Manual de SPSS Aplicado a Proyectos de Fin de Titulación, Santamaria Edwin

Manual de SPSS Aplicado a proyectos de

fin de titulacin

Edwin Santamara Freire

i

Manual de SPSS Aplicado a proyectos de fin de titulacin

Primera edicin

Edwin Javier Santamara Freire

Agosto, 2014

ISBN- 978-9942-20-261-1

Producido bajo licencia: Creative Commons 3.0

CC-BY-NC-SA

Reconocimiento-No Comercial-Compartir Igual

Esta licencia permite a otros distribuir, re mezclar,

retocar, y crear a partir de la obra de modo no

comercial, siempre y cuando den crdito y licencien las

nuevas creaciones bajo las mismas condiciones.

ii

CONTENIDO

PRLOGO - 1 -

PRESENTACIN DEL CONTENIDO - 2 -

1. CONOCIENDO SPSS - 3 -

2. CREACIN DE VARIABLES E INGRESO DE DATOS. - 10 -

2.1 INTRODUCCIN - 10 -

2.2 INGRESO DE VARIABLES - 12 -

2.3 INGRESO DE DATOS - 13 -

2.4 INGRESO EN EL PROGRAMA - 14 -

3. MANEJO DE DOCUMENTOS - 25 -

3.1 GUARDAR DOCUMENTOS - 25 -

3.2 GUARDAR DOCUMENTOS - 28 -

3.3 EXPORTAR RESULTADOS - 29 -

4. ESTADSTICOS DESCRIPTIVOS - 32 -


4.2 ELABORAR TABLAS DE FRECUENCIAS - 38 -

4.3 GENERACIN DE GRFICOS - 47 -

4.4 ELABORAR TABLAS DE CONTINGENCIA - 54 -

4.5 MEDIDAS DESCRIPTIVAS - 59 -

4.5.1 PRIMER CAMINO - 59 -

4.5.2 SEGUNDO CAMINO - 62 -

4.5.3 TERCER CAMINO - 63 -

4.6 EDICIN DE TABLAS Y GRFICOS - 65 -

4.6.1 EDITAR UNA TABLA - 65 -

4.6.2 EDICIN DE GRFICOS - 68 -

5. COMPROBACIN DE HIPTESIS EN NORMALIDAD - 70 -

iii


5.2 DETERMINACIN DE NORMALIDAD. - 74 -

6. COMPROBACIN DE HIPTESIS PARAMTRICA - 82 -

6.1 PRUEBA T PARA UNA MAESTRA. - 83 -

6.2 PRUEBA T PARA MUESTRAS INDEPENDIENTES. - 85 -

6.3 PRUEBA T PARA MUESTRAS DEPENDIENTES. - 89 -

7. COMPROBACIN DE HIPOTESIS NO PARAMTRICAS - 92 -

7.1 ANLISIS DE CHI - CUADRADO - 93 -

7.2 COMPROBACIN EN MANN WHITNEY - 97 -

7.3 COMPROBACIN EN WILCOXON: - 101 -

BIBLIOGRAFA - 104 -

Manual de SPSS Aplicado a proyectos de fin de titulacin - 1 -

PRLOGO

El material expuesto en este trabajo es una orientacin para facilitar

el trabajo de investigacin para la obtencin de un ttulo terminal de

una institucin de educacin superior.

Dentro del trabajo realizado se hace la orientacin del uso de

estadstica descriptiva y comprobacin de hiptesis que se incluye

en el captulo de Anlisis e interpretacin de resultados, con ello se

facilita la manipulacin de datos obtenidos de instrumentos de

recoleccin de informacin.

Los ejemplos desarrollados son en base a las necesidades que se

han determinado durante la direccin y tutora de trabajos de

investigacin de pregrado y posgrados del cual he sido parte durante

mi actividad de docencia.

Este material se complementa con videos que facilitan la aplicacin

de los diversos procesos, los mismos que se pueden acceder

visitando el canal YouTube:

https://www.youtube.com/user/tutorialestadistica

Si desea revisar las bases de datos utilizadas e informacin

complementaria, contactarse al correo: [email protected]

- 2 -


PRESENTACIN DEL CONTENIDO

El anlisis estadstico aplicado a proyectos a fin de titulacin busca

acercar al investigador a las diversas herramientas estadsticas para

el anlisis e interpretacin de resultados que van dentro de los

proyectos de titulacin de pre-grado y post-grado para este efecto, el

material est diseado en base al programa SPSS y en el mismo se

busca identificar desde la estadstica descriptiva, es decir, obtener

tablas y grficos estadsticos que permitan el anlisis de las

variables y compararlas entre ellas, al mismo tiempo nos permite la

comprobacin de hiptesis y dentro del curso se analizaran seis

mtodos de comprobacin, los cuales permitirn tener una gama

adecuada de diferentes herramientas que sern las que nos

permitan a nosotros comprobar adecuadamente la relacin que

existe entre las dos variables de estudio, el curso se realizara en 48

horas dictadas en su totalidad en modalidad virtual, en las mismas

se observara el desarrollo de videos tutoriales, el trabajo con

material bibliogrfico y en la interaccin mediante foros , mediante

tareas y videos, que permitan evaluar el conocimiento adquirido y al

mismo tiempo plantear todas las dudas que cada uno de los

participantes puedan tener respecto a sus propios trabajos de

investigacin, este evento est diseado para personas que estn

en la parte final de la graduacin, es decir estudiantes en la parte

final de su carrera para tutores y directores de tesis que requieren

tener estas habilidades y conocimientos.


1. CONOCIENDO SPSS

En el primer elemento estudiaremos lo que significa el ingreso de

variables y el manejo de SPSS en este caso a iniciaremos con el

tema que es conociendo a SPSS. Cabe recalcar que este es un

software cada alumno debe tenerlo instalado en sus mquinas o

debe adquirirlo como tal, SPSS es un programa que se origin de

sus siglas Statistical Package for the Social Sciences, el mismo que

fue diseado hace dos dcadas atrs, y de lo cual han existido

diversas versiones del mismo de las ms conocidas la versin 15, la

17, la 20, 21 son las ms usuales, a partir de la versin 17 pasa este

software a ser parte de un programa de IBM (International Business

Machines) por lo que ahora se llama IBM SPSS, en el caso que

vamos analizar la versin 21, este programa tiene una ventaja frente

a las versiones anteriores que al ya estar en manos de IBM, tuvo

una gran modificacin especialmente en la parte visual y tiene un

buen entorno de manejo especialmente a travs de lo que son

iconos y una parte consistente en la parte de ayuda que permiten

ingresar fcilmente variables y datos, el programa como tal trabaja

con tres tipos de archivos: un archivo de datos propios que es .sav

un archivo de grficos y resultados que es .spv y un archivo de

sintaxis de SPSS que es .sps; de estos archivos lo habitual es que

los .sav se van a guardar las bases de datos donde nosotros

partimos a manipular justamente la matriz que vamos a formar y de

la cual se desprendern los anlisis y los resultados se vern

visibles directamente en .spv, estos dos archivos son los

fundamentales en el manejo, la ventaja de este programa es que nos

permite realizar diferentes anlisis de datos y variables, jugar con

ellos , es decir, que podamos nosotros mezclar y entrelazar diversas

actividades que puedan realizarse sin ningn inconveniente como

tal, presta un gran soporte para el trabajo as como en datos sin

importar la extensin de los mismos y puede generar y trabajar

diversos anlisis, desde un anlisis simple o sencillo de lo que es

estadstica descriptiva hasta un anlisis complejo donde nosotros

requeriremos el trabajo ms especializado como tal.

- 4 -


Veamos dentro de lo que es SPSS nosotros tenemos varios visores,

los visores son las pantallas donde vamos a visualizar cada uno de

los diversos entornos que vamos a manejar, en este caso nosotros

estamos observando el visor de datos; el visor de datos como tal lo

vamos a identificar en la pestaa en la parte inferior se encontrara el

visor de datos el mismo que nos permite identificar claramente de

que se trata este visor.

El visor como tal tiene en la parte superior una barra de

herramientas que es la que nos va a permitir a nosotros a travs del

menu desplazarnos y observar las herramientas que tenemos.

En la parte superior se encuentran los comandos donde nosotros

vamos a ingresar, los comandos principales que tenemos dentro de

SPSS seran justamente las pestaas de datos, las pestaas de

transformar que existen dentro de este y obviamentes el de analizar

donde constan todas las herramientas que nos van a permitir

trabajar.


En la parte de los iconos observaremos los principales accesos que

nos van a permitir ingresar datos o visualizar la parte de datos.

En la parte donde actualmente constan VAR, obviamente no hemos

ingresado todava variables pero al ingresar diferentes variables, nos

va a generar como tal los nombres de cada una de ellas que hemos

ingresado.

Y en la parte izquierda nosotros tenemos la cantidad de

observaciones, es decir, con nmero1, 2, 3, 4...y as sucesivamente,

partimos a identificar cada una de las observaciones que tenemos

dentro del anlisis como tal, estas observaciones indicaran el

nmero total de muestra que vamos a utilizar o la poblacin de

anlisis, por ejemplo: Levantamos una encuesta a 50 personas o 50

elementos vamos a tener aqu o deberamos tener aqu 50

elementos en esta parte.

- 6 -


Y obviamente en esta segmento, ser el espacio ingresaremos los

datos de cada una de las variables y de esta manera completar los

datos que tenemos.

