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Neus Canal Díaz
Introducción al paquete
estadístico SPSS
4.1. Introducción
El objetivo de este capítulo es realizar una breve introducción al programa SPSS para facilitar así al lector su utilización básica así como el seguimiento de los posteriores capítulos basados en este paquete estadístico. Vamos a describir op- ciones básicas del programa como la introducción de datos y la captura desde otro programas o hojas de calculo, así como otras operaciones básicas pero im- prescindibles en el desarrollo de un análisis estadístico, tales como la creación de variables, la recodificación de variables, la ordenación de los datos, la fusión de archivos, etc. Por último, se expondrá la forma de realizar un análisis estadístico primario o básico, sin profundizar en análisis multivariante, que se verá en más detalle en los capítulos dedicados a cada tema.Todo ello lo veremos a partir de los menús de los que dispone el programa, por ser la opción más didáctica y práctica para los usuarios con conocimientos básicos en informática y estadística.
4.2. Ventanas y barras de menús
SPSS trabaja con 3 tipos de ventanas distintas, en cada una se dispone de un
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Menú principal
Barra de herramentas
Caso
Barra de estado del procesador
Variable
menú principal con distintas opciones (según ventana), la barra de herramientas con una serie de iconos para acceder a algunas tareas de forma directa y la barra de estado que indica el estado del procesador. Todas las ventanas tienen un menú de ayuda (?) en la barra de menús. Temas (Topics) proporciona acceso a las pestañas Contenido, Índice y Buscar. Tutorial proporciona acceso al tutorial de introducción.
4.2.1. Ventana de editor de datos (.sav)
El editor de datos (data editor) es la ventana del SPSS que contiene el archivo de datos en que se basan todos los análisis. Dispone de un sistema de visualiza- ción tipo hoja de cálculo diseñada para crear y editar archivos de datos. Se abre automáticamente al iniciar la sesión.
Figura 2. Ventana del editor de datos
El editor de datos se estructura de manera que:
- Las filas representan casos, por ejemplo sujetos
- Las columnas representan variables, por ejemplo cada pregunta de un cues- tionario
- Cada casilla contiene un valor individual que corresponde a un determina- do caso de una determinada variable. Las casillas solo pueden contener valores o caracteres correspondientes a variables numéricas o alfanuméricas (no fórmulas). Las casillas vacías de una variable numérica se consideran valores perdidos (missings de sistema).
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- Datos>definir variable (Data>Define variable): para crear y definir una variable tenemos dos opciones válidas. Podemos seleccionar DATOS>DEFINIR VARIABLE (DATA>DEFINE VARIABLE) o pulsar dos veces en la parte superior de la columna (indicado por ‘var’ si no se ha creado ninguna variable). El cuadro de diálogo que aparece es el siguiente:
Figura 4. Cuadro de diálogo para la creación y definición de una variable
Nombre de la variable (variable name): Puede introducir el nombre de la varia- ble, que deberá empezar por una letra, no acceder de los 8 caracteres y no contener espacios en blanco ni símbolos especiales. SPSS no permite nombres duplicados y no distingue entre minúsculas y mayúsculas, por ejemplo genero, como se muestra en la Figura 4. Tipo (type): para especificar los tipos de datos de cada variable. Por defecto, SPSS asume que son numéricas (Figura 5). Como numérico (numeric) acepta cualquier número, el símbolo +, el símbolo – y el separador decimal (punto o coma, dependiendo de las especificaciones establecidas en Windows). En anchu- ra (widht) se puede especificar el total de dígitos y decimales que contendrá como máximo la variable. Como fecha (date) admite fechas y horas en distintos formatos y como cadena (string) cualquier carácter, especificando en anchura el número máximo de caracteres.
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Figura 5. Cuadro de diálogo para tipo de variable Etiquetas (labels): Pueden asignarse etiquetas descriptivas a las variables (varia- ble label), dado que en muchos casos el nombre de una variable es insuficiente para reconocer el significado, o etiquetas de valor (value label). Por ejemplo: variable de género (1 hombre, 2 mujer). Entonces introduciríamos en etiqueta de variable ‘Género del paciente’ (para ver la etiqueta solo tendrá que poner el cursor sobre el nombre de la variable una vez creada), en valor (value) el 1 y en etiqueta de valor hombre (para visualizar las etiquetas en el archivo de datos tendrá que activar el icono de valor de etiquetas, segundo por la derecha del archivo de datos). Al pulsar en añadir (add), la etiqueta introducida pasa al recua- dro de abajo, pudiendo entonces introducir otro valor con su etiqueta corres- pondiente, valor 2 etiqueta de valor ‘mujer’ (Figura 6).
