Manual PSPP - Métodos y Técnicas de investigación - ULS

MANUAL BÁSICO DE ANÁLISIS DE DATOS CON PSPP
Juan Moncada Herrera
Departamento de Ciencias Matemáticas y Física
Universidad Católica de Temuco
jmoncada@uctemuco.cl
CONCEPTOS PRELIMINARES ....................................................... 1
La Tabla de Datos ............................................................ 1
Recursos informáticos para el análisis de datos .............................. 2
EL PROGRAMA PSPP.............................................................. 3
Obtención e instalación del programa ......................................... 4
Puesta en marcha ............................................................. 4
Gestión de datos ............................................................. 6
Selección de casos de un archivo de datos ................................... 12
Análisis de datos ........................................................... 14
Un ejemplo .................................................................. 14
Resumen de principales opciones de análisis de PSPP ......................... 19
CONCEPTOS PRELIMINARES
El análisis de datos depende directamente de la naturaleza de los mismos. Por tal razón, una de las primeras
cuestiones a resolver a la hora de intentar un análisis de datos tiene que ver precisamente con el tipo de datos
disponible. En este sentido, hay sólo dos alternativas para la naturaleza de la información (o de los datos):
Información o datos cualitativos, o bien información o datos cuantitativos.
Si la información disponible es de naturaleza cualitativa, y dependiendo del tipo de investigación, los análisis
pueden consistir de: Análisis narrativo, Semiótica, Análisis de contenido, Análisis del discurso, Teoría funda-
mentada, Hermenéutica, Fenomenología, entre otras formas de análisis. A su vez, los procedimientos más
frecuentemente utilizados son codificación, inducción analítica, mapas cognitivos, incidentes críticos, entre
otros. En cambio, si la información que se desea analizar es de tipo cuantitativo, entonces su análisis suele ser
de tipo estadístico, entendiendo por tal la movilización de una serie de recursos y procedimientos tendientes a
la elaboración de síntesis de la información con el fin de proveer de mensajes lo más informativos posible. Al
igual que en el caso cualitativo, estos análisis naturalmente dependen de los objetivos que se persiguen en la
investigación. De modo muy general puede tratarse de análisis descriptivos, análisis comparativos, análisis
relacionales, análisis para la reducción del número de variables, análisis para la agrupación y la clasiﬁcación
de elementos, entre otros.
La Tabla de Datos
Un aspecto fundamental en el análisis estadístico de los datos es su disposición en una estructura determinada.
Esta estructura es generalmente recogida en lo que se denomina Tabla de Datos. Así como los objetivos son
uno de los aspectos más relevantes en una investigación, la Tabla de Datos es también la componente más
importante en el proceso de análisis. Tan importante es, que si no se dispone de ella no es posible el análisis
(estadístico) de los datos.
La construcción de la tabla de datos es un proceso que se inicia en la formulación misma de la investigación, y
debe orientar, de manera especial, la elaboración de los instrumentos de recogida de información. Construir
una tabla de datos significa adelantarse a las categorías que la investigación revelará, codificar y recodificar
información a priori o a posteriori, precisar la naturaleza de la información que se obtendrá así como las uni-
dades sobre las que se llevarán a cabo las distintas mediciones o sobre las que se observarán características