Por otra parte, obtenemos el visor de variables, en el visor de

variables tenemos identificado en la parte inferior


As mismo en la parte superior constan las caractersticas de las

variables que vamos a ir completando.

Adems, tendremos en la parte izquierda el nmero de variables que

nosotros podemos tener configuradas dentro del programa,

podemos tener configuradas una gran cantidad de variables, una

encuesta puede obtener de acuerdo al nmero de preguntas 5, 6

variables hasta una infinidad ms grande cuando nosotros tenemos

una base de datos.

Y en este espacio ingresaremos las caractersticas de estas

variables.

- 8 -


El tercer visor que nosotros tenemos es el visor de resultados, el

visor de resultados lo vamos a poder visualizar en la parte superior

que se encuentra como resultado 1 que nos aparece por default

(defecto) que aparece este nombre, inmediatamente nosotros

podemos guardarlo con otro nombre, el visor de resultados se

origina una vez que nosotros hayamos hecho alguna transaccin

dentro de SPSS, por ejemplo: abrir un documento, guardar un

documento o realizar diversos anlisis estadsticos dentro del

mismo.

El visor de resultados tiene dos partes principales en la parte

izquierda tenemos la barra de desplazamiento de resultados que nos

va a reflejar los diferentes resultados que tenemos a manera de un

ndice donde podemos ir fcilmente interactuando entre cada uno de

los que tenemos para poder desplazarnos fcilmente.


Al costado derecho tenemos al visor de resultados de tablas y datos

que nos reflejara lo que nosotros hayamos solicitado en el anlisis

como tambin comandos bsicos, los anlisis que nosotros

adquirimos principalmente sern de tablas y grficos, que es el

resultado que nosotros tenemos.

- 10 -


2. CREACIN DE VARIABLES E INGRESO DE

DATOS.

2.1 Introduccin

A continuacin veremos sobre la creacin de variables e ingreso de

datos, antes de ello empezaremos analizando cual es el proceso

estadstico que debe seguir dentro de una investigacin,

normalmente nosotros tenemos o partimos de una poblacin definida

de elementos, estos elementos como poblacin deben compartir

como al menos una caracterstica en comn, de esta caracterstica

mediante mtodos de muestreo, se selecciona una cantidad de

elementos que constituirn la muestra y se seleccionara una tcnica

adecuada para seleccionar a cada uno de los elementos siempre

tratando de mantener las mismas caractersticas de la poblacin, es

decir, que sea representativa de la misma, una vez obtenido los

datos debemos transformarlos esto a medidas que nos sirvan para

identificar, para esto nosotros debemos ingresar o utilizar software o

programas especializados o en su efecto realizar los trabajos

manuales, para ser ms rpido este proceso es adecuado para

trabajar en un software como SPSS, para lo cual se deben formar

una matriz de datos donde vamos a obtener toda la informacin

ordenada y que luego nosotros podemos obtener datos descriptivos,

los datos descriptivos son los que utilizamos para dar a conocer o

representar a la poblacin en estudio, uno de ellos es un grfico que

puede ser, por ejemplo un pastel, un grficos de barras, tenemos

medidas como la media, desviacin estndar o la proporcin, que

nos van a servir para realizar esta representacin, una vez que

obtenemos estas tablas y grficos, podemos hacer inferencia, es

decir, ver el comportamiento de los datos si se ajusta a una curva

determinada de distribucin o si tiene una caracterstica en

particular, posteriormente nos encargamos de realizar la prediccin

de los datos, es decir, en base a los datos que obtuvimos modelizar

un comportamiento de la poblacin y de esta manera poder

determinar las caractersticas que va a tener la poblacin luego del

trabajo.


Hay que reconocer que al momento que ingresamos los datos se

tendr dos elementos bsicos; la variable y los datos, una variable

es la caracterstica que estudiamos en una poblacin determinada

sexo, edad, estatura. Esta variable va hacer una caracterstica que

debemos codificar como tal, para que haya el ingreso dentro de los

datos del sistema, cada una de estas variables puedes tener

diversas caractersticas, por ejemplo: La edad-sexo est identificada

por dos posibles resultados, masculino y femenino, a este tipo de

variable la conocemos como nivel o una variable de tipo cualitativa

porque estamos investigando una cualidad que no es numrica de

una poblacin en estudio, por otra parte tenemos la variable edad y

estatura, estas variables en cambio podemos utilizar y medirlas en

una categora numrica edad en aos y estatura en centmetros o

metros, estas dos variables son de carcter cuantitativo , es decir se

basa en la medicin de una escala numrica, esto es fundamental

para el ingreso de variables y posteriormente para el anlisis y

validacin de diferentes tipos de hiptesis.

Por otra parte tenemos los datos, en cambio los datos es la

informacin que tenemos de un individuo o unidad que sea tomada

como muestra, entonces nosotros en este caso, tenemos: 50

empleados, 20 consumidores, 100 unidades productivas, por

ejemplo: en el calzado, si nosotros vemos y tomamos ejemplo, los

50 empleados que tomamos como datos que representan a la

muestra, cada uno puede tener diversas variables de estudio, por

ejemplo en los 50 empleados puedo sacar de ellos el sexo, la edad,

la estatura y cualquier otra variable, esto normalmente se puede

visualizar en un cuestionario que es cuando tenemos en un resumen

algunas caractersticas que debemos identificar a las cuales las

vamos a llamar variables y tendremos por otro lado los datos que

sern el nmero de personas que han llenado la encuesta o tal vez

una ficha de evaluacin o cualquier otro instrumento de medida que

nosotros tengamos.

Cuando tenemos estructurado ya una toma de datos, podemos

resumir una matriz de datos, Qu es una matriz de datos? Una

matriz de datos es aquella que nos ayuda a resumir la informacin

de diversas variables y que consta las muestras que hemos

- 12 -


considerado en este ejemplo tenemos las variables: edad, sexo,

peso, altura y tenemos en el lado izquierdo los integrantes de la

muestra, es decir, se han tomado seis muestras de diferentes

variables.

Si nosotros vemos la primera variable Edad, est considerada en

aos, es decir, es cuantitativo; Sexo es una variable cualitativa, el

Peso esta medida en kilogramos (KG) y la Altura en centmetros

(CM), entonces tenemos aqu una combinacin o una matriz que

vamos a utilizar.

2.2 Ingreso de Variables

Cmo vamos a realizar el ingreso en SPSS de variables y datos?

Nosotros vamos a realizar el ingreso de SPSS, tanto en variables y

datos de una manera ordenada, primero debemos ingresar

variables, para ingresar variables, primero nos ubicaremos en la

pestaa que nos dice Vista de Variables, una vez que estemos

ubicados ah vamos a ver o vamos a identificar, las diversas

caractersticas que vamos a seleccionar que van a ser los atributos

de la variable, los ms importante es el nombre de la variable, que

tipo de variable es, la cantidad de decimales, etiqueta, valores, que a

m me permiten identificar como tal, cual va hacer la caracterstica

que tenga esta variable.


Como se haba dicho dentro de la pestaa de variables, tenemos las

caractersticas de las mismas, en este grafico observaremos de

manera resumida una breve descripcin de cada uno de los datos y

que es lo que va a contener cada variable como tal que va hacer

explicado al momento que pongamos un ejemplo.

2.3 Ingreso de Datos

Para ingresar los datos, primero nos dirigimos a la pestaa Vista de

Datos, en esta vista de datos vamos a tener en las columnas las

variables que se van a estudiar y en las filas se simbolizara cada uno

de los datos que obtendremos y de esta manera vamos a ir

completando la matriz de datos, en un ejemplo si nosotros tenemos

10 variables y tengo 10 datos formaramos una matriz de 10 x 10, si

tenemos 9 preguntas y tenemos 8 datos nosotros formaramos una

matriz de 9 x 8 y con esto nosotros completaramos la informacin.

De igual manera como se haba dicho en la parte superior se puede

observar cada una de las variables y en cada una de las filas sern

los datos que debemos ingresar como tal y lo podemos ver en el

siguiente grafico a continuacin:

- 14 -


Al iniciar el trabajo de llenado de datos realizaremos un ejemplo

prctico, vamos a considerar el documento que esta adjunto a los

documentos de este curso que se llama formato de encuesta en el

mismo se han presentado algunas preguntas que nos van a servir,

son 7 preguntas en total, se va a realizar un ejemplo en este

momento de los tres tipos de variables que podemos ingresar y de

trabajo complementario para aprobar la primera unidad, quedara por

complementar el resto de preguntas.

Cmo llenamos nosotros una base de variables?

Primeramente debemos identificar cada una de las variables.

En este caso mi primera variable al analizar ser por medio de la

pregunta ha comprado alguna vez productos en Megamaxi Mall de

los Andes?, en el momento que yo le he preguntado si ha comprado

yo voy a identificar como tal las diferentes caractersticas de la

misma.

2.4 Ingreso en el programa

Nos dirigimos a SPSS, en SPSS, la primera caracterstica que me

pide llenar es el nombre; el nombre que yo le puedo atribuir a una

variable puede ser de dos caractersticas.


I. Un cdigo que se le asigne a la pregunta, por ejemplo: a1 la

siguiente a2 as sucesivamente hasta el cdigo que sera a7

dado que tenemos 7 preguntas en la matriz

II. Si son pocas las variables se le puede asignar una

caracterstica que nos permita fcilmente identificar a la

variable que se est estudiando.

