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TUTORIAL USO DE SPSS.
- (^) Numérica (cuantitativa) Ej: edad.
- Cadena (nominal) Ej: sexo.
- Valores/Etiquetas/Vista datos (ver etiquetas de valor). Para preguntas tipo “ordena de mayor a menor” (con muchas opciones de respuesta) , creamos ítems, es decir, nuevas variables (cine, literatura, deporte, teatro).
- Cálculo de la puntuación total de los sujetos en el test de rendimiento. Transformar Calcular variable Funciones estadísticas Sum Variable de destino (ponemos un nombre, Ej. Subtest_rendimiento) Buscamos ítems hasta encontrar la pregunta correspondiente y añadimos preguntas, separándolas con una coma. Ej: SUM (p01, p02) Aceptar Se habrá creado una columna nueva.
- Instrucciones de presentación del trabajo.
- Presentación.
- Decir de qué tipo es cada pregunta,etc.
- Casicuantitativas no hay ninguna. Para pasar cualitativas: Analizar Estadisticos descriptivos Frecuencias Estadisticos (solo la Moda) Graficos (hacer 1º de Barra y luego de Sectores)
- Continuar y aceptar. Borramos la columna de porcentaje y nos quedamos con P. valido y P. acumulado.
- Pasar las tablas al Word. Tablas Copiar. Sexo
Frecuencia Porcentaje Porcentajeválido Porcentajeacumulado Válidos Varon 1 50,0 50,0 50, Mujer 1 50,0 50,0 100, Total 2 100,0 100,
Gráficas Copiar Objetos.
- Para datos cuantitativos. Estadísticos descripticos Frecuencias Restablecer
- Estadísticos (Media y Mdn)Distribución: Asimetría (si es simétrica Media y si asimétrica Mdn; Ej. Edad, asimétrica positiva, ponemos la Mdn.) y Curtosis; D. típica, Varianza, Amplitud; Cuartiles : Percentil 1 Añadir.
- Gráficos (Histograma). Continuar Aceptar.
- Construcción de tabla de intervalos. 1º Calcular amplitud. A= XM-Xm + 1 u.m. = 18,67 -0,05 + 0,01 =18,63. 2º Decidir el nº de intervalos a construir junto con su amplitud. i= 18,63/10= 1,863 No válido. i= 18,63/11= 1,69 =1,7. Válido. Ej: 4 opciones error -0.33 u.m = 0,01. ; 3 opciones error -0,50 u.m= 0,50. Por cada error restamos -0,33.
- No hay que hacer una gráfica para cada pregunta (rendimiento), sólo para el test completo. Calcular la Z, la T, la S, CI y E. (en variables cuantitativas) Calcular la Media y la Sx, luego ya calculamos z con la fórmula. Transformar Calcular variable Variable destino Pun. Típica Z (sin espacios) Expresión numérica (test – Media) / Sx Aceptar
- (^) Correlaciones bivariadas entre todas las variables cuantitativas (Pearson rxy) Analizar Correlaciones Bivariadas.
Correlaciones Edad (^) veces vas al¿Cuántas cine?
¿Cuánto suelegastar al mes en ir al cine/comprar películas?
¿En cuántaspelículas aparece StanLee haciendo un cameo?
veces¿Cu cine a Edad Correlación de Pearson 1 ,327 ,375() -, Sig. (bilateral) ,055 ,026 , N 35 35 35 35 ¿Cuántas veces vas alcine? Correlación de Pearson ,327 1 ,858(*) -, Sig. (bilateral) ,055 ,000 , N 35 35 35 35 ¿Cuánto suele gastar almes en ir al cine/comprar películas?
Correlación de Pearson ,375() ,858(*) 1 -, Sig. (bilateral) ,026 ,000 , N 35 35 35 35 ¿En cuántas películasaparece Stan Lee haciendo un cameo?
Correlación de Pearson -,236 -,063 -,128 1 Sig. (bilateral) ,172 ,718 , N 35 35 35 35 ¿Cuántas veces vas alcine al mes? Correlación de Pearson ,009 ,442() ,456() -, Sig. (bilateral) ,958 ,009 ,007 , N 34 34 34 34
- La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral).** La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).
¿Cuánto suele gastar al mes en ir al cine/comprar películas? VD (Y) ¿Cuántas veces vas al cine? VI (X)
■ Recta de regresión Gráficos Graficos antiguos […]
(La línea debería empezar debajo del cero) ■ Ecuación de regresión
- Y’= A+BX ■ Valores pronosticados de los sujetos. Graficos Regresion Lineal Metemos VD y VI Coeficientes(a) Modelo Coeficientes noestandarizados estandarizadosCoeficientes t Sig.
- 1 (Constante) -,296 1,247 -,237 , - ¿Cuántas vecesvas al cine? 6,218 ,647 ,858 9,612 ,
- A = -,296.B = 6, Ecuación de regresión: - • -, ■ Valores pronosticados. - • 5, - • 5, - • 12, - • 18, - • 5, - • -, - • 30, - • 24, - • 5, - • 5, - • 18, - • 5, - • 18, - • 5, - • 12, - • 5, - • -, - • 5, - • 5,
- • 24,
- • -,
- • -,
- • 5,
- • 5,
- • 5,
- • 5,
- • 5,
- • 12,
- • 18,
- • 12,
- • 5,
- • -,
- • 12,
- • 5,
- • ECM Debido a la Media Sy ECM Varianza