SOBRE SOFTWARE ESTADÍSTICO
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previamente definidas. Como puede apreciarse, la elaboración de la tabla de datos puede ser un proceso com-
plejo, que requiere generalmente de la participación de equipos o de expertos en la temática en estudio.
Una Tabla de Datos no es más ni menos que una disposición de la forma siguiente:
Individuo Variable 1 Variable 2 … Variable p
1 Valor 1_1 Valor 1_2 … Valor 1_p
2 Valor 2_1 Valor 2_2 … Valor 2_p
… … … … …
N Valor n_1 Valor n_2 … Valor n_p
Estructura de una Tabla de Datos
En una investigación cada uno de los elementos que constituyen la tabla de datos debe estar claramente defi-
nido. Esto que, a primera vista parece bastante obvio, a veces resulta no serlo tanto. Por ejemplo, la Encuesta
CASEN recoge diversa y variada información socio-demográfica por medio de un instrumento que contiene
una serie de preguntas que el entrevistado debe responder, ya sea a título personal, o en representación de los
integrantes de su grupo familiar. En este contexto surgen tres unidades de observación (o individuos estadísti-
cos): el o la Jefe de Hogar, cada integrante del grupo familiar, y la propia unidad familiar (la vivienda). Así, la
definición, reconocimiento y precisión de los individuos estadísticos y de las variables correspondientes pasan
a formar parte de uno de los procesos más relevantes en la estructura de cualquier encuesta.
Por todo lo anterior, la tabla de datos es un elemento al que se debe prestar la mayor atención posible, después
del proceso de recogida de información.
Recursos informáticos para el análisis de datos
En muchas situaciones, y particularmente en la actualidad, el análisis de la información o el procesamiento de
los datos es casi imposible realizarlos con herramientas elementales y básicas, como una calculadora. Esto
debido a los grandes volúmenes de información disponibles, o simplemente porque estándares internacionales
y la propia práctica científica requieren que los análisis estadísticos sean llevados a cabo con ayuda de herra-
mientas y recursos que den garantía de precisión y validez. En estos casos se hace necesario el uso de sistemas
especializados en el tratamiento de la información, como los provenientes de la Informática y la Computación.
La primera disponiendo de programas que facilitan los cálculos y la organización de datos, y la segunda pro-
porcionando instrumentos técnicos que facilitan el trabajo de los primeros.
En la actualidad es casi inimaginable el tratamiento estadístico sin el apoyo de software estadístico. Entonces
surge un problema adicional que resolver a la hora de decidir tratar estadísticamente un conjunto de datos:
¿qué software utilizar? La respuesta a veces no es tan simple. Requiere de conocer el tipo o naturaleza de los
datos, las preguntas que se desee responder a partir de los datos, la estructura en la que se nos presentan los
datos, etc. Hoy en día existe una infinidad de productos informáticos orientados al tratamiento estadístico de
datos. Los hay libres y gratuitos, cuya filosofía es el crecimiento y desarrollo colectivo de la sociedad, y cuyo
desarrollo es producto del esfuerzo de grupos y equipos humanos que trabajan, muchas veces de forma desin-
teresada, porque otros progresen y hagan progresar a la sociedad a la cual pertenecen. En esta línea de trabajo
se pueden encontrar desde sistemas operativos hasta programas de entretención.
El software propietario es otra alternativa, particularmente para el análisis estadístico. Como es bien sabido,
este tipo de producto se ofrece, generalmente, en términos de licencia de uso, está protegido por las leyes de
Copyright y su desarrollo lo llevan a cabo empresas del rubro. Algunos de estos productos son SPSS, SAS,
SYSTAT, Stata, Minitab, XLSTAT, entre muchos otros.

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En cualquier escenario, y en el contexto de una investigación de gran envergadura, es muy difícil que un único
producto sea capaza de satisfacer todas las necesidades de análisis de datos, y por lo general habrá que apoyar
aquellos análisis, así como la comunicación de resultados, en dos o más productos.
Desde el punto de vista del análisis de datos, y en atendiendo a la filosofía que los sustentan, en estas notas se
presentan y discuten algunas alternativas libres de productos de software.
Mapa conceptual del software libre. Fuente: wikipedia.com
Muchos de los productos de distribución libre (y de código abierto) se circunscriben al proyecto GNU1
, y se
distribuye bajo los términos de licencias GPL (General Public Licence), de las cuales la más conocida es la
GNU GPL. Bajo estas licencias, el autor o creador de un producto de software conserva los derechos de autor;
pero permite la redistribución del producto, la modificación del código, siempre que el producto resultante
siga estando bajo la licencia GNU GPL.
Entre los productos de software libre disponibles en la actualidad para el análisis de datos, destacan el pro-
grama R (www.r-project.org), que en los últimos años ha conseguido una importante de cantidad de adeptos,
distribuidos entre usuarios personales e institucionales. Este producto es hoy uno de los mejores disponibles.
Otro producto de software, distribuido bajo la misma licencia GNU GPL, es el programa PSPP, mismo que
describimos en las secciones siguientes.
EL PROGRAMA PSPP
1
El proyecto GNU fue iniciado por Richard Stallman con el objetivo de crear un sistema operati-
vo completamente libre: el sistema GNU.

