Spss analisis estadistico

El procedimiento Explorar genera estadísticos de resumen y representaciones gráficas, bien para todos los casos o bien de forma separada para grupos de casos. Existen numerosas razones para utilizar este procedimiento: para inspeccionar los datos, identificar valores atípicos, obtener descripciones, comprobar supuestos y caracterizar diferencias entre subpoblaciones (grupos de casos). Lainspección de los datos puede mostrar que existen valores inusuales, valores extremos, discontinuidades en los datos u otras peculiaridades. La exploración de los datos puede ayudar a determinar si son adecuadas las técnicas estadísticas que está teniendo en consideración para el análisis de los datos. La exploración puede indicar que necesita transformar los datos si la técnica necesita unadistribución normal. O bien, el usuario puede decidir que necesita utilizar pruebas no paramétricas.

Estadísticos y gráficos. Media, mediana, media recortada al 5%, error típico, varianza, desviación típica, mínimo, máximo, amplitud, amplitud intercuartil, asimetría y curtosis y sus errores típicos, intervalo de confianza para la media (y el nivel de confianza especificado), percentiles, estimador-M deHuber, estimador en onda de Andrews, estimador-M redescendente de Hampel, estimador biponderado de Tukey, cinco valores mayores y cinco menores, estadístico de Kolmogorov-Smirnov con el nivel de significación de Lilliefors para contrastar la normalidad y estadístico de Shapiro-Wilk. Diagramas de caja, gráficos de tallo y hojas, histogramas, diagramas de normalidad y diagramas de dispersión pornivel con pruebas de Levene y transformaciones.

Datos. El procedimiento Explorar se puede utilizar para las variables cuantitativas (nivel de medida de razón o de intervalo). Una variable de factor (utilizada para dividir los datos en grupos de casos) debe tener un número razonable de valores distintivos (categorías). Estos valores pueden ser de cadena corta o numéricos. La variable de etiquetasde caso, utilizada para etiquetar valores atípicos en los diagramas de caja, puede ser de cadena corta, de cadena larga (los 15 primeros caracteres) o numérica.

Supuestos. La distribución de los datos no tiene que ser simétrica ni normal.
Figura 16-1: Resultados de Explorar


Para explorar los datos
* Elija en los menús: Analizar- Estadísticosdescriptivos - Explorar...

Figura 16-2: Cuadro de diálogo Explorar

Seleccione una o más variables dependientes.
Si lo desea, puede:
Seleccionar una o más variables de factor, cuyos valores definirán grupos de casos.
Seleccionar una variable de identificación para etiquetar los casos.
Pulse en Estadísticos para obtener estimadores robustos, valores atípicos, percentiles y tablas defrecuencias.
Pulse en Gráficos para obtener histogramas, pruebas y gráficos de probabilidad normal y diagramas de dispersión por nivel con estadísticos de Levene.
Pulse en Opciones para manipular los valores perdidos.

Explorar: Estadísticos
Figura 16-3: Cuadro de diálogo Explorar: Estadísticos

Descriptivos. Por defecto se muestran estas medidas de dispersión y de tendencia central. Éstas últimasindican la localización de la distribución, e incluyen la media, la mediana y la media recortada al 5%. Las medidas de dispersión muestran la disimilaridad de los valores, incluyen: los errores típicos, la varianza, la desviación típica, el mínimo, el máximo, la amplitud y la amplitud intercuartil. Los estadísticos descriptivos también incluyen medidas de la forma de la distribución: la asimetríay la curtosis se muestran con sus errores típicos. También se muestra el intervalo de confianza a un nivel del 95%; aunque se puede especificar otro nivel.
Estimadores robustos centrales. Alternativas robustas a la mediana y a la media muestral para estimar la localización. Los estimadores calculados se diferencian por las ponderaciones que aplican a los casos. Se muestran los siguientes: el...