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- Datos>insertar caso (Data>Insert Case): la introducción de datos en una casilla de una fila vacía crea automáticamente un nuevo caso. El programa inserta el valor perdido por el sistema en todas las demás variables. También puede insertarse un nuevo caso entre casos existentes con DATOS>INSERTAR CASO (DATA>INSERT CASE). - Datos>insertar nueva variable (Data>Insert variable): al introducir un dato en una casilla de una columna vacía crea automáticamente por defecto una nueva variable, insertando un valor perdido por sistema en todos los demás casos de la nueva variable. También se puede insertar con DATOS>INSERTAR VARIABLE (DATA>INSERT VARIABLE). El nombre y formato de la variable se modifican pulsando 2 veces sobre el nombre de la variable (como se ha comen- tado en definir variable), que por defecto será var00001, var00002,… y de tipo numérico. - Datos>ordenar casos (Data>Sort Cases): Ordena los casos (filas) del archivo de datos basándose en los valores de una o más variables (Figura 8).
Figura 8. Cuadro de diálogo para ordenar casos
- Datos>fundir archivos (Data>Merge files): Hay dos maneras diferentes de unir o juntar datos de dos archivos, fundir archivos que tengan las mismas variables pero casos diferentes, y fundir archivos que contengan los mismos casos pero variables diferentes. Para añadir casos (Add Cases), un ejemplo podría ser disponer de un archivo de datos de pacientes para cada hospital, los dos archivos de trabajo deben
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tener las mismas variables y mismo formato, a no ser así, el SPSS indica cuales son las variables desemparejadas, indicando mediante un asterisco (*) las varia- bles del archivo de trabajo de datos de SPSS que está abierta (por lo tanto visualizada) y con un signo mas (+) las variables del archivo externo que quere- mos unir, como se muestra en la siguiente figura.
Figura 9. Cuadro de diálogo para añadir casos desde un archivo externo
Para añadir variables (add Variables), por ejemplo un archivo de trabajo para cada visita de los pacientes, debemos tener una o más variables que identifiquen el caso en ambos archivos (como podrían ser número de hospital o número de paciente) y pasarlas a variables clave una vez seleccionada la opción emparejar los casos (Mtach cases on key variables in sorted files). El origen de las variables se indica como en el caso anterior (* o +). Es muy importante que ambos archivos estén ordenados por orden ascendente mediante las varia- bles clave y no existan casos repetidos según las variables clave en la base de datos utilizada como archivo de trabajo (en el ejemplo de la Figura 10 ‘identifi’ sería una variable clave).
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Figura 11. Cuadro de diálogo para la segmentación de un archivo
- Datos>seleccionar casos (Data>Select Cases): hay varios métodos para seleccionar un grupo de casos. El más común es a partir de una expresión con- dicional, si se satisface la condición (if caondition is satisfied). Si el resultado de una expresión condicional es verdadero, el caso se selecciona, si es falso el caso no se selecciona. La expresión condicional utiliza alguno de los operadores de rela- ción (<,>, <=, >=, = y <>), pudiendo incluir también nombre de variable, cons- tantes o funciones numéricas. Un ejemplo de expresión condicional sería sexo=1, donde 1 significa hombre, por lo que sólo se seleccionarán los hombres (Figura 12). Esta selección puede ser un filtro temporal (opción filtrados (filtered)), de manera que los casos no seleccionados permanecerán en el archivo de datos pero quedarán marcados con una raya sobre el número de caso o fila y no se incluirán en los posteriores análisis, o de manera permanente (opción elimina- dos (deleted)) y desparecerán (no recuperables) del archivo de datos. En el caso de ser un filtro temporal se genera de forma sistemática una variable que permi- te diferenciar los casos seleccionados de los no seleccionados. Para desactivar una selección de filtro se debe pulsar DATOS>SELECCIONAR CASOS (DATA>SELECT CASES) y la subopción Todos los casos (All cases).
