INTRODUCCIÓN BÁSICA DE ESTADÍSTICA PARA EL SPSS? (I)

Comienza a usar esta herramienta gracias a esta introducción básica de estadística para el SPSS. Entre este y los siguientes post que se publiquen vamos a realizar un breve tutorial de cómo comenzar a usar el SPSS. El tutorial se dividirá en:

  1. Introducción básica de estadística para el uso del SPSS.
  2. Análisis univariable – Métodos estadísticos sencillos con los que comenzar a manejar el SPSS.
  3. Interfaz del SPSS – aplicación de herramientas UNIVARIABLES.
  4. Preparándonos para el análisis bivariante y multivariante: teoría y práctica en el SPSS (Asimetría y curtosis).
  5. Análisis bivariable – Métodos estadísticos bivariables para el SPSS.
  6. Interfaz del SPSS – aplicación de herramientas BIVARIABLES.
  7. Análisis multivariante -Métodos estadísticos multivariables para el SPSS.
  8. Interfaz del SPSS – aplicación de herramientas MULTIVARIABLES.

¿Qué es el SPSS?

Básicamente es un programa estadístico de IBM muy usado en las ciencias sociales y en la investigación de mercados. Es uno de los programas estadísticos más conocidos por su capacidad para trabajar con enormes bases de datos y con una interfaz sencilla de utilizar

Introducción básica de estadística para el uso del SPSS

Vamos a comenzar este tutorial con una base sencilla de estadística, estudiando algunas de las técnicas básicas como los tipos de variable y escala, las medidas de tendencia central, etc.

Una variable es aquel atributo o magnitud que se intenta medir para obtener un conjunto de valores. Las variable se pueden clasificar de muchas maneras: dependientes, independientes, continuas discretas. Pero las que nos interesan a nosotros son las cualitativas y las cuantitativas.

Cualitativas: son aquellas que manifiestan una cualidad o atributo que solo se puede categorizar con el conteo. Por ejemplo, la variable sexo (hombre, mujer) o la variable color de pelo (negro, rubio, gris, castaño)

Cuantitativas: son las que se expresan numéricamente. Por ejemplo la variable salario (1000€, 1500€). Estas variables pueden transformarse en variables cualitativas, pero no a la inversa.

Estas variables, tanto cualitativas como cuantitativas,  necesitan de una escala de medición para poder ser cuantificadas. Con estas escalas podremos determinar como se presenta y resume la información, así como definir los métodos y técnicas estadísticos que se podrán realizar con cada uno.


Existen cuatro tipos de escala básicos:

Nominal: esta escala es para variables cualitativas. Clasifica los valores de la variable en diferentes categorías en las que no existe ni jerarquía ni distancia. Este tipo de escala emplea un número reducido de técnicas y métodos estadísticos, principalmente basados en el cálculo de frecuencias.

Ejemplo: Una variable que pueda utilizar una escala nominal es la variable sexo. Esta variable podría aceptar las categorías hombre y mujer. Ninguna de estas categorías va por encima de la otra, ni existe una distancia entre uno y otro.

Ordinal: esta escala sirve también para variables cualitativas. Clasifica los valores de las variables en categorías. Estas categorías presentan una jerarquía (una categoría es superior o inferior a la otra) pero no existe una distancia o intervalo entre ellas. Este tipo de escala permite algunos métodos más que la nominal, como por ejemplo la mediana o los percentiles.

Ejemplo: la variable clase social  puede utilizar una escala ordinal. Presenta diferentes categorías como clase baja, media-baja, media, media-alta, alta. Estas categorías presentan una jerarquía entre ellas (la clase baja va por debajo de la media-baja) pero no existe una distancia exacta entre una y otra.

Intervalo: la escala de intervalo sirve para medir variables cuantitativas. Clasifica los objetos en categorías que presentan una jerarquía y una distancia entre una y otra. EN este tipo de escalas el valor cero tiene un significado, no significa ausencia del fenómeno.

Ejemplo: la variable temperatura, por ejemplo, es un ejemplo de variable de intervalo. Tiene infinidad de categorías (0ºC, 2ºC,4ºC, 6ºC). Además de distancia, existe una jerarquía, 2ºC es menos que 4ºC. Además de que la distancia entre 2ºC-4ºC es la misma que existe entre 4ºC-6ºC. En este ejemplo el 0ºC no representa ausencia del fenómeno, es decir, ausencia de temperatura.

Razón: es una escala de medición para variables cuantitativas. Es similar a la escala de intervalo, presenta jerarquía y distancia. La mayor diferencia radica en que en esta variable el cero significa ausencia de fenómeno.

Ejemplo: la variable salario por ejemplo presenta infinidad de categorías (0€, 1000€, 2000€). En este caso la categoría 0€ representa ausencia de fenómeno, es decir, ausencia de salario)

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