En este caso vamos a seleccionar la segunda opcin que ser un

nombre corto, por ejemplo: puede ser una caracterstica que tenga la

variable como tal, la variable a la que yo le voy a poner nombre ser

Comprado considerando que esta que es celda solo me permite

ingresar caracteres alfanumricos, es decir, letras del abecedario,

nmeros, no puedo ingresar smbolos especiales como una tilde ()

una , un arroba (@) entonces solo le podemos dar un nombre que

sea completo. Una vez que ya se ha completado directamente se

despliegan las opciones que deberan ser, esta es una entrada que

me aparece por default (defecto) del sistema, es decir, viene pre

instalado para que aparezca de esta manera, a la cual yo puedo ir

modificando los atributos que vamos hacer.

La segunda opcin que tenemos es el Tipo, en este caso el tipo de

variable, se refiere a las caractersticas que debe tener la misma, los

tipos de variable significa que es lo que se va a ingresar, en primera

instancia, usted puede pensar que es una variable que vamos hacer

de tipo cadena, es decir, que corresponde a caractersticas

alfanumricas pero no, corresponde a una caracterstica numrica

por que las opciones que le voy a dar de respuesta van a ser como

tal codificadas. Entonces siempre que yo tenga un cdigo o un

nmero de respuesta ser numrico.

Por coma o por puntos se refiere al momento que se va a ingresar

por coma o punto.

La notacin cientfica casi no se lo utiliza para el caso de unidades

grandes o muy pequeas.

En fecha, unidades de dlar, alguna moneda personalizada.

- 16 -


Cadena es un tipo que nosotros utilizamos una respuesta abierta o

dejar que la persona responda libremente, hay que tener cuidado en

este, porque al momento en el que nosotros ingresamos una falta de

ortografa se entender como una opcin diferente, entonces es

preferible codificar las variables.

Y un nmero restringido cuando yo deseo restringir datos como tal.

En este caso vamos a utilizar el numrico, por defecto nos aparece

al lado derecho de la pantalla la anchura que viene ya

preestablecida, y el nmero de decimales, como voy a dar un cdigo

no nos interesa el nmero de decimales, as que lo vamos a cambiar

a cero (0) y la anchura la vamos a dejar en ocho (8).

Ntese que en la pantalla nos aparecen las caractersticas de las

dos siguientes columnas al momento que pongo aceptar vemos que

se han cambiado automticamente el nmero de decimales, lo cual

significa que si yo deseo puedo directamente cambiar las opciones,

en el caso de la anchura puedo aumentar o disminuir el valor.

En la etiqueta nosotros podemos dar una caracterstica y una

descripcin completa de la variable que nosotros vamos a utilizar,

cuando realizamos trabajos de tesis es habitual que nosotros

copiemos toda la pregunta (Ctrl + C) y posteriormente pegamos (Ctrl

+ V). Y luego obtenemos la pregunta, y nos queda directamente

configurada la pregunta para que nosotros podamos ingresar.

En algunas tesis se puede observar que utilizan una breve

descripcin igual aqu podemos modificar, la ventaja de esta etiqueta

es que podemos utilizar caracteres y espacios como se puede

visualizar a continuacin.

La etiqueta de valores la utilizamos cuando vamos a codificar y

esperamos valores predeterminados, como es el caso que nosotros

esperamos, tres valores predeterminados que significa esto que

daremos un cdigo a cada uno de ellos, por ejemplo: si

habitualmente ser el cogido 1 si espordicamente ser el cdigo 2 y

no ser el cdigo 3, entonces yo puedo poner el valor 1 y que

significa para m el valor que yo les estoy dando como uno, que


sera si habitualmente y posteriormente ponemos aadir y

continuamos con las siguientes etiquetas. Entonces de momento

tenemos tres posibles respuestas para la pregunta. En este caso

tenemos una pregunta cerrada directamente podemos utilizar estas

tres. Al poner aceptar se nos ha configurado para que nosotros

podamos utilizar adecuadamente estos datos

En datos perdidos los utilizamos cuando voy a limitar el acceso de

ciertas variables, en este caso no vamos a utilizar porque

normalmente en las encuestas siempre vienen preguntas cerradas

entonces no van a existir datos perdidos o magnitudes que nosotros

no esperamos medir.

Las columnas, el ancho de columna, es el ancho en el que nosotros

vamos a visualizar y esto nos aparece por defecto, no nos va a

cambiar nada y lo podemos dejar ah.

- 18 -


En la alineacin se puede hacer las tres alineaciones izquierda,

derecha o centrado esto depende ms de la presentacin del

investigador al momento de observar los datos.

En cuanto a la medida, tenemos tres posibles medidas la primera

medida es escala o escalar estamos simbolizando con una regla que

justamente es su caracterstica porque proviene de una escala de

medida.

La escala ordinal lo utilizaremos cuando hay una categora

ascendente o jerrquica que diferencia de una a la otra y nominal

cuando son caractersticas propias de la variable. En este caso para

nosotros es nominal porque nosotros tenemos dos opciones una de

si y otra de no; si se hubiese seleccionado ordinal, si es que hubiese

puesto nicamente si o no, entonces en este caso vamos a dejarla

como nominal.


Veamos cual es la siguiente pregunta Cul es su estado de edad?

En su estado de edad vamos a considerar el atributo o cambiamos a

ponerle el nombre de edad, que es la caracterstica de la pregunta,

me pregunte si es numrico, si es numrico porque la edad la

vamos a representar en aos, entonces como la vamos a

representar en aos, tampoco necesito el cero (0) como tal y nos

faltara apuntar la pregunta, en este caso no va haber valores

predeterminados por que las personas van a responder libremente a

la edad que tengan, entonces no me hace falta configurar, si

configuro esta variable con las opciones desde 16-17-18-19-20 sera

un trabajo muy repetitivo y una prdida de tiempo, y en este caso

dejamos como ninguna, estas caractersticas (datos perdidos,

columnas y alineacin) no las vamos a mover, y nos dirigimos a la

medida, en este caso la medida que utilizaremos seria escalar ya

que estamos midiendo los aos y tenemos la segunda variable

configurada.

La tercera variable que nosotros vamos a trabajar es la pregunta 5

Considera que los productos dentro del local Megamaxi son

de calidad y buenos para el consumo dentro de su familia?

Le vamos a poner a esta variable el cogido consumo, las repuestas

que espero sern de orden numrico, porque voy a darle estas

opciones que me permitan a m responder por eso mantengo con

- 20 -


cero decimales y vamos a seleccionar igual la pregunta, como la

pregunta es de un largo contexto podemos modificar la vista de la

misma para poder visualizar el ancho de la pantalla, deseo codificar

todas las opciones que se presentan como posible respuesta, siendo

el nmero uno totalmente de acuerdo, la segunda opcin de

acuerdo, la tercera opcin ni en acuerdo ni en desacuerdo, la cuarta

opcin no est de acuerdo y la quinta opcin totalmente desacuerdo,

una vez que hemos ingresado todas las opciones, se puede escoger

cualquiera de ellas.

Si hacemos alguna modificacin, por ejemplo borro el nombre, el

momento en el que pongo cambiar se cambi la opcin que quiere

decir esto, que yo puedo modificar las etiquetas, algunas veces pasa

que se puede cometer alguna falta de ortografa, simplemente me

doy cuenta lo que ya estn procesados los datos, regreso a datos y

puedo cambiar los valores y una vez aceptado se modifica sin

problemas.

Esta variable es de carcter ordinal por que las opciones que me

dan significan un orden el estar en acuerdo, o en desacuerdo, hay

una diferencia de un orden, entonces ser ordinal.


Hemos configurado las tres variables posibles que se pueden

realizar Nominal, Escalar y Ordinal, hemos visto que podemos

ingresar caractersticas en este caso tipo numrico, dejando cadena,

cuando sea una pregunta abierta que no es muy recomendada

trabajar que nos queda la opcin como tal.

Ahora vamos a ver el ingreso de las encuestas para ver como

ingresamos y nos dirigimos a la vista de datos en este momento

hemos configurado tres variables y estas tres variables se deben ver

configuradas como tal en la parte superior el nombre de las tres

variables, que es el nombre que corresponde a las tres opciones que

hemos ingresado y aqu debemos llenar cada uno de los datos.

En este momento nos vamos a ir al archivo adjunto que se llaman

encuestas llenas, y revisamos la opcin que nos han respondido en

- 22 -


la primera respuesta, tenemos aqu la opcin en el comprado que

voy a llenar (si habitualmente), el cdigo que pusimos para si

habitualmente es uno.

Si no recordamos el cdigo exactamente nos dirigimos a esta opcin

que nos permite visualizar la respuesta, el cdigo que significa

y lo que est puesto, y esto nos permite ver lo que estamos

haciendo, si yo no me encuentro familiarizado con los cdigos o no

recuerdo yo puedo ingresar directamente a esta opcin o un

cdigo.

Nosotros vamos a ingresar en nmero y luego revisamos los

cdigos.

La segunda era cul es su edad? 33 aos


Y la pregunta 5 la numero 1

El momento en el que nosotros cambiamos las etiquetas, nos va

aparecer las respuestas y podemos confirmar que en la pregunta 5.

Dice: totalmente de acuerdo, en la pregunta 2: 33 aos y en la

pregunta 1: me aparece si habitualmente, as hay que ingresar cada

una de las encuestas que nosotros tenemos, esta es una encuesta si

completo todo ser mi primera encuesta. Tengo la segunda

encuesta llena tengo la respuesta si habitualmente 37 aos y de

acuerdo.

