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,INDICE
Introducción ....................................................................................................
Capítulo 1. Entorno de trabajo de SPSS.................................................................
Introducción y manejo de datos en SPSS .........................................................Lectura e importación de datos en SPSS ..........................................................
Importación de datos de hoja de cálculo ......................................................Importación de archivo de base de datos .....................................................Importación de archivos de texto ASCII ......................................................
Ventanas en SPSS y trabajo en modo comando...............................................Editor de datos..............................................................................................Visor .............................................................................................................
Editor de gráficos ........................................................................................Editor de resultados de texto ........................................................................Editor de sintaxis ..........................................................................................
El asesor de resultados .....................................................................................
Cuadros de diálogo de los procedirpientos.......................................................Transformación de valores de datos.................................................................
Categorizar variables ;~..:;............................................................Asignar rangos a casos y tipificar variables .................................................Recodificación de variables..........................................................................Remodificación automática..........................................................................
Contar apariciones ........................................................................................Transformación de datos de seriesAemporales.................................................
Definir fechas ...............................................................................................
Crear serie temporal.....................................................................................Reemplazar valores perdidos........................................................................
Gestión y transformación de archivos ..............................................................Ordenar casos ...............................................................................................
xv
1
1689
121616161922222324252933353738383940414242
VIII MÉTODOS ESTADíSTICOS AVANZADOS CON SPSS
Ponderar casos..............................................................................................Transponer archivos de datos .......................................................................Fusión de archivos: Añadir variables y casos ..............................................Agregar un archivo de datos.........................................................................Segmentar un archivo de datos.....................................................................
Selección de casos ............................................................................................Selecciónde casosmediantecriterioscondicionales.."'.'.."".'.'.."..'.'.""""
Selección de fechas, horas y filas .................................................................Selección de una muestra aleatoria ..............................................................Semilla de aleatorización ó'.'.': '."""".' '.'.........................
Capítulo 2. Operadores y funciones. .Aplicaciofu!s................................................
Operadores en SPSS .........................................................................................Operadores aritméticos.................................................................................Operadoresrelacionales.'..'.'.'.'...'..'.'.".'.'.' ' ""'..................................Operadores lógicos .......................................................................................Ejemplos con operadores "'.'."""""..'.' "".'.'.'...'..'.'."""'.....................
Funciones en SPSS ...........................................................................................
Funciones exponenciales y logarítmicas ......................................................Funciones trigonométricas ...........................................................................Funciones numéricas '.'."...'.."'.""'."".".""' "'..'.'."".'.'............................
Funciones de estadística descriptiva.............................................................Funciones de generación de números aleatorio s ..........................................Funciones de distribución y sus inversas ."""'.'...".'.".""'..""'..""""""".".
Funcionesde densidad "' '.."" ""...'.
Funciones de cadena ....................................................................................Funciones lógicas ........................................................................................Funciones de conversión ""'..'.""..
Funciones de valores desaparecidos ' '.'."'"
Funciones de fecha y hora ............................................................................Ejemplos con funciones ...'."".'.' ""..."'..'.""..."'.."'.'..""...'..'""'...""...'.'
Capítulo 3. Técnicas de dependencia y modelos econométricos:
Regresión múltiple ................................................................................................
Técnicas de dependencia y modelización.........................................................Modelo de regresión lineal múltiple ................................................................Estimación del modelo lineal de regresión múltiple .......................................Estimación del modelo, contrastes e intervalos de confianza a través del
cálculomatricial '.".'...' ".'...' ' ".'.'
Análisis de la varianza , ".,., ,.".
42434346474848494950
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51515252525454555555555759616262626265
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L
Predicciones .....Análisis de los r
El problema de ]Soluciones paraEl problema de
Contraste de IContraste de :
Soluciones paraEl problema deSoluciones paraSPSS y el modeSPSS y el mode
M.C. en dos j
SPSS y modeloSPSS y la regreSPSS y modelo
Prais Winstel
Capítulo 4. MOt
Introducción aMínimos cuadr
SPSS y la estinEstimación eEstimación r
Análisis de la e
SPSS y el análi
Capítulo 5. Mol
Logit y Probi
Modelos de elt:Modelos de elt:
Modelo lineModelos Prc
SPSS y la regfiSPSS y el modModelos de eh
Modelo LogModelo Prol
SPSS y el mod
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-
íNDICE
Predicciones .....................................................................................................Análisis de los residuos ....................................................................................
El problema de la autocorrelación y su detección............................................Soluciones para la autocorrelación...................................................................El problema de la heteroscedasticidad y su detección .....................................
Contraste de Glesjer .....................................................................................Contraste de Breush-Pagan ..........................................................................