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El programa PSPP es un software libre, de código abierto. Esto significa que sus potencialidades aumentan
con el aporte de usuarios dispuestos a colaborar en su desarrollo, usuarios que forman parte de una extensa
comunidad distribuida en todo el mundo, permitiendo y promoviendo el intercambio de información y el tra-
bajo interdisciplinario.
Existen versiones de PSPP para diversas plataformas (Linux, Windows, Mac OS X). En estas notas se utilizó
la versión para Windows del programa.
Obtención e instalación del programa
El software se puede descargar desde el sitio www.gnu.org/software/pspp. En este mismo sitio, además, existe
diversa documentación, relacionada con plataformas, uso, etc.
La instalación del programa es muy sencilla: simplemente, dando doble click sobre el icono del programa de
instalación, se pone en funcionamiento el proceso automático de instalación, proceso que lleva unos breves
minutos, tras lo cual se habilita un acceso directo al programa y a un manual en formato pdf (en inglés).
A la fecha de creación de este documento, la versión disponible del software era la 0.8.1, de fecha 01 de no-
viembre de 2013. En este documento se utilizó la versión 0.8.0, ya que la versión 0.8.1 presenta algunos pro-
blemas de formato (no de procesos), especialmente en la barra de iconos.
Puesta en marcha
La puesta en funcionamiento del programa puede hacerse mediante el acceso directo o bien a través del menú
Inicio de Windows (figura siguiente).
La puesta en funcionamiento de este programa, como ocurre con la mayoría de los software, provee al usuario
de una interfaz2
de comunicación con el programa, que se denomina abreviadamente GUI, por sus siglas en
inglés, y que podríamos llamar simplemente “la consola”. Éste es un espacio (o ventana) en la que el usuario
se comunica con el software. Esta comunicación puede ser, básicamente, de dos formas: mediante una serie de
dispositivos (botones, cuadros de diálogo, etc.) pre-programados para llevar a cabo tareas específicas sin más
que dar uno o más clicks. La otra forma de comunicación es mediante un diálogo directo, ajustado a la medida
del usuario, que usa el lenguaje de programación del software. Es la línea de comandos o la ventana de Sinta-
xis. Es muy común que los usuarios prefieran la primera forma de interacción con un software, ya que la se-
2
Una interfaz de usuario es cualquier medio de comunicación de un usuario (persona) con un dispositivo, máquina,
software, etc.

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gunda requiere de tener a mano las diversas formas de sintaxis con las que solicitar los análisis respectivos.
Sin embargo, el uso y manejo, aunque sea a nivel elemental, de la segunda forma de interacción, le da al usua-
rio un espectro muchísimo más amplio de posibilidades de análisis, y acceso a rutinas o funciones que muchas
veces no están disponibles en la parte gráfica de la consola.
El software PSPP provee al usuario de las dos formas antes descritas para interactuar, y las dispone en un
mismo dispositivo: la ventana principal del programa, que es también la ventana de Datos. En esta ventana, y
particularmente en el menú Archivo, se puede activar la ventana de Datos y la ventana de Sintaxis, tal como se
muestra en la figura siguiente, aunque en primer lugar, tal como se comentará más abajo, lo primero que el
programa dispone es la ventana de Datos.
Un aspecto parcial de las ventanas de Datos y de Sintaxis, respectivamente, son las siguientes figuras:

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Gestión de datos
Hay básicamente dos situaciones relacionadas con la disponibilidad de datos en PSPP para su posterior análi-
sis: escribir los datos directamente, usando para ello la ventana de Datos, única opción cuando se trata la pri-
mera disposición de los datos en formato digital (vaciado de una encuesta a un software). La otra opción, para
datos ya digitados en algún otro formato, es la importación de aquel formato externo al formato usado por
PSPP. Esta opción es útil cuando, por ejemplo, se tienen datos disponibles en formatos como Excel, ASCII,
SPSS, etc. En cualquiera de los dos casos, la disponibilidad de datos se hace en la ventana de Datos, la que
tiene una apariencia similar a la de la figura siguiente:
Dejaremos el ingreso directo de datos para otra oportunidad, y ahora nos centraremos en la segunda forma de
disponer datos para análisis estadísticos: la importación.
Una de las primeras opciones que se revisan respecto de la gestión de datos de un software es la forma en que
éste recupera datos en formatos externos. En la versión aquí utilizada desgraciadamente no funciona la impor-
tación desde planillas Excel de Microsoft Office o Calc de LibreOffice. Por esto, y siguiendo los esquemas de
importación de datos de gran parte de los programas de software, una de las mejores alternativas es disponer
los datos en formato texto, lo que puede hacerse usando un editor de texto plano (ASCII) como el Block de
Notas de Windows o alguno similar.
Ilustraremos los diversos pasos del proceso de importación con los datos de HATCO. Estos datos provienen
de las encuestas que la “Compañía Hair, Anderson y Tahtam” aplica a sus clientes (se trata de una situación
ficticia, y sólo persigue fines pedagógicos). Se encuentra disponible y utilizada en el texto HAIR-
ANDERSON-TATHAM-BLACK: ANÁLISIS MULTIVARIANTE. 5° Edición. Prentice-Hall. Madrid, 1999

