1 1 Curso de Apoyo y Síntesis: Facultad de CCPP y Sociología UCM Dto. Sociología IV Becario de Colaboración: 2009/2010 S. Christian Orgaz Alonso ATENCIÓN: Material incompleto pendiente de revisión, no distribuir. No es una versión final, pendiente de inserción de referencias bibliográficas, corrección final, etc. NO DISTRIBUIR. MATERIAL INCOMPLETO sujeto a erratas, errores y omisiones.

2 2 [email protected] Correo del grupo (comunicación y envíos): http://groups.google.com/group/spss2010 Dirección del grupo (descarga de archivos): [email protected] Correo personal (comentarios, dudas individuales…):

3 3 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

4 4 ÍNDICE UNIDAD 7: ANALISIS MULTIVARIABLE I REGRESIÓN LINEAL ANALISIS MULTIVARIABLE I REGRESIÓN LINEAL UNIDAD 8: ANALISIS MULTIVARIABLE II

5 5 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.

6 6 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.

7 7 NIVEL DE MEDIDA DE LAS VARIABLES

8 8 NIVEL DE MEDICIÓN DE LAS VARIABLES (I) NOMINAL ORDINAL INTERVALO RAZÓN ““CUALITATIVAS”” ““CUANTITATIVAS”” Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009

9 9 NIVEL DE MEDICIÓN DE LAS VARIABLES (I) NOMINAL ORDINAL INTERVALO RAZÓN ““CUALITATIVAS”” ““CUANTITATIVAS”” Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009 SexoClase SocialGrados CentígradosEdad

10 10 NIVEL DE MEDICIÓN DE LAS VARIABLES (I) NOMINAL ORDINAL INTERVALO RAZÓN Clasificación Orden Clasificación Distancia Orden Clasificación 0 Absoluto Distancia Orden Clasificación ““CUALITATIVAS”” ““CUANTITATIVAS”” SexoClase SocialGrados CentígradosEdad Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009

11 11 VARIABLES FICTICIAS O “DUMMY” (II) DUMMY Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009 Variables Nominales u Ordinales Sexo: Hombre = 1 Mujer = 2 Sexo: Hombre = 1 No Hombre = 0 --------------------------------- Mujer = 1 No Mujer = 0 Estado Civil: Soltero = 1 Casado = 2 Divorciado = 3 Estado Civil: Con pareja = 1 Sin pareja= 0

12 12 NIVEL DE RELACIÓN DE LAS VARIABLES (II) [Dependencia estadística, Contraste de Hipótesis] [Dependencia estadística, Contraste de Hipótesis] INDEPENDIENTE/S DEPENDIENTE Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009 INTERVINIENTES ¿Nominal, Ordinal o Intervalo Razón? ESPURIAS Tipo de prueba De significación Latentes 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 “sofocamiento” es una relación espuria. 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 “sofocamiento” es una relación espuria. (Fuente: Wikipedia)

13 13 ESQUEMA BIVARIABLE y MULTIVARIABLE (Nominal/Ordinal)*(Nominal/Ordinal)(Nominal/Ordinal)* Numérica o Sólo numérica Numérica/s*Numérica/s Chi-CuadradoContraste de Medias y Anova Correlación (También categórica) y Técnicas Multivariables Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009 Tema IV Tema V Tema VI-VII-VIII

14 14 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 Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009 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])

15 15 De preguntas a variables: De preguntas a variables: Del cuestionario a la matriz de datos

16 16 Identifica para cada pregunta el número de variables que resultan al codificarla, así como el número de categorías de cada variable.