Soluciones para la heteroscedasticidad ............................................................El problema de la multicolinealidad y su detección.........................................
Soluciones para la multicolinealidad ...............................................................
SPSS y el modelo de regresión múltiple """"""""""""""""""""""""""'."'"
SPSS y el modelo con regresores estocásticos. Variables instrumentales yM.C. en dos fases .........................................................................................
SPSS y modelos con heteroscedasticidad. Mínimos cuadrados ponderados ...SPSS y la regresión con variable respuesta ordinal .........................................SPSSy modelos con autocorrelación. Métodos M.V., Cochrane-Orcutt y
Prais Winsten................................................................................................
Capítulo 4. Modelos econométricos no lineales y correlación canónica .............
Introducción a los modelos no lineales ............................................................Mínimos cuadrados no lineales ........................................................................
SPSS y la estimación curvilínea.......................................................................Estimación curvilínea con SPSS ..................................................................
Estimación no lineal general con SPSS........................................................Análisis de la correlación canónica ..................................................................
SPSS y el análisis de la correlación canónica ..................................................
Capítulo 5. Modelos econométricos de elección discreta binaria y múltiple:
Logity Probit """"""""""""""""".",....................................................................
Modelos de elección discreta ~..:;..........................................................Modelos de elección discreta binaria .:.............................................................
Modelo lineal de probabilidad """""""""""""""""""""""","""""""""'"
Modelos Probit y Logit ................................................................................SPSS y la regresión logística binaria ...............................................................SPSSy el modelo Probit """""""""""""""""""""""""""""""""""""""","
Modelos de elección múltiple ..........................................................................Modelo Logit Multinomial...........................................................................Modelo Probit Multinomial ,.
SPSS y el modelo Logit Multinomial ..............................................................
IX
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102102102103103104104105
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197
197198198199203210214214216216
-~
x MÉTODOS ESTADíSTICOS AVANZADOS CON SPSS
Capítulo 6. Modelos econométricos de series temporales: Suavizado,
predicción y metodologíaARIMA .......................................................................
Introducción a las series temporales.................................................................Tendencia de una serie temporal......................................................................SPSS y la tendencia de las series temporales ...................................................Variaciones estacionales en una serie temporal...............................................SPSS y las variaciones estacionales .................................................................Variaciones cíclicas en una serie temporaL ,............................................SPSS y las variaciones cíclicas y estacionales: Pemodograma y
densidadespectral , ,................Suavizado y predicciones incondicionales de series t~mporales: Enfoque
determinista ..................................................................................................
'Suavizado por medias móviles .....................................................................Suavizado lineal de Holt "..............................
Suavizado exponencial de Brown ................................................................Suavizado estacional de Winters ..................................................................
Suavizado y predicciones incondicionales deterministas con SPSS ................Modelado de series y predicciones incondicionales estocásticas:
Metodología de .Box-Jenkins.......................................................................Fases del modelado y tipología de modelos ARIMA(p,d,q) ........................Modelos autorregresivos AR(p) ...................................................................Modelos de medias móviles MA(q) "........................................Modelos ARMA(p,q) ..................................................................................Modelos ARIMA(p,d,q) ".......................................Identificación de modelos ARIMA(p,d,q) ...................................................Estimación de modelos ARIMA(p,d,q) .......................................................Diagnóstico, validación o contraste de modelos ARIMA(p,d,q) .................Predicción en modelos ARIMA ...................................................................
SPSS y la identificación de modelos ARIMA .................................................SPSS y la estimación, predicción y validación de modelos ARIMA...............
Capítulo 7. Modelos econométricos del análisis de la varianza y la covarianza
simple y múltiple....................................................................................................
Introducción ,..............................................
Modelo ANOV A (Análisis de la varianza simple).......................................Modelo ANCOV A (Análisis de la covarianza simple) "......Modelo MANOV A (Análisis de la varianza múltiple) ................................Modelo MANCOV A (Análisis de la covarianza múltiple) ..........................
ANOV A con un solo factor..............................................................................ANOV A con dos .factores................................................................................ANOV A con tres factores ................................................................................
237
Modelo en cuadradcModelos ANCOV A d(
Modelo con un factlModelo con dos facModelos con dos fa
Análisis multivarianteAnálisis multivariaJAnálisis multivariaJ,
Análisis multivariant~Modelo Lineal Gener:SPSS y el modelo At-SPSS y los modelos AJSPSS y la estimación
ANCOV A de efec1
SPSS y los modelos ry varios factores...