- 24 -


As nosotros podemos ir llenando cada una de las encuestas y al

final todas las filas representaran el nmero total de encuestas que

yo tenga que realizar.

Hasta aqu es el trabajo que debemos realizar en la primera semana,

es decir completa en base a las preguntas las siete variables que

tenemos configuradas en la vista de variables y completar los datos

de acuerdo al documento que tenemos de 10 encuestas, es decir

que tendremos una matriz de 7 x 10 que completaramos, este es el

trabajo de la primera parte.


3. MANEJO DE DOCUMENTOS

3.1 Guardar Documentos

Partimos analizando como modificar el archivo, poseemos en el

men archivo opciones bsicas que nos van a permitir a guiarnos;

cuando ya se tenga completado un archivo con datos y variable o

solos variables.

Se puede guardar para esto yo me voy a guardar como:

- 26 -


Cuando seleccionamos guardar me aparece una pestaa que me va

a decir donde guardarlo.

En primer lugar tenemos en la parte superior en donde deseo

guardarlo. En este caso como podemos observar en mis

documentos.


Aqu tenemos el nombre que vamos a guardar y la extensin sav

que es la extensin que nosotros la damos a la base de datos.

Si utilizamos la opcin guardar obviamente se habr guardado el

archivo.

- 28 -


3.2 Guardar Documentos

Podemos tambin de una vez abierto el programa se puede abrir

resultados o datos, a continuacin vamos abrir datos.

Y tenemos el primer archivo que hemos guardado.

Si damos a continuacin clic en abrir se nos abrir el primer

documento que hemos guardado en este caso en mis documentos.

Y as obviamente vamos a tener constancia del documento.


3.3 Exportar Resultados

PASO 1

A continuacin veremos cmo se puede exportar directamente a un

documento como puede ser Word, PDF o cualquier otro.

Nos dirigimos a Archivo y escogemos la opcin Exportar.

PASO 2

El en momento que se selecciona Exportar nos va aparecer el

cuadro de dialogo para exportacin de los resultados, podemos

pasar toda la informacin o solo los visibles, hay ciertas tablas de

instrucciones que no estn visibles y hay ocasiones en que se quiere

pasar, no es recomendable para la presentacin de una

investigacin sino solamente lo que se ve en el visor de resultados,

- 30 -


para ello escogemos exportamos el documento a Word. En el lado

derecho nos aparece las opciones que tenemos para trabajar es

preferible dejarlas en modo predeterminado y por ultimo elegir en

donde y como se va a llamar el documento y Aceptamos.

Nos dirigimos al lugar donde se guard el documento y podemos ver

que se exporto solo los resultados, el documento se puede modificar

las tablas, en el grafico no podemos modificar porque ya viene como

imagen y por ultimo podeos poner el anlisis y la interpretacin.


Documento de Word

- 32 -


4. ESTADSTICOS DESCRIPTIVOS

4.1 Introduccin

Extendiendo con el curso de anlisis estadsticos aplicado a

proyectos de fin de titulacin vamos hablar sobre la generacin de

estadsticos de resumen, para ellos revisemos lo que hemos

construido en primer lugar nosotros hemos ingresado variables a

SPSS que nos permiten organizar las caractersticas de la poblacin

que estamos estudiando en base a las mismas y llenar datos que

van a partir de las fuentes primarias que hemos investigado, las

fuentes primarias ms utilizadas son: la encuesta , la entrevista, las

fichas de observacin, datos de la empresa como tal.

En nuestro ejemplo anterior habamos hecho justamente partiendo

de una encuesta y habamos ingresado variables y luego los datos,

ahora como ya tenemos estos datos lo que debemos trabajar es con

la actividad principal de estadstica, es decir, resumir y presentar la

informacin en tablas que nos permitan a nosotros trabajar e

identificar las caractersticas de nuestra poblacin de estudio. En

este caso utilizando la estadstica descriptiva, la estadstica

inferencial nos sirve para proyectar y realizar anlisis como la

comprobacin de hiptesis que la veremos ms adelante.

Esto a la final nos permite tomar decisiones como investigador

respecto al problema que estamos estudiando, este problema puede

ser respecto a mercado, puede ser un problema de produccin o un

anlisis investigativo para comprobar diversas hiptesis como tal.


Siendo as la estadstica es una ciencia que nos va a ayudar a una

recoleccin de datos que ya lo vimos. Los instrumentos como la

encuesta que nos permite dar un tratamiento que es del ingreso de

los mismos a travs de un sistema o procesamiento como tal

manual y por ltimo esto nos permite analizar la informacin para ver

si existen semejanza en los datos o existe variabilidad de los

mismos, es decir que tan semejante o que tan diferentes son los

datos entre si de una muestra tomada y al final lo que nos permite a

es interpretar y proyectar informacin para una correcta toma de

decisiones.

Nosotros tenemos dos tipos de estadstica una estadstica

descriptiva y una inferencial.

La estadstica descriptiva se encarga principalmente de organizar,

resumir y presentar los datos de manera informativa, como por

ejemplo luego de haber realizado una encuesta, el que nosotros

tengamos la informacin que resume el comportamiento de las

mismas, los principales instrumentos que tenemos para realizar son

las medidas de frecuencias, graficas, medidas de tendencia central y

dispersin.

Por otro lado tenemos la estadstica inferencial que nos ayuda a

proyectarnos a partir de una muestra tomada es decir o predecir el

comportamiento que tendr una poblacin dentro de un estudio

determinado.

Aqu hablaremos de la estadstica descriptiva que nos permite a

nosotros resumir la informacin, y tenemos bsicamente tres

maneras de resumir informacin en primer lugar la presentacin de

tablas que nos permita resumir frecuencias o tablas de contingencia

cuando tenemos anlisis de dos variables, en el caso de grficos

tambin adquirimos de una dimensin o bidimensionales cuando

utilizamos cruces de dos variables y en medidas tenemos, las

medidas de tendencia centrar, dispersin y ubicacin de estas las

medidas de tendencia central y medidas de dispersin son las ms

utilizadas.

- 34 -


Una tabla de frecuencias es justamente una tabla que nos permite

resumir.

En la imagen podemos ver un ejemplo, en este ejemplo tenemos

tomadas 200 muestras preguntndole el tipo de relacin que tiene la

persona pudiendo ser: soltera, casada, separada o viuda. Y esta

informacin que hemos tomado de 200 personas como vemos en

una muestra no es ms que una nube de puntos que no nos dice

mayor informacin. Para esto sirve entonces una tabla de frecuencia

que nos va a poder resumir la informacin de manera adecuada. En

la tabla de frecuencias en este caso analizamos una sola variable y

vamos a tener nosotros las caractersticas principales, En este caso

las 4 caractersticas por eso se consideraran una variable de tipo

nominal porque son caractersticas propias de la variable sin que

una represente jerarqua sobre la otra. Habitualmente iniciamos la

tabla de frecuencia con la frecuencia absoluta es decir la cantidad


de veces que se repite cada una de las opciones en este ejemplo

habrn 100 mujeres casadas, 56 solteras, 30 separadas o

divorciadas. Y 14 viudas, con la mismas procedemos a obtener la

frecuencia relativa, es decir dividiendo cada una para el total y as

tendremos la frecuencia relativa que equivale tambin al porcentaje

que nicamente multiplicamos por 100 y colocamos el signo de

porcentaje, esta es una tabla de frecuencia que nosotros la podemos

resumir.

En cuanto a los grficos existe gran variedad de grficos unos que

se los maneja habitualmente y otros no tan habitualmente.

Principiemos por el diagrama de caja y bigotes es un diagrama que a

nosotros nos permite establecer los lmites que puede existir con

respecto a la media del cuartil uno y cuartil tres, para ver dispersin

de los datos como tal en este caso por ejemplo, tenemos que la

media esta hacia abajo es decir la dispersin se encuentra en el lado

superior, tallo y hojas para ver en la unidad bsica o las decenas o

centenas cuales son las caractersticas de los datos que estamos

obteniendo, un grfico de sectores o pastel cuando deseamos

representar proporciones de una muestra frente a una poblacin

ejemplo, queremos ver la proporcin de hombres que han aceptado

un nuevo producto yo lo puedo mostrar directamente as, un grfico

de barras que nos muestra cuando tenemos intervalos entre las

medidas de carcter ordinal o nominal, un histograma cuando

tenemos medidas continuas no hay saltos o separaciones entre una

y otra por ejemplo aqu utilizaramos si yo quiero tomar tiempos de

llegada desde mi trabajo a mi domicilio yo puedo tomarlo como la

grfica que veremos posteriormente, un grfico de dispersin es un

grfico de dos entradas en el mismo que puedo representar como

tal dos variables y ver la nube de puntos como se va constituyendo,

un polgono de frecuencias que me va a ayudar a que mediante

lneas determinar cules son las caractersticas o ruta que estn

siguiendo los datos es decir ver una tendencia, un grfico de lneas

me ayudara a ver en el espacio tiempo como es el cambio de una

variable por ejemplo en el grafico podemos observar que cada una

de las lneas representara el cambio que existe en un momento

determinado de una variable por ejemplo yo puedo determinar las

- 36 -


ventas existentes y ver el cambio de la misma mediante el tiempo

estos son los grficos ms utilizados que tenemos y prcticamente

hemos cubierto toda la gama de grficos quedando unos cuantos de

menos utilizacin fuera de este estudio .

