Como Hacer Un Análisis Estadístico De Tipo Descriptivo En SPSS

Butlletí LaRecerca

ISSN: 1886-1946 / Dipòsit legal: B.20973-2006

Fichas para investigadores

Universitat de Barcelona Institut de Ciències de l'Educació Secció de Recerca

Ficha 6. Junio, 2006

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¿Cómo hacer un análisis cuantitativo de datos de tipo descriptivo con el paquete estadístico SPSS?

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Autora:

Vilà Baños, Ruth. Departament de Mètodes d'investigació i Diagnòstic en Educació. Universitat de Barcelona.

El análisis cuantitativo de datos mediante la informática estadística

En la actualidad es difícil hablar de procesos estadísticos de análisis cuantitativo de datos sin hacer referencia a la informática aplicada a la investigación. Estos recursos informáticos se basan a menudo en paquetes de programas informáticos que tienen por objetivo ayudar al/la investigador/a en la fase de análisis de datos. En estos momentos uno de los paquetes más perfeccionados y completos es el SPSS (Statistical Package for the Social Sciences).

El SPSS es un paquete de programas para llevar a cabo el análisis estadístico de los datos. Constituye una aplicación estadística muy potente, de la que se han ido desarrollando diversas versiones desde sus inicios, en los años setenta. En esta ficha las salidas de ordenador que se presentan corresponden a la versión 11.0.1. No obstante, aunque la forma ha ido variando desde sus inicios, su funcionamiento sigue siendo muy similar entre las diferentes versiones.

Antes de iniciarnos en la utilización de las aplicaciones del SPSS es importante familiarizarse con algunas de las ventanas que más usaremos. Al entrar al SPSS lo primero que nos encontramos es el editor de datos. Esta ventana visualiza, básicamente, los datos que iremos introduciendo. El editor de datos incluye dos opciones: la vista de los datos y la de las variables. Estas opciones pueden seleccionarse a partir de las dos pestañas que se presentan en la parte inferior. La vista de datos contiene el menú general y la matriz de datos. Esta matriz está estructurada ubicando los casos en las filas y las variables en las columnas.

La matriz de datos

En una investigación, una vez finalizado el proceso de recogida de datos, toma protagonismo la creación de la matriz de datos (que se encuentra en el visor de edición de datos del SPSS). Una matriz de datos es una estructura en forma de tabla que contiene los valores de cada sujeto en las diferentes variables. Habitualmente se colocan las variables en las columnas y los individuos en las filas, aunque no tienen por qué coincidir el número de variables con el de columnas, o el número de filas con el número de individuos.

Crear la matriz de datos implica definir las variables que se consideran para el estudio e introducir los datos recogidos. La vista de variables nos permite hacer especificaciones

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Ficha 6. Junio 2006 Vilà, Ruth ¿Cómo hacer un análisis cuantitativo de datos de tipo descriptivo con el paquete estadístico SPSS?

sobre las variables que contiene nuestra matriz de datos. En esta ventana las diferentes variables se encuentran situadas en las filas, mientras que las características a definir de las mismas se encuentran en las columnas. Concretamente, podemos definir los siguientes aspectos de cada una de las variables del estudio:

- El nombre de la variable lo utilizaremos para visualizarlo en la matriz y, por tanto, nos interesa un nombre corto (máximo de 8 dígitos) que nos identifique cada una de las variables.

- El tipo de variable nos permite distinguir si la variable es numérica o alfanumérica.

- En la amplitud de la variable podemos definir el número de dígitos que contempla esta variable en la matriz de datos.

- Los decimales suponen definir el número de decimales que contiene la variable. - En la etiqueta de la variable podemos proporcionar un nombre más largo y específico que identifique el contenido de la variable que generemos. Esta etiqueta es la que aparecerá en las salidas de resultados. En caso de no definirla

se utiliza por defecto el nombre de la variable. - Los valores de la variable se utilizan por aquellas variables cualitativas que

disponen de categorías. Por ejemplo, el sexo tiene las categorías "femenino" y "masculino". En este caso, hacemos clic en la opción de valores y en el cuadro de diálogo que surja podemos especificar los valores numéricos y su correspondiente etiqueta de valor. Después de cada una de las especificaciones es necesario darle a agregar.

- Los valores perdidos son aquellos valores que no se tienen en cuenta para el análisis de los resultados. El SPSS identifica dos tipos: los perdidos por el sistema (cualquier casilla en blanco dentro de la matriz de datos) y los perdidos por el usuario. En este último caso es el usuario el que define cuáles son estos valores. En el cuadro de diálogo que aparece podemos escoger entre diferentes opciones: podemos definir valores perdidos que no sean consecutivos (valores perdidos discretos), o bien podemos definir un rango de valores perdidos más un valor discreto opcional. Por ejemplo si en el sexo tenemos que 1 es femenino y 2 es masculino, podemos definir un rango de 3 a 999999 y un valor discreto 0, como valores perduts.

- La opción columna nos permite definir o modificar la amplitud que ocupa la columna para cada variable dentro de la vista de datos y no afecta en ningún caso la amplitud definida previamente.

- La alineación hace referencia a cómo se sitúan los datos en la columna correspondiente dentro de la vista de datos (a la derecha, izquierda o centradas).

- Por último, debemos especificar el tipo de escala de medida que utilizaremos para cada variable. Aparece un menú en el que podemos escoger la escala correspondiente: Escala, Ordinal o Nominal.

Una vez que hemos definido todas las características de las variables del estudio podemos comenzar a introducir los datos dentro del editor de datos.

Una vez elaborada la matriz de datos, pero de forma previa al análisi propiamente dicho, es más que recomendable hacer una primera revisión de los posibles errores que contenga la matriz y que puedan alterar los resultados del estudio que se pretende hacer. Para ello, disponemos de los procesos de depuración de la matriz de datos. Estos procedimientos consisten en corregir dos posibles fuentes de error: errores en la corrección del instrumento de medida o bien errores en la transcripción

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