Pssp

TEMA 5. Medición y encuesta.
Introducción al análisis de datos
con SPSS
1)Definición de variables e introducción de datos
1)Vista de datos/vista de variables
2)Vista de variables: Definición de variables
3) Otras ventanas: sintaxis (programación de
comandos) y resultados (análisis)

2) Análisis estadístico
1)Univariable: frecuencias, medidas de tendencia
central y medidas dedispersión. Gráficos
2)Bivariable: tablas de contingencia

Matriz de datos en SPSS

Vista de datos

Cambio vista de datos/variables

Vista de variables

Cambio vista de datos/variables

Vista de variables: definición de
variables
Nombre: nombre de la variable P1, P2...

Tipo: cadena (texto, pregunta abierta); numérica
(códigos); Atención a la extensión

Etiqueta: nombre descriptivode la variable

Valores: códigos y sus etiquetas (descripción)

Perdidos: ignora los casos en el análisis con valores
erróneos o en blanco (o definidos por el investigador)

Columnas: ancho de columna (atención a la
visualización de las etiquetas de los valores)

Medida: nivel de medición: nominal, ordinal, escala


Definición de variables:

Cuestiones a tener en cuenta
Paravariables con el mismo cierre (baterías de
ítems): existe la posibilidad de copiar variables
(en vista de datos, seleccionando la columna -->
copiar --> pegar (en la nueva columna) y cambiar
el nombre de la variable nueva)



Para preguntas con respuesta múltiple (una
columna/variable para cada opción de respuesta
(p1a, p1b, p1c...), con las etiquetas sí (1)/no (0)
para los valores

Vista de datos (grabación): orden
de introducción de datos (por
filas/casos)

1º
Vista de etiquetas
2ª

Análisis de datos univariable.




Se define como el análisis exploratorio de los
datos, variable por variable.
¿Qué nos muestra?
−
−
−

La distribución por frecuencias.
Su representación gráfica.
Los estadísticos por cada variable.

Frecuencias.


●

La frecuencia de una variable es el número de
casos que tiene cada valor (o rango de valores).
Se puede obtener de forma absoluta, en
porcentajes totales, porcentajes válidos y
porcentajes acumulados (porcentaje de casos
que tienen valores menores o iguales que un
valor determinado).
Los porcentajes válidos son los que se obtienen
sin tener en cuenta los valores perdidos o de
sistema(missing values).

Ejemplo de frecuencias.
¿Me podrías decir qué tipo de contrato tienes?

Válidos

Perdidos
Total

Indefinido o fijo
Temporal
En prácticas
Soy trabajadora
por cuenta propia
Por obra y servicio
determinado
Otras
No tengo contrato
Total
Sistema

Frecuencia
79
48
1

Porcentaje
18,7
11,4
,2

Porcentaje
válido
35,6
21,6
,5

Porcentaje
acumulado
35,657,2
57,7

35

8,3

15,8

73,4

2

,5

,9

74,3

1
56
222
200
422

,2
13,3
52,6
47,4
100,0

,5
25,2
100,0

74,8
100,0

Medidas de tendencia central
Describen cómo se agrupan los atributos de una variable
alrededor de un valor de la distribución. Sirven de
referencia para la interpretación de los resultados.
●

●

●

Moda: valor más frecuente (puedehaber más de uno)
Variables nominales
Mediana: Es el valor que divide la distribución en dos
partes iguales. Deja por debajo (y por encima) a la mitad
de las puntuaciones de una distribución. Variables
ordinales
Media: Se obtiene al dividir la suma de todos los valores
de una variable por la frecuencia total. Variables de razón

Ejemplo de moda y mediana.
Satisfacción con la situaciónafectiva

Válidos 1 Nada
2 Poca
3 Bastante
4 Mucha
NC
Total

Frecuencia
8
38
171
179
26
422

Porcentaje
1,9
9,0
40,5
42,4
6,2
100,0

Porcentaje
válido
1,9
9,0
40,5
42,4
6,2
100,0

Estadísticos
Satisfacción con la situación afectiva
N
Válidos
422
Perdidos
0
Mediana
3,00
Moda
4

Porcentaje
acumulado
1,9
10,9
51,4
93,8
100,0

Edad del...