En cuanto a las medidas de tendencia central que ya tenemos unas

medidas de resumen nosotros podemos identificar en primer lugar

las medidas de tendencia central se utilizan nicamente cuando

tenemos datos que provienen de una escala numrica como dlares,

unidades producidas, centmetros, kilogramos, etc. No podemos

utilizarla de una nivel nominal u ordinal en el ejemplo anterior

tenamos categoras de carcter nominal es decir que estaban

solteras casadas viudas etc. En este caso no se puede sacar una

media sino simplemente me quedo en el cuadro de frecuencias esto

lo puedo utilizar con medidas escalares. En las medidas de

tendencia central nosotros identificamos como tal las medidas que

corresponden al valor que representara al conjunto de datos desde

el centro del mismo, entre las ms utilizadas tenemos la media,

mediana y moda. La media es el punto medio de los valores es decir


considerara cual es el valor que tiene cada uno de ellos y

establecer el valor central del mismo, con una consideracin la

media es muy susceptible a cambios que puedan existir por diversas

situaciones de dispersin de los puntos por ejemplo si nosotros

queremos medir el tiempo que nos demorados desde la ciudad A

hasta la ciudad B nos vamos a encontrar en promedio que todos se

demoran alrededor de 30 minutos sin embargo a un carro se le bajo

la llanta y tuvo que demorarse una hora adicional este cambio de 60

minutos adicional les va a afectar el tiempo medio o el tiempo

promedio que se demoran todos los vehculos, para esto existe la

mediana; en cambio la mediana considera el punto medio de los

datos, es decir cuntas observaciones quedan por debajo de la

mediana y cuantas observaciones por encima de la mediana con

considerar el valor de cada una de ellas y la moda es la que ms se

repite dentro de una distribucin dada.

En cuanto a las medidas de dispersin, nos permiten identificar cun

lejos o cuan separadas se encuentran los datos con respecto a una

medida de tendencia central en esto nosotros tenemos tres medidas

principales, la varianza que nos ayuda a medir en valores

- 38 -


cuadrticos la dispersin promedio que existe con respecto a la

media. Una consideracin con la varianza; la varianza se presenta

nicamente en valores cuadrticos es decir yo no voy a poder

comparar con una media directamente en el ejemplo anterior

habamos dicho la distancia entre la cuidad A y B en el momento en

que yo tenga la varianza me generara en minutos al cuadrado, es

decir yo no puedo comparar con minutos normales, para esto existe

la desviacin estndar que mide esta dispersin en la misma unidad

de medida de tal manera que puedo comparar los minutos con los

minutos y el rango est compuesto con los valores mximos y

mnimos.

De las medidas de tendencia central, las medidas de ubicacin son

habituales que nosotros trabajemos de manera emparejada dos

medidas, es habitual que se utilice la media con la desviacin

estndar para identificar las caractersticas de una poblacin, la

mediana con el cuartil uno y cuartil tres de igual manera; no me sirve

de mucho que tenga la media y la mediana por separado sin las

medidas de dispersin siempre en una medida de tendencia central

para una buena interpretacin de datos debe estar acompaada de

una medida de dispersin.

4.2 Elaborar Tablas de Frecuencias

A continuacin veremos la parte de aplicacin prctica de la

obtencin de medidas en este caso vamos a trabajar con lo que

sera la obtencin de tablas de frecuencia.

Trabajaremos con la base de datos que se llama encuesta

inmobiliarias que posee 15 variables y tenemos un total de 220

datos.


Nosotros habamos visto que dentro del archivo del editor de datos

tenemos nuestro men de seleccin el cual nos permite interactuar y

esta es una de las ventajas de SPSS nos vamos al icono analizar.

En el icono analizar se encuentran la mayora de anlisis que

nosotros podemos identificar de una variable. En este caso desde

estadstica descriptiva y un sinfn de anlisis de estadstica

inferencial con sus diferentes caractersticas.

- 40 -


En este caso vamos analizar tablas de frecuencia; para analizar una

tabla de frecuencia nos dirigimos en la pestaa de estadsticos

descriptivos a frecuencia.

Si seleccionamos esta opcin nos parece un cuadro de dialogo que

nos permite introducir, al lado izquierdo nosotros tenemos todas las

variables con las cuales estamos analizando o estudiando nuestra

base de datos en este caso constan las 15 variables.

Como podemos ver tenemos la etiqueta ubicada al lado izquierdo

de la ventana, si se desea trabajar solamente con los nombres

damos un clic derecho en el espacio en blanco y pedimos que nos

muestre los nombres de las variables. Si nos fijamos en la imagen


observamos que a lado del nombre de la variable nos muestra la

caracterstica de la variable es decir si es escalar nominal escalar u

ordinal:

Nomina

Escalar

Ordinal

Para nosotros hacer una tabla de frecuencias vamos a trabajar en

este momento con la variable empresas, podemos seleccionar a

travs de el botn con smbolo de una flecha si queremos una

variable o ms de una variable. Pero en este caso trabajaremos

solo con empresas.

- 42 -


Luego que ya hemos seleccionado tenemos en la parte derecha

algunas caractersticas que puedo obtener. Se puede obtener

estadstica descriptiva siempre y cuando mi variable sea escalar. El

programa va a obtener las cifras pero no es coherente a nuestra

realidad entonces el investigador debe saber cmo utilizar

adecuadamente esto.

Podemos obtener grficos, los grficos que nos proporcionan son los

grficos ms utilizados para la representacin es decir un grfico de

barras, un grfico de sectores, o un histograma.


Recordando lo que significa cada una de ellas, un grfico de barras

cuando yo quiero ver la proporcin que hay de una muestra frente a

una poblacin estamos utilizando en este momento una muestra de

220 frente a una poblacin que es la cuidad de Ambato sera ideal el

que nosotros podamos representar con barras para ver justamente

las tendencias y obviamente esto debera estar representado en

porcentajes en el caso de sectores, en el caso de barras represento

principalmente cuando estoy hablando ya de una poblacin en su

completo 220 datos no es la poblacin y por ende sera adecuado

trabajarlo con barras directamente con porcentajes o con

frecuencias, y los histogramas cuando yo tengo una variable que es

continua y ah puedo incluso mostrar una curva de normalidad.

En este caso pediremos con un grfico de sectores y trabajaremos

por porcentajes.

- 44 -


Pondremos continuar y en ese momento podemos mover las

caractersticas que ya tengo en el caso de formato podemos

identificar el orden en que se van a presentar las variables. En este

caso valores ascendentes es lo ms habitual, cuando se tiene ms

de dos variables es decir en caso que seleccionara logotipo y color

es conveniente organizar los resultados segn variable que significa

esto que me va ordenando tabla y grfico de cada una de las

variables si dejo comparar variables me va a ingresar todas las

variables y luego todos los grficos por esto es conveniente utilizar

segn las variables, suprimir variables con varias categoras esto es

en el caso que tengamos respuestas por ejemplo abiertas donde voy

a eliminar variables que sean poco repetitivas y sern acumuladas

como varios o como otros en el caso de que quiera identificarlo, en

este caso dejaremos en organizar segn variables y no tenemos que

suprimir nada porque la opcin de respuesta son solamente dos.

Trabajaremos con organizar resultados segn variable y con valores

ascendentes.


Situamos continuar y al poner ya continuar hacemos clic en aceptar.

En el momento que presionamos aceptar me genera directamente

en el visor de resultados el trabajo que nosotros vamos a realizar en

este caso me indica el procesamiento que nosotros tenemos. A lado

izquierdo tenemos un men que nos permite identificar

caractersticas que nosotros hemos hecho, en este caso hemos

hecho un anlisis de frecuencia.

- 46 -


A travs de las opciones de frecuencias podemos trasladarnos

rpidamente hasta cada uno de ellos. Sin embargo tambin

podemos seleccionar directamente y bajar con la barra o con el

mouse.

Hay informacin que es til y otra que no si deseamos suprimir es

fcil dando clic en el teclado sealando lo que deseamos eliminar.

En el cuadro de estadsticos nos muestra los datos vlidos y

perdidos hubieran datos perdidos si hubiera colocado alguna

caracterstica o el sistema anula alguna caracterstica que considera

anmala al momento que se han ingresado datos.

Estadsticos

Conoce de la existencia de

alguna inmobiliaria en la

ciudad?

N Vlidos 220

Perdidos 0


Y tenemos lo que hemos presentado que es la tabla de frecuencias,

en este caso me est indicando los valores que tenemos es decir un

dato que es 0 que se ha ingresado y tenemos el s y el no en estas

opciones tenemos la cantidad de veces que se repite casa una de

estas, en el cuadro de porcentaje nos indicara cuanto representa

esto ya directamente multiplicado la frecuencia relativa *100, es decir

el 25% de personas dijeron si y el 74% de personas dijeron no. El

porcentaje valido es cuando excluye directamente un valor perdido o

caso contario nos presenta el mismo valor y el porcentaje acumulado

o frecuencia acumulada que tenemos en este caso va sumando el

25.9% hasta llegar el 100% de la tabla. Y as tendremos la tabla de

frecuencia.

4.3 Generacin de Grficos

Tenemos dos caminos en el trabajo de grficos como los grficos

habituales que estn de la mano de una tabla de frecuencias los

podemos generar directamente en la opcin analizar como lo vimos

anteriormente as:

Conoce de la existencia de alguna inmobiliaria en la

ciudad?

