Valores Perdidos Spss

Valores perdidos y Etiquetas de valor en SPSS

V. Valores perdidos

Los valores perdidos son razones por las cuales no obtenemos una respuesta coherente de algún entrevistado; es decir, es una razón que nos indica la causa por la que no me aporta información el entrevistado. Dentro de los valores perdidos podemos encontrar:

Lomadee, una nueva especie en la web. La mayor Plataforma de Afiliados de Latinoamérica.

No sabe

No responde o se niega a responder

No aplica o sencillamente la pregunta no lo afecta EJ: preguntarle a una persona soltera la edad a la que se caso por primera vez, si no se ha casado nunca esta pregunta no lo afecta.

Debemos tener claro que los valores perdidos son razones y no errores, generalmente tendemos a confundir un valor perdido con un valor que no esta dentro de nuestro rango. Por ejemplo, si en la variable género (sexo), tenemos los valores (1 = mujeres y 2 = hombres) y después de revisar el archivo nos damos cuenta que tenemos en algunos registros el valor 3, generalmente cometemos el error de pensar que este es un valor perdido, pero no lo es, este tipo de valores los debemos considerar como errores ya sea de digitación o de captura y la forma de corregirlos es ir hasta la fuente (entrevistas) y determinar a que grupo pertenecía el individuo. Si no podemos determinar el grupo y los valores son muy pocos es recomendable prescindir de estos casos.

SPSS maneja dos tipos de valores perdidos; el primero es perdido por el sistema, el cual se identifica por la ausencia total de datos; es decir, casillas vacías y el segundo corresponde a los datos perdidos definidos por el usuario (No sabe, No responde o No aplica). El programa detecta automáticamente los valores perdidos por el sistema y los omite, mientras que los valores perdidos por el usuario deben ser definidos al programa o de lo contrario los cálculos se realizarán contando con estos valores, lo cual puede afectar severamente los resultados.

Valores perdidos en SPSS en Español

Figuras 1-42

Para definir un valor perdido por el usuario debemos activar la casilla correspondiente a Perdidos de la variable de interés, de manera que aparezca al costado derecho de la casilla un cuadrado con puntos suspensivos (). Al seleccionar el cuadrado (Hacer clic) aparece la ventana de Valores Perdidos [Fig.1-42]. En este cuadro encontramos tres diferentes posibilidades. La primera corresponde a No hay valores perdidos (Los cálculos se realizan con la totalidad de los registros). La segunda corresponde a Valores perdidos discretos (son un máximo de tres valores perdidos en la variable; se puede emplear los valores (números) que se deseen.

Para este tipo de valores se recomienda que exista una distancia considerable entre los valores representativos y los perdidos con el fin de facilitar su identificación). La tercera y última opción corresponde a Rango más un valor discreto opcional (se utiliza cuando tenemos varios parámetros de valores perdidos, los cuales se encuentran dentro de un rango. Para seleccionar esta opción es necesario que no existan valores representativos de grupos dentro del rango de lo contrario serán omitidos de los cálculos. Además esta opción nos permite ingresar un valor discreto adicional). Para seleccionar cualquiera de las opciones basta con hacer clic sobre la opción de manera que aparezca en la casilla de activación () un punto negro y sucesivamente ingresar los valores.

VII. Columnas y Alineación

Estos dos parámetros son netamente de formato (es decir de presentación) y sus efectos son apreciables únicamente en la vista de datos. La primera propiedad (columnas) nos indica el ancho de la columna, mientras que la segunda (Alineación) determina la alineación de los datos dentro de la casilla. El parámetro columna, al igual que en una hoja de cálculo, podemos alterarlo de forma directa en la vista de datos colocando el cursor al lado de la columna hasta que aparezca el indicador, hacemos clic y lo sostenemos arrastrando hasta obtener el ancho deseado.

VIII. Medidas

Este es el parámetro más importante de las variables, de su definición depende el tipo de análisis que podemos realizar con el programa. Dentro de la estadística se han catalogado cuatro diferentes escalas de medida, pero para SPSS estas escalas se resumen en sólo tres:

Nominal: son variables numéricas cuyos valores (Números) indican una categoría de pertenencia.

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