17 17 DE PREGUNTAS A VARIABLES ¿Cuántas variables, de qué tipo, cuántas categorías? Material docente de Carlos De la Puente Viedma http://www.ucm.es/info/socivmyt/paginas/profesorado/perfiles2.htm#puente

18 18 ¿Cuántas variables, de qué tipo, cuántas categorías? DE PREGUNTAS A VARIABLES Material docente de Carlos De la Puente Viedma http://www.ucm.es/info/socivmyt/paginas/profesorado/perfiles2.htm#puente

19 19 ¿Cuántas variables, de qué tipo, cuántas categorías? DE PREGUNTAS A VARIABLES Material docente de Carlos De la Puente Viedma http://www.ucm.es/info/socivmyt/paginas/profesorado/perfiles2.htm#puente

20 20 ¿Cuántas variables, de qué tipo, cuántas categorías? DE PREGUNTAS A VARIABLES Material docente de Carlos De la Puente Viedma http://www.ucm.es/info/socivmyt/paginas/profesorado/perfiles2.htm#puente

21 21 ¿Cuántas variables, de qué tipo, cuántas categorías? DE PREGUNTAS A VARIABLES Material docente de Carlos De la Puente Viedma http://www.ucm.es/info/socivmyt/paginas/profesorado/perfiles2.htm#puente

22 22 Creación de una matriz de datos a partir de los distintos modelos de preguntas presentados anteriormente. Nombre Archivo “01_Ejercicio de Codificación”

23 23 Creación de una matriz de datos: 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)) Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009

24 24 ID:01 Sexo: Hombre Edad:23 Estudios: Medios Valoración: 7 Ocio: TV ID:02 Sexo: Mujer Edad:22 Estudios: Altos Valoración: 8 Ocio: Videojuegos ID:03 Sexo: Mujer Edad:25 Estudios: NC Valoración: 4 Ocio: Lectura ID:04 Sexo: Hombre Edad:24 Estudios: Altos Valoración: 8 Ocio: Beber Cerveza ID:05 Sexo: “12” “ “ Edad:24 Estudios: Bajos Valoración: 3 Ocio: ID:06 Sexo: Mujer Edad: Estudios: Medios Valoración: 5 Ocio: TV DE PREGUNTAS A VARIABLES Ejercicio de codificación en SPSS V1: Nombre Id V2: Sexo Categorías: Hombre = 1 Mujer = 2 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”. CUESTIONARIOS A CODIFICAR LIBRO DE CÓDIGOS Nombre Archivo “01_Ejercicio de Codificación” Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009

25 25 Análisis descriptivo (univariable) de los datos, medidas de tendencia central, dispersión y forma. Representaciones gráficas mediante SPSS (barras, histogramas). UNIDAD 2 ANALISIS UNIVERIABLE

26 26 CASOS PERDIDOS i Tipos de casos perdidos: a) Por el Sistema. b) Por el Usuario. c) Errores y “”Casos Atípicos””. Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009

27 27 VALORES PERDÍDOS y CASOS ATÍPICOS Por Sistema Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009

28 28 VALORES PERDÍDOS y CASOS ATÍPICOS Por Usuario Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009

29 29 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 oAnalizar/Descriptivos/Explorar (Análisis Exploratorio) (Análisis Exploratorio) Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009

30 30 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… CASOS PERDIDOS

31 31 Localizar y tratar los valores perdidos. Archivo: “03_ENI…”

32 32 Tipos de Estadísticos: a) Tendencia Central. b) Dispersión. c) Frecuencias ESTADÍSTICOS Y RELACIÓN CON LAS VARIABLES

33 33 Elaboración: Asier Amezaga Etxebarría y S. Christian Orgaz Alonso, 2009

34 34 Elaboración: Asier Amezaga Etxebarría y S. Christian Orgaz Alonso, 2009

35 35 DIFERENCIA ENTRE GRÁFICO DE BARRAS E HISTOGRAMA No hay distancia = Nominal/OrdinalHAY distancia = Numéricas Sexo Edad Sexo Edad DIAGRAMA DE BARRAS HISTOGRAMA DIAGRAMA DE BARRAS HISTOGRAMA Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009

36 36 Aplicación de estadísticos y gráficos en función del tipo de variable y lectura, para el archivo creado anteriormente.

37 37 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. Elaboración: S. Christian Orgaz Alonso, 2009