Frecuenci

a

Porcentaj

e

Porcentaje

vlido

Porcentaje

acumulado

Vlido

s

0 1 ,5 ,5 ,5

Si 56 25,5 25,5 25,9

No 163 74,1 74,1 100,0

Total 220 100,0 100,0

- 48 -


En el caso que yo desee analizar un grfico por separado,

seleccionare la pestaa grficos y puedo irme por los cuadros de

dialogo antiguos para el caso de spss o por el generador de grficos

el cual trabajaremos en este momento.

Nos aparece un cuadro de dialogo al cual nosotros ponemos aceptar

lo que es justamente la definicin de las variables.


Este cuadro de dialogo tiene la versatilidad que nos permite mostrar

e ir cambiando cada uno de los grficos lo cual no se muestra en los

cuadros antiguos de dialogo. Tenemos varios elementos dentro de

este cuadro en primer lugar tenemos a lado izquierdo las variables

detalladas en las cuales nosotros hemos ingresado como tal al

sistema.

Al seleccionar una variable por ejemplo a la variable cotizacin

observamos las opciones que hemos dado a esa pregunta para

- 50 -


respuesta obviamente en las medidas escalares no habr este tipo

de opcin.

En la parte derecha nos va a aparecer el grfico, una figura

preliminar que va hacer un modelo de lo que nos va a generar, es

decir una idea, no muestra en detalle todos los cambios que puede

haber en el grafico pero puede ser interesante observarlo.

En el caso de los grficos en la parte inferior en la galera nos va a

mostrar cuales son los tipos de grficos que tenemos si usted ha

trabajado con Excel est muy familiarizado con este tipo de grficos,


en cada una de las opciones tenemos varios modelos que podremos

elegir.

Luego nos muestra los elementos bsicos con los que vamos a

trabajar.

- 52 -


Los grupos como estn constituidos de puntos.

Y por ltimo notas o ttulos que nosotros queramos hacer.

Nuestro primer grafico que vamos a trabajar es un grfico de barras

si hago doble clic sobre el grafico me aparece pintado el tipo de

grfico y las propiedades que van a tener las barras.


Sabiendo que siempre utilizaremos en el eje de las x las variables y

as podremos notar como cambian las formas de los grficos.

Trabajaremos con la variable empresa al dar clic en aceptar y en el

cuadro de dialogo nos aparece las instrucciones que ha realizado el

grfico y visiblemente el grfico.

- 54 -


4.4 Elaborar Tablas de Contingencia

Continuando con la generacin de estadsticos descriptivos en este

caso vamos a realizar una tabla de contingencia.

La tabla de contingencia relaciona dos variables y sirve

principalmente para las comprobaciones de hiptesis o determinar

probabilidades de cumplimiento.

Para generar una tabla de contingencia nos vamos a ir a la pestaa

analizar, estadsticos descriptivos y tablas de contingencia.

Como ya habamos dicho anteriormente la tabla de contingencia

permite comparar dos variables principalmente nominal y ordinal.

La dar clic en tabla de contingencia nos aparece la siguiente

pestaa.


Y en este caso seleccionaremos en este caso para filas una de las

variables que tenemos, la variable anuncios en filas y la variable

anuncios para columnas, en este caso tenemos dos variables

recordemos que dentro de cada una de estas variables hay una

categora que nosotros la hemos dado se podra decir las opciones

de respuesta que hemos dado a cada una de ellas.

Al lado derecho de la pestaa tenemos diversas caractersticas que

vamos a ir completando, pero las iremos analizando con mayor

detenimiento en la comprobacin de hiptesis especialmente con chi

cuadrado.

- 56 -


Podemos mostrar un grfico de barras agrupadas para ver las

caractersticas a veces nos ayuda a visualizar de mejor manera un

grfico y si se desea solo tener el grafico y eliminar las barras

podramos hacerlo; en este caso vamos a mostrar el grafico. Y

damos clic en aceptar.

Directamente en el visor de resultados comienza aparecerme las

funciones que yo estoy trabajando en primer lugar las instrucciones

que habitual que nos indique lo que se est trabajando. En este caso

tabla de contingencia.


Posteriormente me indica con el ttulo tabla de contingencia lo que

nosotros estamos trabajando en primer lugar el resumen del

procedimiento de casos es decir 220 casos vlidos, casos perdidos 0

que es un total de 220 casos.

En la parte inferior se encuentra la tabla de contingencia, en este

caso es una tabla de recuento o tambin llamada tabla de

observaciones, donde podemos observar la una variable con sus 3

opciones de respuesta y la otra variable en el lado izquierdo con sus

cuatro opciones de respuesta. Tenemos los totales presentados en

columna y los totales presentados en fila en total 220 respuestas.

Cada uno de estos valores significa en este caso tenemos en

nmero 2 que significa el nmero de personas que nos dijeron que

necesitan ver muchas veces el anuncio y consideran como la

ubicacin de la oficina inmobiliaria como un aspecto importante. El

valor 2 es el nico que podra ser de probabilidad o para

comprobacin de hiptesis.

- 58 -


Es muy comn, que una tabla de contingencia se confunda con una

tabla de resumen, donde solamente se ubiquen las 2 preguntas,

como por ejemplo pregunta 3 y 4 y que contengan las mismas

opciones de respuesta.

Eso no es una tabla de contingencia, sino una tabla resumen de las

variables vistas, con sus respectivas respuestas. En el ejemplo se

muestra que en la encuesta han respondido 45 personas como

indica en la tabla de resumen en cada pregunta tiene esa cantidad

de respuestas, mientras que en la tabla de contingencia se indica el

total como 45 respuestas.


4.5 Medidas descriptivas

4.5.1 Primer camino

Nos dirigimos a la opcin analizar que se encuentra en la barra de

herramientas, escogemos la opcin estadsticos descriptivos y

frecuencia, en el cuadro revisado anteriormente podemos ver en el

lado izquierdo las variables y en el lado derecho las variables con las

que vamos a trabajar.

Para sacar un estadstico descriptivo debemos ubicarnos

nicamente en variables de tipo escalar podemos diferenciarlos en

una especie de regla ya que se resumen en una nica medida por

ejemplo habitantes podemos ver cuntas son las que van a estar en

dentro de una vivienda.

- 60 -


Damos clic derecho para mostrar los nombres de las variables,

trasladamos las variables habitantes, recurrimos a la opcin de

estadsticos, seleccionamos media, mediana, moda, desviacin

tpica, varianza, rango, mximo, mnimo, cuartiles.

Recordando que la media nos indica el promedio de los datos, la

mediana divide en dos grupos iguales los datos, la moda el valor que

ms se repite, la desviacin tpica el promedio de desviaciones en la

misma unidad que la media, la varianza indica el promedio de

desviaciones como valores cuadrticos, el rango indica el intervalo

que existe entre el dato mnimo y el dato mximo, el dato mnimo es

el valor ms inferior de todo el conjunto de datos y el mximo es el

valor mayor de los datos.

Aceptamos para que genere los valores estadsticos. En los

resultados nos muestra el cuadro de resumen y se visibiliza los

estadsticos que hemos seleccionados.

- 62 -


4.5.2 Segundo Camino

A continuacin nos dirigimos a la opcin analizar que se encuentra

en la barra de herramientas, escogemos estadsticos descriptivos y

sealamos descriptivos.

Damos clic en opciones, directamente la tabla nos seleccionara los

estadsticos simplemente aceptamos

Y nos generara los resultados


4.5.3 Tercer Camino

Nos destinamos a la opcin Analizar y escogemos Estadsticos

descriptivos y la opcin Explorar, al explorar nos permite jugar un

poco con las variables que se puede trabajar.

En el primer recuadro se escoge la variable que estamos analizando

en este caso es la variable Habitantes en el segundo recuadro se

escoge la variable que se clasifica en un factor determinado en este

caso la variable Empresas.

Nos dirigimos a la opcin de estadsticos, ponemos el valor del nivel

de significancia con el que vamos a trabajar, tambin seleccionamos

la opcin de percentiles y aceptamos.

- 64 -


Al fin obtenemos los resultados.


4.6 Edicin de Tablas y Grficos

4.6.1 Editar una tabla

Una vez que hemos obtenidos las tablas y grficos como valores

predeterminados nos muestran una disposicin de la tabla y una

disposicin como tal que nosotros tenemos en el grfico y

obviamente los colores respectivos de un grfico.

Damos clic derecho en la tabla, escogemos la opcin Editar

contenido y seleccionamos la opcin en el mismo visor, en el

momento que est activado el visor se cambia automticamente el

color que nos indica que podemos trabajar en ella.

El primer camino es dar clic derecho y escogemos la opcin

propiedades de la tabla, casilla o aspectos.

El segundo camino es ir a la opcin Formato y podemos editar las

propiedades de la tabla por ejemplo, escogemos la opcin

Propiedades de la casilla, en el cuadro que aparece podemos

cambiar el color de la casilla, el tipo de letra, el tamao de la letra, el

color que estamos trabajando en el texto y el color de fondo.

- 66 -


En el Valor del formato obviamente viene un formato predeterminado

para las casillas, tambin podemos cambiar el nmero de decimales

que se delimita para las frecuencias perceptiblemente la frecuencia

relativa o porcentaje y por ltimo en la opcin Alineacin de

mrgenes en muchas veces mejor hay que dejar como esta

predeterminado, clic en Aplicar y Aceptar.

Tambin podemos utilizar ediciones que nos permitan modificar

alguna caracterstica puntual de la tabla como tal por ejemplo

podemos ver puntos de separacin, identificar caractersticas y el

autoajuste.