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(En las páginas 24 a 26 se describe esta base de datos). Es una base de datos que consiste en 100 observacio-
nes de 14 variables de una empresa llamada HATCO. Se utilizan tres tipos de datos. La primera clase es la
percepción de HATCO sobre siete atributos identificados en estudios pasados como los más influyentes en la
elección de distribuidor. Los encuestados, ejecutivos de compras de empresas clientes de HATCO, puntúan a
HATCO sobre cada atributo. La segunda clase de información hace referencia a los resultados de compras
reales, bien sobre las evaluaciones de la satisfacción de los encuestados con HATCO, bien sobre el porcentaje
de sus compras de productos a HATCO. La tercera clase de información contiene características generales de
las empresas clientes (por ejemplo, tamaño de la empresa, tipo de industria). En resumen, hay disponible en
estos datos información cualitativa y cuantitativa. A continuación se proporciona una breve descripción de las
variables.
x1 Velocidad de entrega - tiempo que transcurre hasta que se entrega el producto, una vez que se hubo
confirmado el pedido.
x2 Nivel de precio - nivel de precios percibido por los clientes industriales.
x3 Flexibilidad de precios - la disposición percibida en los representantes de HATCO para negociar el
precio de todas las compras.
x4 Imagen del fabricante - imagen conjunta del fabricante/distribuidor.
x5 Servicio - nivel conjunto de servicio necesario para mantener una relación satisfactoria entre el oferen-
te y el comprador.
x6 Imagen de la fuerza de ventas - imagen conjunta de la fuerza de ventas del fabricante.
x7 Calidad del producto - nivel de calidad percibido en un producto particular (por ejemplo, el acabado o
el rendimiento).
x9 Nivel de fidelidad - cuánto se compra a HATCO del total del producto de la empresa, medido en una
escala porcentual, que va desde 0 al 100 por cien.
x10 Nivel de satisfacción - satisfacción del comprador con las compras anteriores realizadas a HATCO,
medida en la misma escala de clasificación que las variables x1 a x7.
x8 Tamaño de la empresa - tamaño relativo de la empresa respecto a otras empresas en el mismo merca-
do. Esta variable tiene dos categorías: 0 = pequeña y 1 = grande.
x11 Compra detallada - medida por la cual un comprador particular evalúa cada compra separadamente
(análisis del valor total) o en función de una compra detallada, donde se especifican precisamente las
características del producto deseado. Esta variable tiene dos categorías: 0 = uso de la compra detallada
y 1 = emplea la aproximación al análisis del valor total, evaluando cada compra por separado.
x12 Estructura de la adquisición - método de adquisición/compra de productos a una compañía en particu-
lar. Esta variable tiene dos categorías: 0 = adquisición descentralizada y 1 = adquisición centralizada.
x13 Tipo de industria - clasificación de la industria a la que pertenece el comprador del producto. Esta
variable tiene dos categorías: 0 = otras industrias y 1 = industria de la clase A.
x14 Tipo de situación de compra - tipo de situación a la que se enfrenta el comprador. Esta variable tiene
tres categorías: 1 = nueva tarea, 2 = recompra similar modificada y 3 = recompra simple.
Un aspecto parcial del archivo Calc (Excel) conteniendo los datos es:
Obs x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 x14
1 4,1 0,6 6,9 4,7 2,4 2,3 5,2 0 32,0 4,2 1 0 1 1
2 1,8 3,0 6,3 6,6 2,5 4,0 8,4 1 43,0 4,3 0 1 0 1
3 3,4 5,2 5,7 6,0 4,3 2,7 8,2 1 48,0 5,2 0 1 1 2
4 2,7 1,0 7,1 5,9 1,8 2,3 7,8 1 32,0 3,9 0 1 1 1
5 6,0 0,9 9,6 7,8 3,4 4,6 4,5 0 58,0 6,8 1 0 1 3