Segmentación del archivo
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Casos no seleccionados
Selección activada
Figura 12. Cuadro de diálogo para la selección de casos
- Transformar (Transform): En muchas ocasiones también nos interesará calcular nuevas variables a partir de datos ya almacenados en el archivo de datos o recodificar variables. - Transformar>calcular (Transform>compute): nos permite calcular nue- vas variables. Primero debe darse un nombre a la nueva variable en Variable de destino (target variable) y especificar el tipo y etiqueta (type&label) (opcional). Debe generarse una expresión numérica para calcular la nueva variable que con- tendrá variables del archivo de datos, operadores simples y/o funciones prede- terminadas por SPSS (con el botón derecho del ratón sobre una función el SPSS nos da una pequeña descripción de lo que realiza). Por ejemplo, si deseamos calcular la edad de los pacientes a partir de la fecha de visita del paciente y la fecha de nacimiento, la expresión numérica sería CTIME.DAYS (nombre variable fecha de visita – nombre variable fecha de nacimiento)/365, donde CTIME.DAYS es una función determinada del programa que calcula los días que han pasado entre dos fechas (Figura 13).
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Figura 14. Cuadro de diálogo para la recodificación de valores de una variable
La recodificación en distintas variables (Into differents variables) asigna los valores de variables existentes o agrupa rangos de variables existentes a una nueva variable. Por ejemplo, agrupar la edad en una nueva variable que contenga categorías de rangos de edad. Los pasos son los mismos utilizados en el caso anterior, solo hace falta indicar el nombre y etiqueta de la nueva variable.
- Analizar (Analyze): en esta opción se encuentran la mayoría de procedi- mientos estadísticos, mucho de ellos los veremos en los capítulos del libro dedi- cados a ello. - Analizar>estadísticos descriptivos (Analyze>Descriptive Statistics): Habitualmente el primer tipo de análisis que se realiza sobre las variables objeto de estudio es el cálculo de estadísticos descriptivos (media, mediana, moda, desviación típica, …) en el caso de variables continuas o cuantitativas, y frecuen- cias en el caso de variables categóricas. Para iniciar el cálculo de los estadísticos descriptivos básicos de las variables cuantitativas, puede utilizarse la opción ANALIZAR>ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS>FRECUENCIAS (ANALYZE> DESCRIPTIVE STATISTICS >FREQUENCIES) o bien la alternativa ANALIZAR>ESTADISTICOS DESCRIPTIVOS>DESCRIPTIVOS (ANALYZE> DESCRIPTIVE STATISTICS>DESCRIPTIVES). La primera opción permite calcu- lar un mayor número de estadísticos. En la primera de las pantallas debe seleccionarse el conjunto de variables para las que se desea elaborar los estadís- ticos (si aceptamos en este paso obtendríamos la tabla de frecuencias para las variables categóricas seleccionadas). La subopción estadísticos (Statistics) contie-
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ne el menú de estadísticos disponibles, donde debemos seleccionar aquellos que deseemos calcular. Pulsando el botón de gráficos (Charts) podremos crear distintos tipos de gráficos que nos ayudarán a interpretar los resultados. Por ejemplo, el histograma nos permitirá observar gráficamente la distribución de la variable para valorar su Normalidad.
Figura 16. Cuadro de diálogo para realizar un gráfico de barras
Figura 15. Cuadro de diálogo para el cálculo de estadísticos básicos
-Gráficos (Graphs): Esta opción permite escoger entre distintos tipos de diagramas, como son diagramas de barras, líneas, áreas o sectores.
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Icono ejecución
Figura 17. Ventana de sintaxis con el comando del cuadro de diálogo para el cálculo de estadísticos básicos (opción pegar/paste)
4.2.3. Ventana de visor de resultados (.spo)
Cuando se ejecuta un procedimiento (como el utilizado anteriormente para el calculo de estadísticos descriptivos), los resultados se muestran en una venta- na llamada visor de resultados. Desde esta ventana también puede acceder a la mayoría de comandos desde los menús y cuadros de diálogo. En la ventana de resultados se puede crear un documento que contenga los resultados que de- see, organizarlos a su medida y guardarlo.
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Figura 18. Ventana de visor de resultados
4.3. Consideraciones importantes
Todos los procedimientos comentados en este capitulo hacen referencia a la versión 9 del SPSS. La diferencia básica con versiones posteriores es la definición de variables, puesto que el editor de datos presenta en la parte inferior izquier- da dos pestañitas, Vista de datos y vista de variables. En vista de variables se pueden llevar a cabo todas las tares relacionadas con la definición de una varia- ble. Este capitulo no pretende ser un manual exhaustivo del programa SPSS. Lo que pretendíamos era comentar las opciones posiblemente más utilizadas para el procesamiento de datos y análisis estadístico. El SPSS presenta muchas más herramientas, algunas se verán en los distintos capítulos de éste libro, pero tam- bién pueden consultarse en cualquier manual del programa.
Pulsando en el símbolo ‘-’ pueden ocultarse