Para ver la diferencia escogemos la opcin en otra ventana, damos

clic en la opcin Pivotar permite hacer diferentes cambios similares a

una tabla dinmica en Excel, podemos cambiar filas y columnas.

- 68 -


4.6.2 Edicin de grficos

Seleccionamos el grafico, doble Clic para que se le traslade

directamente al visor de grficos. Para poner el valor de las

columnas y cuanto representa me dirijo al botn de lado izquierdo

que significa Etiqueta de datos.

Una vez puesta la etiqueta, damos clic en la misma y nos aparece

un cuadro donde se puede el Tamao y forma de la etiqueta, una de

las barras nos indica el relleno que existe y las caractersticas de

cada uno de ellos por ejemplo en el nombre del grafico se pone las


etiquetas que ms se asume en un grfico, la Etiqueta del valor de

los datos nos indica que estamos mostrando el recuento y el

porcentaje, en el Formato de numeracin nos permite indicar las

caractersticas bsicas de lo que estamos observando, cifras

decimales, un factor de escala uno, caractersticas de relleno y

caracteres de relleno posteriores por ejemplo dlares, porcentajes,

kilmetros ,etc. Permite tambin hacer una notacin cientfica en

este caso seleccionamos la opcin nunca.

En el estilo y color del texto cambiamos a su gusto.

- 70 -


5. COMPROBACIN DE HIPTESIS EN NORMALIDAD

5.1 Introduccin

Una distribucin normal primero parte de las tablas de frecuencia ya

que nos indican valores que tiendan a tener las barras ms altas en

caso de los grficos o los porcentajes ms altos en el caso de la

frecuencia relativa en la parte central de la tabla eso nos dara el

primer inicio de la normalidad, segundo se debe considerar dos

aspectos principales como son la ley emprica y el error muestral.

La ley emprica proviene bsicamente de las medidas de dispersin

que nos indica la probabilidad de que un valor se acerca a la media

o se encuentre alejado de la misma y el error muestral nos indica las

caractersticas principales que tiene una distribucin y como puede

irse comportando una vez validada la informacin.

La distribucin normal tambin se la conoce muchas veces como

campana de gauss justamente por tener la forma de campana, esta

distribucin tiene algunas caractersticas propias que la hacen

especial y que hacen punto de partida para muchos anlisis

estadsticos y muchas caractersticas como son:

Esta campana es simtrica, es decir, tiene la misma

inclinacin hacia el lado derecho como al lado izquierdo de la

tabla, pudiendo tener valores positivos o negativos, es decir,

valores superiores a la media que lo llamaremos valores

positivos e inferiores a la media que lo llamaremos negativos.

Se representan normalmente la distribucin normal con unos

valores llamados z que son los que nos permiten justamente

obtener una variacin de la misma.

Se considera que parte de dos grados de libertad, es decir,

compara la media y la desviacin estndar que son las

medidas que van acompaadas para determinar si un valor

puede encontrarse cercano a la media o puede estarse

distinto a otro.


Nos permite comparar dos muestras de diferente

caracterstica siempre y cuando nosotros lo llevemos a

valores z, significa que podemos comparar las unidades de

produccin con los dlares vendidos, la una expresada en

unidades la otra en dlares pero al momento de

transformarlas a una distribucin normal en valores z

podemos compararlas como los dos valores.

La ley emprica es una ley que nos indica valores comunes o

que frecuentemente se observan en una distribucin para

hacer este modelo terico considera una = 0, = 1 la ley

emprica nos indica los valores ms probables y uno de ellos

es los ms utilizados como tal, la ley emprica nos dice que

una desviacin estndar, nosotros tenemos la probabilidad de

que el 68% de los datos se encuentren en la segunda

desviacin estndar que es el 95% aproximadamente de

estos valores y en la tercera desviacin estndar que es el

99% de estos valores, normalmente y es comn utilizar el

95% para todo tipo de anlisis estadsticos porque trabajamos

solo con una desviacin estndar vamos a tener obviamente

un costo ms bajo de recoleccin de informacin pero existe

demasiada variabilidad y esto no nos permite tener unos

resultados confiables. Si nosotros subimos y trabajamos con

una segunda desviacin estndar, es decir, aumentamos en

un solo nivel la dispersin posible nos encontramos que

tenemos el 95% ya de confiabilidad de los datos, si deseamos

aun mayor precisin debemos subir una desviacin estndar

eso nos dara la tercera desviacin estndar con un valor del

99% pero con una complicacin para subir 4 puntos

porcentuales tenemos que trabajar bastante en la recoleccin

de informacin y obviamente se necesita costo y tiempo por

eso normalmente se trabaja con el 95% de los datos.

Una vez recordado y obtenida la informacin bsica de una

distribucin normal podemos empezar el proceso de la comparacin

de hiptesis.

- 72 -


Qu sucede dentro de la comprobacin de hiptesis? La

comprobacin de hiptesis no es ms que validar una hiptesis nula

que la llamamos que es el escenario actual donde no se van a

mostrar cambios significativos de un momento actual a un momento

futuro, este cambio que nosotros esperamos evaluar se la conoce

como hiptesis alternativa que se la simboliza con Ha o H1 donde

bsicamente podemos evaluar tres escenarios que haya diferencias,

es decir, establecer simplemente que puede haber cambios de un

escenario inicial o actual con un nuevo escenario y establecer si es

aumentos o disminuciones, cuando queremos ver aumento del

smbolo se representara >, y cuando queramos ver disminucin el

smbolo ser


desviacin estndar de las diferencias, esto ser los caminos que

deben seguir y obviamente nos arrojara diferente informacin.

Como siguiente paso tenemos establecer una regla de decisin,

fijndonos un valor que ser el nivel de significancia, como la

conocemos, y ser nuestro valor alfa, esto nos permitir identificar

cual es el momento que nosotros fijamos una aceptacin o fijamos

un rechazo de la hiptesis nula en otras palabras ser un momento

que nosotros tengamos la zona de rechazo y la zona de aceptacin,

en este caso tenemos dos colas, es decir, el signo diferente porque

no podemos establecer si es incremento o decremento. Los valores

ms comunes que se establece un nivel de significancia es de 0.01

cuando buscamos precisin como proyectos de calidad,

aseguramiento o mejoramiento de la calidad es ah cuando se utiliza

este valor, en el caso de 0.05 es un valor que frecuentemente se

utiliza en casi todas las ciencias se utiliza este valor al reunir las

caractersticas ideales en costo, tiempo es ser eficiente como tal, el

mismo tiempo proveerlas de la confiabilidad de los datos y 0.10 se le

da mayor dispersin cuando analizamos comportamiento del

consumidor, comportamiento de las personas que representa

identificar las variaciones que pueden presentar algunas personas

hacia otra.

Esta regla de decisin nos interesa a nosotros principalmente es el

valor que nos permitir representar y analizar correctamente el

momento que ya tengamos una decisin.

Cuando se trabaja directamente en el programa SPSS debemos

obtener los valores que sern los valores de t Student que nos dar

la cantidad que nos ha calculado el sistema, los grados de libertad

que nos permitir realizar alguna comprobacin adicional y el sig.

bilateral que es el nivel de significancia bilateral que representa el

conjunto de datos esto significa que el nivel de significancia es el

que se espera del conjunto de datos, si comparamos con el nivel de

significancia que asignamos al producto sabremos qu hacer, en el

caso de que el sig. bilateral sea menor que el nivel de significancia

que se otorg se rechaza la H0 y se acepta la H1, eso quiere decir

que hay diferencia en los nuevos datos encontrados y por ende una

- 74 -


relacin entre la fuerza que nosotros hemos aplicado y nuestra

variable de estudio, en cambio s sig. bilateral es mayor que el nivel

de significancia se acepta la H0 y se rechaza la H1, es decir que no

hay cambios y no hay variacin en la variable y por ende nuestra

variable no depende en ningn momento de la otra variable.

5.2 Determinacin de Normalidad.

Ya en la parte prctica marchamos a analizar la base de datos

llamada produccin y comercializacin, esta base de datos nos va a

permitir identificar algunas caractersticas de la normalidad. Vamos a

revisar en este caso algunos atributos bsicos qu vamos a

determinarlos como normales o no.

Para ello en primer lugar vamos a la pestaa analizar, estadsticos

descriptivos y explorar.

Aqu vamos a determinar si hay un comportamiento de normalidad o

no del conjunto de datos.


Esta ventana de exploracin ya la hemos visto, trabajamos en la

unidad anterior, recordemos que simplemente pasamos al lado

derecho la variable que yo deseo analizar.

En estadsticos descriptivos nos mostrar justamente los valores

descriptivos principales que ya lo revisamos anteriormente.

- 76 -


En este caso vamos a seleccionar grficos; el grfico de tallo y hojas

en diagrama de caja y vamos a pedir un grfico con prueba de

normalidad, y seleccionamos Continuar.

Vamos a visualizar ambos es decir, tanto tablas y grficos al colocar

Aceptar.


Esperando de la generacin de tablas y grficas por parte del

programa vamos a analizar cada uno de los resultados cmo nos

damos cuenta que los datos tienen normalidad.

En primer lugar vamos a comparar dos valores de tendencia central

es decir la media y la mediana los valores de la media y la mediana

deben ser cercanos para que no haya dispersin en los datos.

