C L A S E1
- 1. COMPUTACIÓN II FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD ESCUELA DE ENFERMERÍA Docente del Curso: Ing. Zenaida Huanca Llamo
- 2. INTRODUCCIÓN AL SPSS El SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) es un programa estadístico informático muy usado en las ciencias sociales y empresas de investigación de mercado. Como programa estadístico es muy popular su uso debido a la capacidad de trabajar con bases de datos de gran tamaño. En la versión 12 es de 2 millones de registros y 250.000 variables. Además, de permitir la recodificación de las variables y registros según las necesidades del usuario.
- 3. SPSS Fue creado en 1968 por Norman H. Nie, C. Hadlai (Tex) Hull y Dale H. Bent. Entre 1969 y 1975 la Universidad de Chicago por medio de su National Opinion Research Center estuvo a cargo del desarrollo, distribución y venta del programa. A partir de 1975 corresponde a SPSS Inc. Originalmente el programa fue creado para grandes computadores. En 1970 se publica el primer manual de usuario del SPSS por Nie y Hall. Este manual populariza el programa entre las instituciones de educación superior en EE.UU. En 1984 sale la primera versión para computadores personales.
- 4. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA (CONCEPTOS BÁSICOS) La estadística tiene como finalidad estudiar detalladamente las características de una muestra de datos. Este estudio se realiza a través de variables. Variables: Son cantidades que pueden tomar distintos valores de un momento a otro, y son propiedades de los casos que pueden tomar distintos valores. Ej. En la investigación de ejemplo se estudian las características de una muestra de 150 sujetos. Se estudian siete variables: Edad, sexo, estatus, región, ci, estatura y peso. La edad es una propiedad (tiempo vivido) de los casos (sujetos en este caso) que pueden tomar distintos valores. Sexo es una variable porque puede tomar distintos valores: hombre o mujer.
- 5. Variables y Casos : Todo conjunto de datos puede ser visto como una matriz. Las filas se corresponden con los distintos sujetos o unidades de investigación, sobre los que se han realizado las distintas observaciones. Ésta últimas se corresponden con las columnas. Los sujetos (filas) suelen denominarse casos y las observaciones (columnas) suelen denominarse variables . A modo de ejemplo, por caso, dependiendo del estudio, puede entenderse un paciente, o bien una muestra de laboratorio, o una visita médica o un episodio de recurrencia de una enfermedad.
- 6. Estas variables miden una magnitud de los sujetos resultando en un valor numérico. Utilizan escalas numéricas y sí tiene sentido medir la distancia que hay entre posibles valores de los datos. En estas variables cabe distinguir aquellos casos donde el punto cero es arbitrario (medición a nivel de intervalo ) como por ejemplo la temperatura, o datos donde el cero es un punto fijo ( nivel de razón ) como por ejemplo el peso o la glucemia. Si bien el SPSS no hace distinción entre variables del tipo escala, los procedimientos estadísticos distinguen entre variables discretas y continuas . En el primer caso el conjunto de posibles valores de la variable es finito siendo en el segundo continuo. Un ejemplo de variable discreta es el número de días de ingreso en un Hospital, y un ejemplo de variable continua es la glucemia. En esta escala de medición no tiene sentido medir la distancia entre posibles valores de la variable ni se pueden realizar operaciones aritméticas con ellos pues no toman valores numéricos específicos ni existe proporcionalidad entre categorías vecinas. Sí pueden sin embargo ser ordenados pues existe una relación de orden entre las distintas clases o categorías. El pronóstico de una enfermedad ( menos grave, grave, más grave ) es un dato medido en escala ordinal. Las observaciones se clasifican en categorías (mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas) sin que éstas tengan un orden específico (por ejemplo los grupos sanguíneos). Un caso particular de datos nominales es el caso de los datos dicotómicos en los que existen sólo dos categorías (como por ejemplo en el sexo). Escala Ordinales Nominales Cuantitativas Miden la magnitud de una medida sobre un individuo. Cualitativas Contienen información cualitativa de los sujetos denotando la cualidad o la categoría a la que pertenece un sujeto. TIPOS DE VARIABLES
- 7. Relaciones bivariadas: ci, peso y estatura Mediante: Coeficiente de correlación de Pearson. Gráficas de dispersión (Scatter). Recta de regresión lineal. Relaciones de las variables: Sexo, estatus; región Mediante: Tablas de contingencia (Crosstabs), Chi cuadrado,Coef. De contingencia, Phi, V de Cramer, Lambda. Gráfica de Barras. Porcentaje por celdilla. Se estudian con los mismos estadísticos: Histograma Descriptivos: media, desviación típica, máximo, mínimo, amplitud, los coeficientes de asimetría y apuntamiento. DE RAZÓN Valores distintos. Se pueden ordenar. Existe una unidad común. Existe un cero real. Ej. Peso, edad, estatura DE INTERVALO Valores distintos. Se pueden ordenar. Existe una unidad común. Ej- CI ORDINALES Valores distintos. Se pueden ordenar. Ej- estatus socioeconómico : Alto, Medio, Bajo Se estudian con : Distribución de frecuencias. Gráfica de sectores si hay pocos valores distintos. Descriptivos : mediana, máximo, mínimo, rango o amplitud. Con más de 10 valores distintos se analizan como variables de intervalo. En el caso de depuración de ítems de pruebas y encuestas se utilizan los índices de asimetría y apuntamiento CUANTITATIVAS Sus valores son distintos y se pueden ordenar ( de mayor a menor). CUALITATIVAS O NOMINALES Sus valores son distintos. Ej. Sexo : hombre, mujer. Región : norte, este, oeste, sur. Se estudian mediante: La distribución de frecuencias. La gráfica de barras o de sectores Un estadístico descriptivo: La MODA. TIPOS DE VARIABLES