Una potente herramienta de
tratamiento de datos y análisis
estadístico.
Uso de la informática en el
análisis estadístico de datos
Ventajas
Permite importantísimo ahorro de
tiempo y esfuerzo, realizando en
segundos un trabajo que requeriría
horas e incluso días.
Hace posible cálculos
más exactos,
evitando los
redondeos y
aproximaciones del
cálculo manual.
Permite trabajar con
mayor cantidad de
datos.
Desventajas
Requiere un cierto esfuerzo.
Incluye técnicas complejas
para responder a cuestiones
simples.
Procedimiento y métodos estadísticos
Matriz n+p
Esta matriz se registro de
forma natural en las filas y
columnas de una hoja del
programa SPSS, es un
conjunto de valores
representadas en n filas y n
columnas.
se configura por
xxx columnas
Representa las variables
investigadas y las variables
investigadoras,
yyy filas
Representan los
casos objeto de
estudio.
Descripciones gráficas
Polígonos de
frecuencia, curva normal..
Descripciones numéricas
Promedios, medidas de
variabilidad, distribución,
relación entre variables.
Técnicas multivariables.
son
Aquellas técnicas que se aplican al
análisis de muchas variables, siendo el
tratamiento de los datos, por tanto,
multidimensional.
Se clasifican en
Métodos descriptivos o explicativos
Número de variables dependientes
Escalas de medida.
Descripción
del
programa
Estructura general
Editor de datos
Los datos propiamente dichos.
Variables del
archivo
Barras de menús
Ver
Datos
Transformar
Edición
Archivo
Insertar
Galería
Diseño
Proceso
Depurar
Barra de herramientas.
Abrir archivo
Guardar archivo.
Imprimir
Recuperar
Ir a gráfico
Variables
Mostrar caso
Una sesión con el SPSS
Esquema del Visor
Contienen un índice de los
resultaos generados por el
SPSS.
Contenido del
Visor
Contienen los resultados
(texto, tablas y gráficos)
generados por el SPSS.
Características descriptivas de la muestra
Análisis
descriptivo:
Frecuencias y
descriptivos
Análisis de variables
categóricas: Tablas de
contingencia
Procedimiento de análisis
Metodos explicativos
Contrastes sobre medias:
Procedimientos Medias y Prueba t
Análisis de varianza de un
factor: ANOVA de un factor