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Como primer paso se copian los datos en formato .txt, lo que puede hacerse “copiando” todos los datos y lue-
go “pegarlos” en un archivo del Block de Notas de Windows. Se obtendrá una estructura como la que sigue:
Si la apariencia parece un tanto “desordenada”, no intentar “arreglarla”, porque la estructura de este archivo
tiene caracteres de separación y de definición definidos de manera que el software leerá los datos sin proble-
mas.
Seguidamente se graba este archivo de texto.
Luego de lo anterior, y desde el menú Archivo de PSPP, se selecciona la opción Importar datos (figura si-
guiente).
Una vez seleccionada esta opción, se da la ubicación del archivo, y se siguen las indicaciones y procedimien-
tos que van apareciendo. La primera de estas opciones tiene que ver el separador de los campos de los datos.

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Otra de las opciones es Seleccionar datos para importar (figura siguiente), que hay que atender con
cuidado. En efecto, el programa pide “Seccionar la primera línea del archivo que contiene datos”. Como gene-
ralmente la primera línea (fila) de un archivo de datos contiene los nombres de las variables, lo lógico es indi-
car la segunda línea como la primera línea que contiene los datos, luego de lo cual se debe marcar la casilla de
verificación que indica “La línea por encima de la seleccionada contiene los nombres de las variables”, y se-
guidamente se clicka en el botón Adelante.

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Al clikcar en Aplicar finaliza el proceso de importación, con un resultado similar al que se muestra a conti-
nuación:
Es muy común que un archivo de datos contenga tanto información cuantitativa como cualitativa. Pero los
datos cualitativos casi siempre necesitan codificarse adecuadamente de modo de facilitar y hacer pertinentes
los análisis a la naturaleza de los datos. En este sentido es común que estos datos estén expresados en códigos
numéricos, como 1 para sexo femenino y 2 para sexo masculino, por ejemplo, en cuyo caso hay que indicar al
programa qué significan estos códigos 1 y 2. También puede ocurrir que los datos estén expresados en forma-
to “string” (o cadena de caracteres), como “Femenino” y “Masculino” para referirse al sexo de las unidades de
observación. En este caso hará falta también una recodificación de estos valores textuales en valores en forma-
to adecuado para ser tratados estadísticamente. Muchas veces el uso de códigos numéricos es una alternativa
satisfactoria.
La etiquetación (codificación) de una variable cualitativa en PSPP se hace en la pestaña Vista de variables del
software, en la parte inferior de la ventana principal del programa. Por otro lado, la conversión de una cadena
de caracteres en valores de una variable cualitativa puede mediante las opciones del menú Transformar, co-
mando Recodificación Automática… (figura siguiente).

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En el archivo que hemos importado, las variables x8, x11, x12, x13 y x14 son todas cualitativas, con códigos
0 (Pequeña) y 1 (Grande) para x8 (tamaño de la empresa), y así en las otras. La codificación de esta variable
se hace en la Vista de variables, parte inferior izquierda de la ventana de Datos, completando adecuada y con-
venientemente los campos correspondientes del cuadro de diálogo que se desplegará, y particularmente el
campo Etiquetas de Valor, tal como en la figura siguiente. En el campo Valor se anota el código numérico de
la variable, por ejemplo 0, y en el de Etiqueta de Valor la cadena de caracteres correspondiente, en el ejemplo,
Pequeña. Seguidamente se clicka en Añadir y se continúa con el siguiente valor de la variable. Cuando se
haya completado la codificación, se clicka en Aceptar.
Cuidar de cambiar la Medida de la variable (a Nominal).
La otra situación se da cuando se tiene una variable cuyos valores están expresados en caracteres (cadena). En
esta situación se desea recodificar esta variable de modo que la cadena asociada a cada valor se corresponda
con un código numérico. Para ilustrar esta forma considérese la variable x14, y supongamos que los valores
con los que aparece en el archivo de datos original son:
nueva_tarea; recompra_similar_modificada; recompra_simple.

