Evaluación n°3 “Trabajo SPSS”

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Evaluación n°3

“Trabajo SPSS”

Introducción

La Encuesta Nacional de Opinión Pública CEP representa un estudio académico y objetivo de las actitudes y predisposiciones políticas, económicas y sociales de todos los habitantes del país. A través de este tipo de estudios se desea conocer las preocupaciones, preferencias y necesidades de la población con la finalidad de proporcionar a los principales actores del país información precisa y confiable, necesaria para una correcta toma de decisiones en los diferentes ámbitos del quehacer nacional. Algunos de los temas que están presente en la encuesta son: satisfacción con la vida, crisis social, identificación política, percepciones económicas, entre otros.

En cuanto a los datos de la muestra, el total fueron 1.496 las personas entrevistadas en sus hogares, en 117 comunas del país. Siendo el instrumento utilizado las entrevistas individuales cara a cara, basadas en un cuestionario estructurado. Cabe mencionar también, que el método de muestreo fue estratificado (por región y zona urbana/rural), aleatorio y probabilístico en cada una de sus tres etapas (manzana-hogar-entrevistado). Finalmente, el error muestral se estima en ±3% considerando varianza máxima y un 95% de confianza.

Gracias a lo anterior, y a lo aprendido en clases sobre Análisis bivariado de datos y SPSS, se podrá verificar algunas hipótesis relacionadas con la encuesta. Para ello utilizaremos el manual y la base de datos obtenidas del sitio web de la encuesta CEP. Recordemos que el Análisis Bivariado de Datos consiste en analizar dos variables a la vez, para determinar el grado de asociación o de relación entre ellas. El tipo de análisis que se llevará a cabo dependerá de la naturaleza de la medición de las variables. Algunas de las estadísticas o técnicas de análisis que pueden ser usadas para explorar la asociación o relación entre dos variables son: “Coeficiente de Correlación Lineal”, “Prueba Chi-Cuadrado”, “Análisis de Varianza (ANOVA). Las hipótesis que se verificarán en el presente informe serán:

H1. La aprobación de una nueva constitución por parte de las personas depende del GSE de la persona.

H2. La auto-identificación de las personas con la derecha correlaciona positivamente con la edad de la persona.

H3. Las personas que participaron en las manifestaciones que empezaron en Octubre 2019 tienen una menor satisfacción con su vida personal.

H4. La aprobación de la forma como Sebastián Piñera está conduciendo su gobierno depende del sexo de la persona.

Hipótesis 1

“La aprobación de una nueva constitución por parte de las personas depende del GSE de la persona “

Se debe analizar la relación entre dos variables. Por un lado, la aprobación de una nueva constitución y por el otro, el grupo socioeconómico de la persona. Las cuales se pueden ver representadas en las siguientes preguntas que se pudieron rescatar del manual de la encuesta.

ESP45. ¿Usted aprueba o rechaza una nueva Constitución?[pic 2]

1. Aprueba
2. Rechaza

88. No sabe (no leer)

99. No contesta (no leer)

DS35. Registre GSE VISUAL

1. ABC1
2. C2
3. C3
4. D
5. E

Por la naturaleza de las variables y la forma en que se pregunta, se podría decir que la pregunta 45 (aprobación de Constitución) hace referencia a una variable tipo nominal y por lo tanto no métrica. Además, se dan por perdidas las respuestas con valor 88 y 99 pues, tal como lo menciona el mismo manual, no se deben leer pues no tienen significancia en el estudio. Mientras que la pregunta 35 hace referencia al grupo socioeconómico de la persona y también se considera una variable tipo nominal y por lo tanto no métrica. Importante recalcar que el GSE también se puede considerar una variable de escala tipo ordinal dependiendo del criterio del investigador, siendo de igual forma no métrica, sin embargo, en este caso se considerará como una variable de escala nominal.

Para ver si dichas variables efectivamente tienen relación, se realizará una Prueba Chi-Cuadrado, la cual mide si existe asociación (estadísticamente significativa) entre dos variables de la población, medidas en escalas nominales. La prueba chi-cuadrado nos permite detectar diferencias cuando las variables han sido clasificadas en tablas de contingencia o tablas cruzadas. Definiéndose a su vez una tabla de contingencia como una distribución de frecuencias formada por dos variables categóricas (nominales u ordinales).

Por lo tanto, el contraste de hipótesis será

• H0: Hipótesis nula: No existe relación entre las variables (independientes)
• H1: Hipótesis alternativa: Si existe relación entre las variables (dependientes)

Importante mencionar que SPSS utiliza el criterio del p-value para determinar la validez de los resultados de la prueba de hipótesis. Sin embargo, en el software no está escrito como tal, sino como “Sig (bilateral)”. Dicho esto, se ocupará como criterio comparar el nivel de significancia del test versus el nivel de significancia exigido (generalmente 0.05). Pues, el nivel de significancia hace alusión al p-value, que se define como la probabilidad de cometer el error tipo I (rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera). Por ende, si el p-value es menor al nivel de significancia exigido, se rechaza la hipótesis nula. Si es mayor, la hipótesis nula no se rechaza.

Dicho de otra forma y asumiendo que el nivel de confianza exigido es 95%:

• Si P-value < 5%, se rechaza la hipótesis nula
• Si P-value >= 5%, no se rechaza la hipótesis nula

Al incorporar los datos de nuestras variables en SPSS, obtenemos el siguiente resultado:

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Sin embargo, 1 casilla tiene frecuencia esperada menor a 5, por lo que habrá problemas con una inflación artificial del estadístico Chi-cuadrado debido a esto. Así que, para evitarlo, se recodificaron las variables de la pregunta 35 que pedía registrar el GSE, quedando la categoría ABC1 en “alto”, C2 y C3 en “medio”, D y E en “bajo”. Obteniéndose un nuevo resultado:

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