Calculo de totales en SPSS

El presente video describe la sumatorias para el calculo de totales en el paquete estadístico SPSS.

Correlación

Como Platón, lo que observamos son los reflejos o sombras de la realidad. Siempre  el estudio de la realidad esta mediado por el diseño de investigación. Pero así como por ejemplo una sombra redonda, puede ser producida por una esfera o un cilindro, pero no por un cubo o paralelepípedo.  Así en relación a las correlaciones, habrá patrones de correlación compatibles con ciertos modelos causales pero no con otros. El descubrimiento de la existencia de una relación no dice mucho acerca del grado de asociación o correlación entre dos variables. La correlación tienen tres características: Fuerza, dirección y nivel de significancia.

Análisis de correlación lineal: Los procedimientos Correlaciones bivariadas y Correlaciones parciales

Análisis de regresión lineal: El procedimiento Regresión lineal

Pruebas Paramétricas

La  t de Student para grupos relacionados e independientes tienen el objetivo de comparar promedios, con este método estadístico inferencial podemos aceptar o rechazar la hipótesis nula. La t de Student, sirve para compara dos grupos en escalas numéricas, para más de 7 participantes por grupo como mínimo. Algunas características para aplicarlas son las siguientes: 1.- Las observaciones se deben de efectuar en universos de poblaciones  distribuidos normalmente. 2.- Las observaciones deben de ser independientes. 3.- Las varianzas de los grupos deben de ser homogéneas. 

La ANOVA es una prueba estadística para contrastación de hipótesis para más de tres grupos, al igual que la t de Student, tiene que cumplir características de las pruebas paramétricas, en la escala de medición y en las varianzas de los grupos. La contrastación es fundamental para el resultado de análisis no experimentales y experimentales, en los que el objetivo central es comparar "tratamientos" o "factores" con respecto a la variable dependiente o de interés.

Contrastes sobre medias:Los procedimientos Medias y Prueba T

Análisis de varianza de un factor: El procedimiento ANOVA de un factor

Tabla de contingencia

Una tabla de contingencia representa la relación de variables dependientes e independientes. Las variables categóricas son asociadas con las variables dependientes (representadas en las filas de la tabla) y las variables independientes, aparecen en distintos criterios de clasificación, por ejemplo: sexo, nivel socioeconómico, salario y estado civil (representan en las columnas). La información mostrada se representa en frecuencias y porcentajes de las relaciones de filas y columnas. A continuación se adjunta un manual sobre el uso y manejo de tablas de contingencia y sus estadísticos descriptivos e inferenciales.

Análisis de variables categóricas: El procedimiento Tablas de contingencia

Medidas descriptivas

Dentro de la estadística descriptiva el primer paso es identificar características propias de la variable que se desee cuantificar, es  por ello que ordenarlo, cuantificarlo y  categorizarlo, es el punto  de partida para analizar el comportamiento de las variables del objeto de estudio. Esto se consigue prestando atención a tres aspectos básicos: tendencia central, dispersión y forma de la distribución. Bajo estas consideraciones a continuación se presentan una guía rápida para poder realizar estadísticos descriptivos en el paquete estadístico SPSS, herramienta útil para poder resumir, representar y describir el comportamiento de las variables.

Análisis descriptivo: Los procedimientos Frecuencias y Descriptivos

 Análisis exploratorio: El procedimiento Explorar

Ejercicios SPSS

En esta carpeta encontrarás los ejercicios a realizar, para el uso del paquete estadístico SPSS. Descarga