Facultad de CCPP y Sociología UCM
Dto. Sociología IV
Curso de Apoyo y Síntesis:
Becario de Colaboración: 2009/2010
S. Christian Orgaz Alonso
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Dirección del grupo (descarga de archivos):
http://groups.google.com/group/spss2010
Correo del grupo (comunicación y envíos):
[email protected]
Correo personal (comentarios, dudas individuales…):
[email protected]
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ÍNDICE
UNIDAD 1:
APROXIMACIÓN AL ENTRONO SPSS
UNIDAD 2:
ANALISIS UNIVERIABLE
UNIDAD 3:
TRAMIENTO DE LOS DATOS
UNIDAD 4:
TABLAS DE CONTINGENCIA
UNIDAD 5:
COMPARACIÓN DE MEDIAS
UNIDAD 6:
CORRELACIÓN
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ÍNDICE
UNIDAD 7:
ANALISIS MULTIVARIABLE I REGRESIÓN LINEAL
UNIDAD 8:
ANALISIS MULTIVARIABLE II
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UNIDAD 0
Conocimiento y “realidad”
Supuestos: ontológicos, epistemológicos, lo ideológico y la
ciencia. La construcción del dato y las implicaciones del
conocimiento. De la “realidad” a la base de datos, propuestas de
aproximación.
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UNIDAD 1
APROXIMACIÓN AL ENTRONO SPSS
Variables, medidas, escalas. Definición de conceptos.
Clasificación de variables. Codificación (de preguntas a
variables). Presentación del entorno SPSS. Construcción de la
matriz de datos.
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NIVEL DE MEDIDA DE LAS VARIABLES
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NIVEL DE MEDICIÓN DE LAS VARIABLES (I)
RAZÓN
INTERVALO
ORDINAL
NOMINAL
““CUALITATIVAS””
““CUANTITATIVAS””
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Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009
NIVEL DE MEDICIÓN DE LAS VARIABLES (I)
RAZÓN
INTERVALO
ORDINAL
NOMINAL
Sexo
Clase Social
““CUALITATIVAS””
Grados Centígrados
Edad
““CUANTITATIVAS””
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Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009
NIVEL DE MEDICIÓN DE LAS VARIABLES (I)
RAZÓN
INTERVALO
ORDINAL
0 Absoluto
Distancia
Distancia
Orden
NOMINAL
Orden
Clasificación
Orden
Clasificación
Clasificación
Clasificación
Sexo
Clase Social
““CUALITATIVAS””
Grados Centígrados
Edad
““CUANTITATIVAS””
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Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009
VARIABLES FICTICIAS O “DUMMY” (II)
Variables
Nominales u
Ordinales
DUMMY
Sexo:
Hombre = 1
Sexo:
No Hombre = 0
Hombre = 1
Mujer = 2
--------------------------------Mujer = 1
No Mujer = 0
Estado Civil:
Estado Civil:
Soltero = 1
Con pareja = 1
Casado = 2
Sin pareja= 0
Divorciado = 3
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Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009
NIVEL DE RELACIÓN DE LAS VARIABLES (II)
[Dependencia estadística, Contraste de Hipótesis]
INDEPENDIENTE/S
DEPENDIENTE
¿Nominal, Ordinal o
Intervalo Razón?
¿Nominal, Ordinal o
Intervalo Razón?
INTERVINIENTES
Latentes
Tipo de prueba
De significación
ESPURIAS
Un ejemplo de una relación espuria puede ser ilustrado examinando las ventas de helados de una
ciudad. Éstas son más altas cuando la tasa de sofocam”ientos” es mayor. Sostener que la venta de
helados causa los sofocamientos sería implicar una relación espuria entre las dos. En realidad, una
ola de calor puede haber causado ambas. La ola de calor es un ejemplo de variable no tenida en
cuenta en este planteamiento, es decir, debido a esta variable la relación entre helados y
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“sofocamiento” es una relación espuria. (Fuente: Wikipedia)
Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009
ESQUEMA
BIVARIABLE
Tema IV
y
MULTIVARIABLE
Tema V
Tema VI-VII-VIII
(Nominal/Ordinal)
(Nominal/Ordinal)
Numérica/s
*
*
*
(Nominal/Ordinal)
Numérica o
Numérica/s
Sólo numérica
Chi-Cuadrado
Contraste
de Medias y
Correlación (También
categórica) y Técnicas
Multivariables
Anova
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Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009
CRITERIO DE ORDENACIÓN DE LAS PRUEBAS ESTADÍSTICAS
RELACIONES entre Variables
Tabla Contingencia (Categórica * Categórica)
Correlaciones (Numérica * Numérica/Categórica)
Regresión Lineal (Numerica Numérica [y Dummy])
COMPARAR GRUPOS o Variables
Medias (Numérica [en realidad no es una prueba estadística, sólo es descriptivo])
Medias independientes (Numérica * Categórica)
Medias relacionadas (Numérica * Numérica)
Anova de un factor (Numérica * Categórica [> o = a 3 categorías])
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Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009
De preguntas a variables:
Del cuestionario a la matriz de datos
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Identifica para cada pregunta el número de variables
que resultan al codificarla, así como el número de
categorías de cada variable.
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DE PREGUNTAS A VARIABLES
¿Cuántas variables, de qué tipo, cuántas categorías?
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Material docente de Carlos De la Puente Viedma
http://www.ucm.es/info/socivmyt/paginas/profesorado/perfiles2.htm#puente
DE PREGUNTAS A VARIABLES
¿Cuántas variables, de qué tipo, cuántas categorías?
