Spss inferencial

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SPSS ESTADÍSTICA INFERENCIAL (1)
Notas
1. Objetivos
• • Conocer los principales tests que incorpora SPSS relacionados con la inferencia estadística; Reconocer y aplicar el test más adecuado a cada diseño experimental.

2. Inferencia
La principal utilidad de la estadística considerada como herramienta de ayuda en las ciencias biosanitarias consiste en extraer conclusiones a partir de unashipótesis previas realizadas sobre una muestra representativa y accesible de la población. En general, las respuestas que se buscan se desea aplicarlas sobre toda la población y ésta no es accesible, por lo que hay que trabajar con una muestra representativa de la misma. A los elementos constituyentes de esa muestra serán a los que se aplicarán los tests estadísticos que permitirán obtenerrespuestas y conclusiones extrapolables a la población general. Debido a que se trabaja con una muestra, las conclusiones que se extraigan y que se proyectaran sobre la población estarán afectadas por una cierta “imprecisión” y siempre, aunque sea con una baja probabilidad, se correrá un cierto riesgo de alcanzar una conclusión errónea. La estadística inferencial se propone probar o rechazar una hipótesisformulada previamente. Esta hipótesis, en general, se formula en el sentido de que “no hay diferencia” entre lo que se está estudiando sea la diferencia entre dos medias, la asociación entre variables cualitativas o cuantitativas, la distribución respecto a una gaussiana, etc. Es la denominada hipótesis nula

( H ) . Los tests estadísticos se realizan
0

con el fin de aceptar o rechazar estaH 0 (si se rechaza H 0 lo que se hace es aceptar la hipótesis alternativa, H 1 :”si hay diferencia”). Los tests estadísticos pueden clasificarse en paramétricos y no paramétricos. Si se realizan tests estadísticos paramétricos, que en principio son los más aconsejables, habrá que comprobar el cumplimiento, principalmente, de dos hipótesis además de la de muestreo aleatorio: • • gaussianidad decada una de las variables cuantitativas implicadas homocedasticidad o igualdad de las varianzas entre aquellos conjuntos de datos pertenecientes a la misma variable medidos en grupos diferentes (por ejemplo, la edad medida en cuatro grupos de edad). La gaussianidad se analiza mediante el test de Kolmogorov-Smirnov o bien con los coeficientes de sesgo y apuntamiento. En este caso H 0 es: “ladistribución estudiada no se aparta de la gaussiana de forma significativa”. Los tests estadísticos evalúan el error tipo I (o error α ) que se comete al rechazar H 0 cuando esta es cierta (esto es, decir que hay diferencias cuando no las hay). Es el valor habitualmente designado como p (y que en SPSS se especifica bajo el epígrafe: Sig.). Habitualmente se considera que, para poder decir que se rechaza H 0, p ha de ser inferior a 0,05; esto significa que el mayor riesgo a equivocarse que se está dispuesto a asumir diciendo que hay diferencia (en este caso respecto de la gaussiana) cuando realmente no la había es del 5 %; o sea de 1 en 20. Se denomina error tipo II (o error β ) al error que se comete al aceptar H 0 cuando es falsa (esto es, que habiendo diferencias no son detectadas). Lahomocedasticidad puede estudiarse en cada test paramétrico que se solicite por medio del test de Levene ( H 0 : todas las varianzas que se comparan son similares). Si al hacer el test de Levene el valor de

p , o sea el de Sig en SPSS, es < 0,05 se rechazará la H 0 de que no había diferencia entre las varianzas
y se aceptará la hipótesis alternativa de que hay diferencia entre las varianzas estudiadas).Este test se solicita en SPSS en Analyze → Descriptive Statistics → Explore colocando la variable cuantitativa en la ventana “Dependent List” y la cualitativa (la variable que separa los grupos en los que se desea investigar la homogeneidad de las varianzas) en “Factor List”. Después se pulsa el botón “Plots” y se selecciona “Untransformed” dentro del recuadro “Spread vs. Level with Levene...
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