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La codificación de variables como esta se facilita considerablemente con la opción Recodificación Automáti-
ca. La ventana de diálogo de esta opción es como la siguiente:
En el campo de la izquierda se busca la variable a recodificar (aquí se ha seleccionado x8, tamaño de la em-
presa) y se “pasa” al campo de Variable -> Nuevo nombre de la derecha. Seguidamente se completa el campo
Nuevo Nombre con un nombre para esta nueva variable (que contendrá la codificación) y se clicka el botón
Añadir Nuevo Nombre, luego de lo cual se clicka el botón Aceptar. La acción agrega, al final del archivo, una
nueva variable (columna) de nombre Situacion_compra, como muestra la figura siguiente.
Selección de casos de un archivo de datos
En muchas situaciones se requiere de restringir los análisis a un determinado subconjunto de datos (segmentar
el archivo de datos) que satisfacen determinada condición, como por ejemplo que los casos a considerar sean
personas de sexo femenino. Algunas de estas posibilidades están disponibles en la opción Seleccionar casos
del menú Datos (figura siguiente).

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Sin embargo, aún no está disponible esta opción en la interfaz gráfica del programa (ventana de Datos), aun-
que sí lo está vía la ventana de Sintaxis. Para ilustrar el uso de esta forma de seleccionar un conjunto de casos
que satisfagan cierta condición, supóngase que la variable Sexo contiene los códigos 1 para Femenino, y 2
para Masculino, y que deseamos seleccionar todos aquellos casos de Sexo Femenino. Para hacer esto se abre
una ventana de sintaxis, lo que se hace en el menú Archivo, opción Nuevo y seguidamente Sintaxis (figura
siguiente)

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Esta secuencia hace disponible en la ventana Editor de sintaxis. En esta ventana se escriben las siguientes
líneas, tal como se muestra en la figura que sigue:
TEMPORARY
SELECT IF Sexo=1
Luego, en el menú Ejecutar de esta ventana, se clicka en Todos.
En la opción Seleccionar casos del menú Datos hay otras formas de seleccionar casos que pudieran ser de
interés en determinadas circunstancias.
Análisis de datos
PSPP es un software en desarrollo, lo cual significa que hay muchas funciones básicas que no están aún dis-
ponibles vía interfaz gráfica, y algunas que, estando disponibles, aún no tienen el nivel de desarrollo que de-
bieran tener. Por ejemplo, no hay todavía un menú para construir gráficos de barras, ni simples ni agrupadas,
gráficos estos útiles para la representación de datos categóricos. En el menú Analizar-Explorar se pueden ob-
tener gráficos circulares. No obstante desde la ventana de sintaxis sí es posible obtener una gama importante
de opciones que no están disponibles desde la ventana principal del software.
En el menú Analizar se encuentra la opción Estadística Descriptiva, mediante la cual se puede desarrollar es-
tadística exploratoria y descriptiva, con algunas opciones de gráficos en ciertos casos. A la fecha de elabora-
ción de este documento aún no existían más opciones en la interfaz gráfica para la elaboración de gráficas
asociadas al análisis de datos; pero el tratamiento a nivel numérico parece bastante bueno y completo. No
obstante, desde la ventana de Sintaxis se pueden obtener algunas representaciones, como histogramas y box-
plot, además de estadísticas descriptivas e inferenciales.
Un ejemplo
Nada mejor que un ejemplo para ilustrar la puesta en práctica de un software. Para ello se considera el archivo
de datos HATCO, y nos proponemos explorar el Nivel de satisfacción de los clientes (x10) en función del
tamaño de la empresa cliente (x8). Informar de esta situación implica dos procesos: Explorar el nivel de satis-
facción y establecer si las diferencias observadas son o no significativas. Lo primero es Estadística Descripti-
va, mientras que lo segundo, Estadística Inferencial. Para llevar a cabo cualquiera de estos procesos o análisis,
lo primero a realizar es disponer de un archivo de datos en formato interpretable por PSPP, es decir, importar
los datos a PSPP desde su formato original y hacer las codificaciones correspondientes, lo que ya se hizo se-
gún lo explicado más arriba. Por lo tanto, suponemos que los datos están disponibles en un archivo PSPP, y
que hemos nombrado como “HATCO.sav” (la extensión .sav es propia del programa SPSS, programa propie-
tario muy conocido y de amplio uso en el mundo académico. Esto le da al PSPP una de las más importantes
características: compatibilidad casi total con SPSS).