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Material docente de Carlos De la Puente Viedma
http://www.ucm.es/info/socivmyt/paginas/profesorado/perfiles2.htm#puente
DE PREGUNTAS A VARIABLES
¿Cuántas variables, de qué tipo, cuántas categorías?
19
Material docente de Carlos De la Puente Viedma
http://www.ucm.es/info/socivmyt/paginas/profesorado/perfiles2.htm#puente
DE PREGUNTAS A VARIABLES
¿Cuántas variables, de qué tipo, cuántas categorías?
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Material docente de Carlos De la Puente Viedma
http://www.ucm.es/info/socivmyt/paginas/profesorado/perfiles2.htm#puente
DE PREGUNTAS A VARIABLES
¿Cuántas variables, de qué tipo, cuántas categorías?
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Material docente de Carlos De la Puente Viedma
http://www.ucm.es/info/socivmyt/paginas/profesorado/perfiles2.htm#puente
Creación de una matriz de datos a partir de
los distintos modelos de preguntas
presentados anteriormente.
Nombre Archivo “01_Ejercicio de Codificación”
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Creación de una matriz de datos:
Pasos:
1º) Definición y creación de las variables
(“Vista de Variables”(SPSS)), en función del libro de códigos)
2º) Introducción de datos
(“vista de datos”(SPSS))
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Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009
DE PREGUNTAS A VARIABLES Ejercicio de codificación en SPSS
LIBRO DE CÓDIGOS
CUESTIONARIOS A CODIFICAR
V1: Nombre Id
ID:01
Sexo: Hombre
Edad:23
Estudios: Medios
Valoración: 7
V2: Sexo
Categorías:
Hombre = 1
Mujer = 2
Ocio: TV
ID:02
Sexo: Mujer
Edad:22
Estudios: Altos
Valoración: 8
Ocio: Videojuegos
V3: Edad (en años)
V4: Estudios:
Categorías:
Bajos = 1
Medios = 2
Altos = 3
Ns/Nc = 9
V5: Valoración del Interés:
De 1 (mínimo)
a 10 (máximo)
V6: Ocio: (Variable abierta/cadena)
Ponemos el texto “tal cual”.
Nombre Archivo “01_Ejercicio de Codificación”
ID:03
Sexo: Mujer
Edad:25
Estudios: NC
Valoración: 4
ID:04
Sexo: Hombre
Edad:24
Estudios: Altos
Valoración: 8
Ocio: Lectura
Ocio: Beber Cerveza
ID:05
Sexo: “12” “ “
Edad:24
Estudios: Bajos
Valoración: 3
ID:06
Sexo: Mujer
Edad:
Estudios: Medios
Valoración: 5
Ocio:
Ocio: TV
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Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009
UNIDAD 2
ANALISIS UNIVERIABLE
Análisis descriptivo (univariable) de los datos, medidas de
tendencia central, dispersión y forma. Representaciones gráficas
mediante SPSS (barras, histogramas).
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CASOS PERDIDOS i
Tipos de casos perdidos:
a) Por el Sistema.
b) Por el Usuario.
c) Errores y “”Casos Atípicos””.
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Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009
VALORES PERDÍDOS y CASOS ATÍPICOS
Por Sistema
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Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009
VALORES PERDÍDOS y CASOS ATÍPICOS
Por Usuario
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Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009
VALORES PERDÍDOS y CASOS ATÍPICOS
Casos atípicos o erróneos (localización)
1) Mediante tabla de Frecuencias.
a) Información de las Variables
b) “Ir al Caso” (esto más adelante)
c) “Buscar”.
2) Mediante comandos
Datos/Identificar casos atípicos
o
Analizar/Descriptivos/Explorar
(Análisis Exploratorio)
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Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009
CASOS PERDIDOS
Localización y tratamiento:
1) Cómo es la variable, forma (utilidades) y contenido (tabla de
frecuencias)
2) Localizar casos no validos (utilidades o recode)
3) Tratamiento: Eliminar, imputar…
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Localizar y tratar los valores perdidos.
Archivo: “03_ENI…”
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ESTADÍSTICOS Y RELACIÓN CON
LAS VARIABLES
Tipos de Estadísticos:
a) Tendencia Central.
b) Dispersión.
c) Frecuencias
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Elaboración: Asier Amezaga Etxebarría y
S. Christian Orgaz Alonso, 2009
33
34
Elaboración: Asier Amezaga Etxebarría y
S. Christian Orgaz Alonso, 2009
DIFERENCIA ENTRE GRÁFICO DE BARRAS E HISTOGRAMA
DIAGRAMA DE BARRAS
No hay distancia = Nominal/Ordinal
Sexo
HISTOGRAMA
HAY distancia = Numéricas
Edad
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Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009
Aplicación de estadísticos y gráficos en función del
tipo de variable y lectura, para el archivo creado
anteriormente.
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UNIDAD 3
TRAMIENTO DE LOS DATOS
Codificación y Recodificación de variables. Comandos de
transformación/creación de variables -Compute, If y Recode-. Creación
de índices y escalas. Filtros y selección de casos. Ponderación.
Lectura de ficheros de datos: Importar, Exportar, Fundir archivos y
Microdatos. Depuración de la matriz de datos. Tratamiento de la no
respuesta y de la múltiple respuesta. Protocolo de explotación e
interpretación de datos con estadísticos descriptivos.
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Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009
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