SPSS y los modelos (medidas repetidas
237238241247249253
255
256257258258259259
263263264265265266267275275277277283
Capítulo 8. Modelos
Modelos lineales mi]Modelos econométri
Modelo de regresiModelos de coefi(Modelos de efectcModelos de efect(
El procedimiento ffij
Capítulo 9. Modelo:Análisis discrimi,
309
Introducción al anál
Hipótesis en el modEstimación del mod
Contrastes de sigSelección de vari
Interpretación de laClasificación de 1mAnálisis discrimina
SPSS y el análisis (
309309310310310311316321
.................. 237
--
íNDICE
Modelo en cuadrado latino ...........................................................................Modelos ANCOV A de la covarianza ...............................................................
Modelo con un factor y un covariante..........................................................Modelo con dos factores y un covariante .....................................................Modelos con dos factores y dos covariantes ................................................
Análisis multivariante de la varianza (MANOV A)..........................................Análisis multivariante de la varianza con un factor .....................................Análisis multivariante de la varianza con dos factores ................................
Análisis multivariante de la covarianza (MANCOV A) ".....................Modelo Lineal General (GLM) ........................................................................SPSS y el modelo ANOV A de un factor..........................................................SPSS y los modelos ANOV A y ANCOV A univariantes de uno y varios factoresSPSS y la estimación de las componentes de la varianza en modelos
ANCOV A de efectos mixtos "..............
SPSS y los modelos MANOV A y MANCOV A multivariantes de unoy varios factores ,.....................................
SPSS y los modelos del análisis de la varianza y la covarianza conmedidas repetidas .........................................................................................
Capítulo 8. Modelos econométricos de datos de panel: Modelos mixtos.......
Modelos lineales mixtos ...................................................................................
Modelos econométricos con datos de panel.....................................................Modelo de regresión múltiple con datos de panel........................................Modelos de coeficientes constantes..............................................................
Modelos de efectos fijos...............................................................................Modelos de efectos aleatorio s ......................................................................
El procedimiento modelos lineales mixtos de SPSS ........................................
Capítulo 9. Modelos econométricos de clasificación ad hoc:Análisis discriminante :..~~............................................................
Introducción al análisis discriminante .L..:........................................................
Hipótesis en el modelo discriminante...............................................................Estimación del modelo discriminante ..............................................................
Contrastes de significación en el modelo discriminante """""""""""',"""
Selección de variables discriminantes ..........................................................
Interpretación de la función discriminante .......................................................Clasificación de los ..individuos.......................................................................Análisis discriminante ..canónico.....................................................................SPSS y el análisis discriminante.......................................................................
XI
322323323324324325325331331332332338
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""""""'" 255
foque............... 256""""""", 257""""""'" 258............... 258............... 259""""""'" 259
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""""""" 263
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'arianza,.............. 309It
............. 309"""""'" 309"""""'" 310"""""'" 310............. 310"""""'" 311"""""'" 316
321
XII MÉTODOS ESTADíSTICOS AVANZADOS CON SPSS
Capítulo 10. Técnicas de clasificación post hoc: Análisis cluster ................
Principios del análisis cluster ...........................................................................El problema matemático...................................................................................
El concepto de distancia...............................................................................Clasificaciones jerárquicas y disimilitudes ..................................................Distancia ultramétrica y algoritmo s de clasificación....................................Medidas de similitud ....................................................................................
Procedimientos y técnicas en el análisis de conglomerados ............................Conglomerados jerárquicos, secuenciales, aglomerativos y exclusivos (S.A.H.N)....Representación gráfica: Dendograma...............................................................Conglomerados no jerárquicos :...........................................Análisis cluster en dos fases .............................................................................
Análisis cluster jerárquico con SPSS ...............................................................
Análisis cluster no jerárquico con SPSS ..........................................................Análisis cluster en dos fases con SPSS ............................................................
Capítulo 11. Reducción de la dimensión con variables cuantitativas:Componentes principales y análisis factorial.............................................
Introducción a las técnicas de reducción de la dimensión................................
Análisis en componentes principales................................................................Cálculo de las componentes principales.......................................................
Puntuaciones o medición de las componentes..................................................Número de componentes principales a retener.................................................
Criterio de la media aritmética .....................................................................
Criterio del gráfico de sedimentación...........................................................Matriz de cargas factoriales, comunalidad y círculos de correlación...............Rotación de las componentes """"""""""""""""""""""""""""""""""""'"
Análisis factoria!...............................................................................................Contrastes en el modelo factorial.....................................................................Rotación de los factores.................................................................................................
Rotaciones ortogonales..............................................................................................Rotaciones oblicuas ...................................................................................................
Interpretación gráfica de los factores ............................................................................Puntuaciones o medición de los factores......................................................................
Componentes principales y análisis factorial con SPSS..............................................Ejemplo de análisis en componentes principales con SPSS ...................................Ejemplo de análisis factorial con SPSS ....................................................................