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Cuando se quiere hacer un informe de determinada información, como
el ejemplo que estamos analizando, una de las primeras partes de dicho
informe debe mostrar la información disponible. En este caso debería
mostrarse la distribución de las empresas estudiadas según su tamaño
(composición de la muestra), así como la característica observada. En
relación a la conformación de la muestra, digamos que en la muestra
hay 60 empresas pequeñas y 40 empresas grandes, distribución resumi-
da en el gráfico adjunto (y obtenida siguiendo la ruta Analizar-
>Estadística Descriptiva->Frecuencias…)
Seguidamente mostraremos, también mediante recursos gráficos, la distribución global de la variable Nivel de
satisfacción (x10). Esto lo podemos hacer siguiendo la secuencia
Analizar->Estadística Descriptiva->Frecuencias…
acción que despliega un cuadro de diálogo similar al siguiente.
En este cuadro seleccionamos la variable x10 y la “pasamos” al campo Variable(s): de la derecha. En las op-
ciones de Gráficas… marcamos la casilla Dibujar histogramas. Si se desea también, aquí mismo, puede mar-
carse la casilla Sobreimprimir curva normal. En las opciones del botón Tablas de Frecuencias…, sección Mos-
trar tabla de frecuencias, elegimos Nunca, puesto que, por tratarse de una variable continua, el sistema cons-
truiría una tabla en la que registra la frecuencia de cada observación. Precisamente ésta es la razón por la que
se está haciendo un histograma. Finalizada la completación de los distintos campos, se clicka en Aceptar, con
lo cual los resultados se disponen en la Ventana de resultados de PSPP.
Si no se cierra, la ventana de Resultados acumula la información proveyendo de los distintos análisis, la que
se puede guardar usando la opción Exportar del menú Archivo de esta ventana, que requiere de indicar nom-
bre, ubicación y tipo de archivo (figura siguiente). Quizá sea necesario utilizar recursos adicionales para obte-
ner partes específicas de este archivo de resultados. En estas notas, por ejemplo, se optó por guardar en forma-
to pdf y aquí utilizar herramientas de edición para “recortar” las zonas del archivo que nos interesaban.

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Si lo deseado es mostrar la distribución global de x10 mediante un diagrama de cajas (Box-plot), entonces hay
que actuar en la ventana de Sintaxis, con la siguiente sintaxis:
EXAMINE
/VARIABLES = x10
/PLOT = BOXPLOT
Ambos resultados se muestran a continuación.

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Ahora exploraremos la misma variable x10, pero en función de la variable x8 (Tamaño de la empresa). La
secuencia
Analizar->Estadística Descriptiva->Explorar…
entrega solamente resultados numéricos.
Para mostrar gráficamente la comparación, mediante un box-
plot, hay que utilizar la ventana de Sintaxis, con las siguientes
líneas:
EXAMINE
/VARIABLES = x10 BY x8
/PLOT = BOXPLOT
El resultado es la figura adjunta.
Estos últimos análisis, junto a la información numérica provis-
ta por el software, permiten adelantar (por no decir ‘concluir’)
que existe importante evidencia para concluir que, en general,
el nivel de satisfacción es mayor en las empresas pequeñas.
Aquí, además, la distribución del nivel de satisfacción eviden-
cia un importante grado de simetría, lo que le da validez al uso
del promedio y la desviación estándar como medidas de resu-
men de los datos. Por su parte, en cambio, el nivel de satisfac-
ción de las empresas grandes, aparte de ser menor que en de
las empresas pequeñas, presenta un alto grado de asimetría,
prevaleciendo una valoración más bien baja del grado de satis-
facción.
Sin embargo, el aparente grado tanto de simetría en empresas
pequeñas, como de asimetría en el caso de empresas grandes,
debe ser medido estadísticamente, lo cual es parte del aspecto inferencial del análisis, que pasamos a estudiar a
continuación.
En un contexto inferencial, lo que esperamos es establecer si el nivel de satisfacción de los clientes es diferen-
te según el tamaño de la empresa. Pero esto corresponde a contrastar las hipótesis:
GPH μμ =:0 v/s GPaH μμ =:
donde Pμ es el nivel de satisfacción promedio, a nivel poblacional, de las empresas pequeñas; y Gμ es el
nivel de satisfacción promedio, a nivel poblacional, de las empresas grandes.
Como es sabido, este contraste requiere de normalidad en cada conjunto de datos (en las empresas pequeñas y
en las empresas grandes). Para el caso de una sola muestra, PSPP provee de pruebas de normalidad en
Analizar->Pruebas No-paramétricas->K-S para Una Muestra…
Desgraciadamente en nuestro ejercicio tenemos dos grupos o muestras.
Una forma de llevar a cabo ambas pruebas es seleccionar primero las empresas pequeñas, y luego las grandes,
y para cada caso llevar a cabo sendas pruebas de normalidad. Esto puede hacerse en la ventana de Sintaxis,
mediante la ejecución de las siguientes líneas de comandos:

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TEMPORARY
SELECT IF x8= (indicar 0 o bien 1)
NPAR TESTS
/K-S (NORMAL) = x10
Los resultados son:
Prueba Kolmogorov_Smirnov para una muestra
#============================================#=====================#
# |Nivel de Satisfacción#
#============================================#=====================#
#N | 60#
#Parámetros Normal Media | 5,09#
# Desviación Estándar| ,75#
#Diferencias Más Extremas Absoluto | ,08#
# Positivo | ,07#
# Negativo | -,08#
#Z de Kolmogorov-Smirnov | ,60#
#Sig. Asint. (2-colas) | ,87#
#============================================#=====================#
Prueba Kolmogorov_Smirnov para una muestra
#============================================#=====================#
# |Nivel de Satisfacción#
#============================================#=====================#
#N | 40#
#Parámetros Normal Media | 4,29#
# Desviación Estándar| ,78#
#Diferencias Más Extremas Absoluto | ,13#
# Positivo | ,13#
# Negativo | -,08#
#Z de Kolmogorov-Smirnov | ,80#
#Sig. Asint. (2-colas) | ,54#
#============================================#=====================#
Observando el valor-p en ambos análisis, puede concluirse que en ambos tipos de empresa el nivel de satisfac-
ción se distribuye normalmente. Por lo tanto dicho nivel es comparable en esto grupos de empresas. Esta
comparación debe hacerse mediante una prueba T, que será T-Student si las varianzas de ambos grupos son
homogéneas para el nivel de satisfacción, o bien será T-Welch cuando las varianzas sean heterogéneas. Esta
información la provee PSPP como parte de los resultados del contraste.
El contraste de las hipótesis que estamos estudiando se lleva a cabo siguiendo la siguiente secuencia:
Analizar->Comparar Medias->Prueba T para Muestras Independientes…
En los cuadros y ventanas sucesivas que aparecen, se completan los campos con la información requerida (ver
figura siguiente). Los resultados más relevantes del proceso se resumen en la tabla que sigue.
Prueba Levene Prueba T para la igualdad de medias
F Sig. t df Sig.
Se asume homogeneidad 0,32 0,57 5,08 98 0,00
No se asume homogeneidad 5,04 81,64 0,00
Estos resultados evidencian, en primer lugar, que las varianzas de ambos grupos son homogéneas, debiendo
usar la T-Student para comparar las medias. Esta última comparación conduce, según estos datos, al rechazo
de la hipótesis nula (valor-p igual a 0,00). En consecuencia debe concluirse que el nivel de satisfacción de las
empresas pequeñas es significativamente diferente al de las empresas grandes. Los promedios observados, así
como las representaciones gráficas iniciales, permiten concluir, con un 95% de confianza (nivel que usa PSPP

19
en sus análisis) que el nivel de satisfacción de la empresas grandes es menor que el de las empresas pequeñas.
La empresa HATCO quizá deba pensar una estrategia orientada a las empresas grandes con tal de aumentar su
nivel de satisfacción.
Resumen de principales opciones de análisis de PSPP
En la tabla que sigue se resumen las principales funciones de PSPP, no disponibles en la GUI, para análisis de
datos. En paréntesis tipo corchete, opcional; en paréntesis de llave de conjunto, alternativas posibles.
STATISTICS puede ser MEAN, SEMEAN, MEDIAN, STDDEV, VARIANCE, SUM, MINIMUN,
MAXIMUN.
PROCEDIMIENTO/TAREA SINTAXIS
Gráfico de cajas EXAMINE
/VARIABLES = Variable a explorar [BY Variable factor]
/PLOT = BOXPLOT
Gráfico de normalidad EXAMINE
/VARIABLES = Variable a explorar [BY Variable factor]
/PLOT = NPPLOT
Histogramas (para comparar) EXAMINE
/VARIABLES = Variable a explorar BY Variable factor
/PLOT = HISTOGRAM
Análisis de la Varianza One-Way ONEWAY
/VARIABLES = Lista de variables respuesta BY Factor
/STATISTICS = {DESCRIPTIVES, HOMOGENEITY}
/POSTHOC = {LSD, SCHEFFE, TUKEY}
Temuco, enero de 2014

Manual PSPP - Métodos y Técnicas de investigación - ULS

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