable (ver figura 27) y éste mensaje debe ser aceptado.

Figura 27

Una vez creada la nueva variable, sólo debemos orientar al sistema que ejecute una distribución de frecuencia para la variable nueva que ha sido creada



HISTOGRAMA DE FRECUENCIA

Para construir un histograma debemos desarrollar los siguientes pasos a partir de del editor de datos.

Analizarfrecuencia

Una vez visible el cuadro Frecuencia (ver figura 28), seleccionamos la variable de interés para desplazarla hacia la celda derecha de nombre Variables y activamos la opción Gráfico.

Figura 28. Frecuencias

De esta manera se nos presenta la ventana Frecuencias: Gráficos (ver figura 29) y activamos la opción Histograma y finalmente le indicamos al sistema Continuar y Aceptar.

Figura 29. Frecuencias: Gráficos.



REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

Contenido

1. Diagrama de dispersión 2. Coeficiente de correlación de PEARSON 3. Modelo de regresión lineal 4. Estimación 5. Error estándar de estimación

Objetivos

1. Construir un diagrama de dispersión. 2. Medir el grado de correlación entre dos variables

cuantitativas mediante el coeficiente de correlación de Pearson

3. Calcular el coeficiente de determinación 4. Construir un modelo de regresión lineal para

realizar estimaciones 5. Medir el error de estimación del modelo



REGRESION LINEAL SIMPLE

Introducción

En todo proceso de investigación muchas veces se tiene interés en conocer el grado de correlación entre dos variables cuantitativas, para ello estudiaremos algunas herramientas del análisis de regresión acompañadas del software SPSS.

En él análisis de regresión se debe tener presente los siguientes cuatro componentes:

Matriz de correlación Diagrama de Dispersión

Ecuación de Regresión (Modelo de regresión �̂� = 𝑎 + 𝑏𝑥) Error estándar de estimación.

La matriz de correlación nos permite cuantificar e identificar que variables están correlacionadas y el grado de correlación lineal entre las variables en estudio se puede ver reflejada en lo que llamaremos Diagrama de dispersión. Una vez que se ha detectado el grado de correlación entre dos variables X y Y se realiza la construcción de un modelo de regresión por el método de “mínimos cuadrados”, el cual trata de minimizar la desviación que existe entre los datos muestrales y las estimaciones proyectadas por el modelo de regresión.

Aplicación: AUTO LOTE EL CHELE

Introducción

El gerente de venta de “Auto Lote El Chele” está interesado en determinar y analizar el tipo de correlación entre la variable X: Distancia recorrida por el automóvil (en miles de km.) versus Y: Precio de venta del automóvil (miles de dólares). Para ello, el gerente seleccionó una muestra aleatoria 10 vehículos de la flota vehicular que poseen y procedió a registrar los datos que se dan a continuación.

X 125 150 160 102 190 202 230 180 190 147

Y 4.5 3.8 4.0 5.4 2.8 2.0 1.9 3.0 2.9 3.3



Actividades

1. Construir la matriz de correlación e interpretar el coeficiente de correlación de Pearson.

2. Dibujar un diagrama de dispersión y describir al menos dos regularidades relevantes sobre el comportamiento de los datos

3. Construir un modelo de regresión y brinde una explicación de cada uno de los parámetros presentes en el modelo. Explique en función del estadístico de correlación de Pearson (𝑟𝑥.𝑦 ) y el coeficiente de determinación si el

modelo es apropiado o no.

Una vez que hemos construido la base de datos en el SPSS de dimensión 10 x 2. (Diez vehículos x dos variables) (Ver figura 28).

Figura 28. Vista de datos



El interés consiste en calcular el coeficiente de correlación de Pearson. Para ello debemos construir una matriz de correlaciones por medio de los siguientes pasos:

AnalizarCorrelacionesBivariadas (ver figura 29)

Figura 29.

El cuadro Correlaciones bivariadas (ver figura 30) nos refleja las variables en estudio y en el debemos primeramente seleccionar las variables y segundo desplazarlas hacia la celda derecha de nombre variables seguido de la opción Aceptar. Finalmente en la hoja de Resultados 1 [Dokument 1] se visualiza la matriz de correlación.

Figura 30. Correlaciones bivariadas



DIAGRAMA DE DISPERSIÓN

Para construir un diagrama de dispersión, atienda los siguientes pasos:

GráficosInteractivosDiagrama de dispersión (ver figura 31)

Figura 31. Vista de datos

Este algoritmo nos presenta la ventana Crear diagrama de dispersión (ver figura 32) y éste nos presenta las variables en estudio ha seleccionar para ser removidas a sus respectivos ejes. La variable independiente se traslada al eje horizontal X y la variable dependiente al eje vertical Y. En la parte superior podemos activar la opción Título para la edición del mismo y finalmente pulsamos un click en la opción Aceptar.

Figura 32. Crear diagrama de dispersión.



MODELO DE REGRESIÓN LINEAL

Modelo de regresión lineal simple de la forma:

�̂� = 𝑎 + 𝑏𝑥 Presenta dos coeficientes o parámetros (a y b) donde

𝑎: es la constante 𝑏: es la pendiente 𝑥: es la variable explicativa

�̂�: es la variable a pronosticar (variable dependiente o variable respuesta)

Para construir un modelo lineal que permita hacer estimaciones de la variable Y sobre la base de los valores de X debemos desarrollar el siguiente algoritmo

AnalizarRegresiónLineal (ver figura 33).

Figura 33. Vista de datos.



Los pasos anteriores nos presenta una ventana de nombre Regresión Lineal (ver figura 34). En ella se debe seleccionar a la variable independiente (X) y a la variable dependiente (Y) para ser desplazada cada una a sus respectivas celdas de nombre Independiente y Dependiente y finalmente activamos la opción Aceptar

Figura 34. Regresión lineal.

Nota: En este algoritmo se generan cuatro tablas distintas en la hoja de resultados, pero debido al nivel de este curso, se deberá de omitir la tabla de nombre ANOVA (ANÁLISIS DE VARIANZA) que se presenta en la hoja de resultados

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