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Lo.-
Capítulo 12. ReducclCorrespondencias
Análisis de correspOlAnálisis de correslAnálisis de corresl
Ejemplo de análisis (Ejemplo de análisis,
Capítulo 13. Reducecuantitativas: Ese
Escalamiento óptim(Análisis en compon(
Ejemplo de AnáliAnálisis no lineal de
Ejemplo de corre]Regresión categóric
Ejemplo de regrei
Capítulo 14. Reduc
Introducción al aná]Análisis conjunto eJMódulo CategoríasFases del análisis c(
Procedimiento OEstructura del pn
Ejemplo de análisisGeneración del dConfiguración d(Preparación de hRecogida de losAnálisis de las pInterpretación d~
Capítulo 15. Redu,escalamiento m,
Concepto de fiabil:Análisis de la fiabi
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íNDICE XIII
Capítulo 12. Reducción de la dimensión con variables cualitativas:Correspondencias simples y múltiples ........................................................
Análisis de correspondencias ...........................................................................Análisis de correspondencias simples ACS .................................................Análisis de correspondencias múltiples ACM .............................................
Ejemplo de análisis de correspondencias simples ............................................Ejemplo de análisis de correspondencias múltiple...........................................
Capítulo 13. Reducción de la dimensión con variables cualitativas ycuantitativas: Escalamiento óptimo............................................................
Escalamiento óptimo ,...............................Análisis en componentes principales categórico..............................................
Ejemplo de Análisis en Componentes Principales Categórico con SPSS....Análisis no lineal de correlación canónica .......................................................
Ejemplo de correlación canónica no lineal con SPSS ..................................Regresión categórica mediante escalamiento óptimo.......................................
Ejemplo de regresión categórica mediante escalamiento óptimo en SPSS..
Capítulo 14. Reducción de la dimensión: Análisis conjunto .........................
Introducción al análisis conjunto......................................................................Análisis conjunto en el esquema de métodos de reducción de la dimensión...Módulo Categorías de SPSS y procedimientos de reducción de la dimensiónFases del análisis conjunto según el método del perfil completo:
Procedimiento CONJOINT ;,...
Estructura del procedimiento CONJOINT de SPSS ....................................Ejemplo de análisis conjunto con SPSS ...........................................................
Generación del diseño ortogona~; ORTHOPLAN........................................Configuración del número de tarjetas de estímulos a generaL....................Preparación de las tarjetas de estÍtlllllos: PLANCARDS .............................Recogida de los datos :'................................................................Análisis de las preferencias mediante el análisis conjunto: CONJOINT .....Interpretación de las salidas del análisis conjunto........................................
Capítulo 15. Reducción de la dimensión: Fiabilidad de escalas yescalamiento multidimensinal.....................................................................
Concepto de fiabilidad......................................................................................Análisis de la fiabilidad....................................................................................
533
533534543547559
591
591593595611613623625
643
643645646
646650654654657658661662664
689
689691
XIV MÉTODOS ESTADíSTICOS AVANZADOS CON SPSS
Modelos de fiabilidad...................................................................................Estadísticos de fiabilidad..............................................................................
Ejemplos de análisis de la fiabilidad con SPSS................................................Escalamiento multidimensional........................................................................
Tipos de escalamiento multidimensional.........................................................Modelo de escalamiento métrico......................................................................
Ejemplo de escalamiento métrico con SPSS ................................................Modelos de escalamiento no métrico ...............................................................
Ejemplo de escalamiento no métrico con SPSS ...........................................Modelo de escalamiento de diferencias individuales (INDSCAL) ..................
Ejemplo de modelo de escalamiento de diferencias individualesINDSCAL con SPSS :.:.........................................
Modelo de escalamiento desdoblado (unfolding).............................................Ejemplo de modelo de escalamiento desdoblado (unfolding) con SPSS .....
Modelo de escalamiento con replicación "...Modelos GEMSCAL e IDIOSCAL..................................................................
Modelos para matrices .asimétricas..................................................................Modelo ASCAL ...........................................................................................Modelo AINDS ............................................................................................
Ejemplo de modelo PROXCAL con SPSS ..................................................
Índice alfabético ..............................................................................................
692695696702703706707711713718
720730731735736737737738738
759
Este libro pre~de una forma sencillacomo finalidad inicia]tradicionalmente califisin necesidad de mancomún de la aversiématemático en estadís1
muy científicas.
Hoy en día sdesde la economía, lesociología, la psicoloJtrabajar en estadísticade los propios concematemático. Posterio]programas de ordena<el desarrollo matemá1estadísticos.
En este libro ~
posible, de modo qucapítulos comienzanpresentando a continuel programa SPSS.totalmente resueltos, jes lo más importante I
L.-
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