En este caso en un valor tenemos de 119.52 y en el caso de la

mediana 118.95 es decir no existen mayores dispersiones entre

estos dos indicadores.

- 78 -


En cuanto a las pruebas de normalidad simplemente vamos a

obtener la respuesta de Kolmogorov y Shapiro en el caso de

Kolmogorov vemos si existen cercana entre los datos y si existe un

comportamiento de probabilidad normal, en este caso es 0.20 qu

es el nivel de significancia ser mayor a 0.05 lo cual nos indica que

si hay normalidad Shapiro de igual manera nos muestra 0.62 una

cantidad superior a 0.05 por ende se aceptara que los datos tienen

normalidad.

Haciendo un anlisis grfico para ver si es que tenemos nosotros

este tipo de caractersticas vamos a identificar el comportamiento de

los datos si vemos en un diagrama de tallo y hojas que los datos

tienden a formar una curva normal el nico dolor que no tiene esa

caracterstica exacta es el caso de la penltima fila pero en s todo

el comportamiento vemos que hay de normalidad.


En cuanto a los grficos de normalidad nos van a permitir visualizar

si es que los datos estn siguiendo esta distribucin o hay grandes

variaciones la normalidad en este caso vamos a representar por una

lnea perpendicular y veremos si es que todos los datos estn cerca

o no como podemos observar en realidad todos los datos estn muy

cercanos y no existen valores dispersos que estn en los extremos

del grafico y por ende se puede hablar de una normalidad.

- 80 -


Ya haciendo un anlisis un poco ms profundo vamos a comparar

justamente los valores esperados con las desviaciones de acuerdo

a la ley emprica que revisamos anteriormente nos indica que

esperaremos hasta valores en la tercera desviacin estndar y

cmo podemos observar en realidad todos los valores se

encuentran cercanos es mas la mayora de valores tenemos en la

segunda desviacin estndar.

Lo cual nos indica que hay una identificacin clara de la media y

mediana y por ende representan al conjunto de datos.

Por ltimo en un diagrama de tallo y hoja podemos observar si

existe o no existe normalidad como de una manera elemental: la

raya de la mediana que se encuentra en el centro debe ser

equidistante para los dos extremos de la caja, es decir para la parte

superior e inferior con esto indicara justamente qu hiciste

normalidad como observamos en este ejemplo si existen datos y

suficiente evidencia de normalidad.

- 82 -


6. COMPROBACIN DE HIPTESIS PARAMTRICA

Ya en la comprobacin de hiptesis que es nuestro trabajo principal

identificaremos justamente los tres posibles escenarios que tenemos

dentro de normalidad para la comprobacin para esto estamos

utilizando la misma base de datos produccin y comercializacin.

Reconozcamos dnde se encuentran los mismos, en Analizar,

Comparar medias, tenemos justamente los tres estadsticos que nos

permiten a nosotros comparar la medida.

En este caso Prueba T para una muestra compara un valor de la

muestra obtenida frente a un valor terico que nosotros tenemos.

En este caso Prueba T para muestras independientes compara

cuando vemos dos muestras que no tienen relacin entre las

mismas.


Y para muestras relacionadas o muestras pareadas vamos a ver la

relacin y el cambio que puede haber de un momento inicial a un

segundo momento.

6.1 Prueba t para una maestra.

En la prueba t para una muestra nosotros vamos a comparar el valor

que hemos encontrado en una muestra frente a un valor que

consideramos que es habitual o que debera mostrar el

comportamiento del mismo.

Al momento de seleccionar nos pide una variable en este caso yo

voy a comparar una variable con la primera variable que se llama

precio y se debe sujetarla con un valor de prueba, el valor de prueba

que yo voy a seleccionar es un valor que yo creera qu es lo normal

que exista por ejemplo 23 en el caso de nuestro ejemplo este valor

de prueba lo asumimos de diferentes fuentes un ejemplo si nosotros

estamos analizando costos el valor de prueba frente a la muestra

tomada ser el costo promedio que consideramos para la fijacin de

precios, si hacemos un anlisis del tiempo que se demora en

atender a cada cliente ser el tiempo que nosotros habamos

estimado para dicha labor dentro de la empresa si estamos haciendo

una prueba frente a un indicador, por ejemplo de eficiencia en notas

podemos nosotros utilizar aqu el valor que estimaramos como

adecuado dentro de este conjunto de datos.

En este caso volviendo al ejemplo tenemos la variable precio qu

vamos a ver si es igual en nuestra hiptesis nula o si es diferente

que el valor que nosotros hemos credo.

- 84 -


Al poner Aceptar nos genera como tal nuestro estadstico en primer

lugar tenemos los estadsticos descriptivos qu nos van a permitir

identificar la media y la desviacin estndar de nuestra muestra

analizada para comprobar hiptesis, simplemente nos vamos a ir a

la Prueba T para una muestra de que es la que nosotros hemos

sacado en primera instancia nos indica el valor de la prueba, es decir

23 que era el precio que considerbamos que tena el conjunto de

datos, al analizar ya la variable precio nos indica el valor T qu es la

prueba T student qu hemos hecho y es el valor que hemos

obtenido del clculo en este caso de 2.353, los grados de libertad

qu es el tamao de la muestra menos 1 en este caso son 39 datos

que es 40 menos uno, el valor de significancia bilateral nos va a

indicar justamente el valor que tenemos para nuestra prueba en este

caso es 0.24 es decir es inferior a 0.05, por ende rechazamos

nuestra hiptesis o creencia que el valor del precio era 23 y el

contrario aceptamos que hay una diferencia en el precio que

tenemos actualmente.


La diferencia de medias es justamente la variacin que va a haber

entre la media que hemos puesto terica y nuestra media de la

muestra y los intervalos de confianza nos indicar los valores que

esperaramos frente a la media que varan los datos como vemos el

valor ms alto de de variacin en la parte superior qu podramos

concluir en este caso que el precio es diferente a 23 y tiene un

intervalo de confianza hasta de dos unidades es decir qu se puede

presentar hasta 25 como un precio normal.

6.2 Prueba t para muestras independientes.

Comprobacin de t de student para muestras independientes; para

este trabajo nos vamos a Analizar a continuacin nos vamos a ir a

Comparar medidas y vamos a seleccionar Muestras independientes.

- 86 -


Antes de avanzar revisemos qu significa muestras independientes,

significa: que ante una variable determinada vamos a ver si es que

existe en una diferencia entre dos grupos seleccionados de una

poblacin determinada, donde la respuesta de una no dependa del

otro, en este caso vamos a analizar si es que la cantidad actual de

compra va a depender del sexo o gnero de las persona que

estamos diciendo aqu queremos determinar si existe una relacin

para la cantidad de compra actual frente al sexo de las personas que

nosotros tenemos.

Para esto que hemos hecho, seleccionamos la variable a contrastar,

es decir la cantidad actual que estamos comparando o que nos

estn comprando y la variable de agrupacin la variable de

agrupacin en este momento es sexo como ustedes ven los dos

grupos que queremos definir tiene un signo de interrogacin pues

an no hemos definido para definir los dos grupos debemos tener en


cuenta una caracterstica principal cul es el cdigo que hemos

asignado a masculino y femenino en este caso ser 1 y 2 qu es lo

que nosotros hemos utilizado si no recordamos que este punto lo

que tenemos que hacer es simplemente detener el anlisis

regresarnos y revisin de variables y ver cules son las opciones

que hemos ingresado como nmeros una vez que ya hemos definido

ponemos Aceptar.

Vamos a ver justamente el trabajo que a nosotros nos muestra,

ahora que ha hecho la poblacin como tal que tenamos estudio, en

primer lugar la ha dividido en masculino y femenino formando dos

grupos independientes de respuesta y con ello ha obtenido los

valores estadsticos de cada uno de ellos la cantidad de compra de

masculino y la cantidad de compra femenino acompaado de la

desviacin estndar y el error estndar nuestra prueba como tal que

vamos a realizar y a identificar la prueba t para igualdades.

En este caso la igualdad de medias que vamos a revisar nos va a

mostrar si es que nosotros asumimos que la varianza es igual o que

las varianzas no son iguales qu significa esto el momento en que

- 88 -


asumimos que las varianzas son iguales nos va a indicar si es que

tenemos una relacin a una dispersin que es muy cercana entre las

mismas.

Para identificar qu vamos a trabajar en este caso observamos que

las varianzas son iguales al tener un valor significativo mayor al de

0.05 entonces analizaremos la primera lnea como tal, en la prueba

T de igualdad de medias nosotros observamos el valor T que hemos

calculado en este caso los grados de libertad que nosotros tenemos

que seran 38, pues hemos puesto la cantidad de N menos 2 porque

hemos dividido en dos grupos y tenemos el valor de significancia de

0.112 es decir; es un valor superior a 0.05 y por ende tenemos una

comprobacin de dos hiptesis podemos identificar que no existe

una relacin entre la cantidad comprada con el sexo de las personas

que han comprado.


6.3 Prueba T para muestras dependientes.

En el contraste de hiptesis para muestras relacionadas vamos a

analizar justamente este trabajo para ello nos vamos a analizar, a

comparar medias y vamos a seleccionar muestras relacionadas.

Qu son muestras relacionadas? Muestras relacionadas tambin

se las conoce como muestras apareadas o muestras dependientes

significa que a un mismo grupo de estudio o un mismo valor vamos a

aplicar alguna otra varia

Documents

Manual de SPSS Aplicado a Proyectos de Fin de Titulación, Santamaria Edwin