Unidad didáctica 4: Análisis estadístico con el SPSS

INTRODUCCIÓN

En esta Unidad Didáctica se revisarán cuatro tipos de Análisis estadísticos, cuya función principal es comprobar o rechazar las hipótesis que se formularon en la realización de un estudio. Para abordarlo, se da una explicación general de la finalidad de cada uno y su manejo en el Software del SPSS.
El análisis descriptivo se utiliza para explicar el comportamiento de las variables categóricas y de escala, las cuales emplean diferentes tipos de pruebas que nos indican la estructura de los datos y el comportamiento de las variables en los diferentes casos, sobre todo en las pruebas de frecuencias, donde obtenemos diferentes valores estadísticos, gráficos, tablas de distribución y dispersión de la base de datos estudiada; así como, las diferencias entre el análisis de variables categóricas y de escala. Se estudiará el procedimiento explorar, para analizar comportamientos y valores que escapan de la normalidad; sesgos muestrales y discontinuidades. Se estudiarán las variables categóricas, utilizando tablas, que nos permitan obtener la información acerca del comportamiento de las variables en contraste con los casos y otros valores de la información. Por último, se explicará el cómo realizar un análisis de contrastes de medias para observar y realizar una hipótesis, respecto a la información de los datos.

COMPETENCIA

Identifica y aplica los diferentes tipos de análisis estadísticos que le permitan comprobar o rechazar las hipótesis planteadas en los diferentes estudios y análisis de la investigación.

CONTENIDO

4.1 Análisis descriptivo

El SPSSS nos ofrece varios procedimientos estadísticos para el análisis descriptivo de la información, algunos de los cuales, son de mayor utilidad de acuerdo al nivel de medida de cada variable (Categórica o a escala). Para poder realizar estos análisis es necesario en su programa SPSS abrir el archivo nhis2000_subset.sav, este contiene datos sobre inversión en sanidad (cantidad por 100 personas), tasas de enfermedad (índice por 10, 000 personas) y visitas a centros de salud (índice por 10, 000 personas). Cada caso representa una ciudad diferente.

Todos los procedimientos estadísticos con que cuenta el SPSS se encuentran ubicados en el menú Analizar. Al dar clic en él aparece una lista desplegable en la cual se pueden observar los diferentes procedimientos con que cuenta el programa, como informes, Estadísticos descriptivos, Tablas, Comparar mediadas, Modelo lineal general, Modelos mixtos, Correlación, Regresión, Loglineal, Clasificar, Reducción de datos, Escalas, Pruebas no paramétricas, Series Temporales, Supervivencia, Respuestas múltiples, Análisis de valores perdidos y Muestras Complejas. (Fuente: http://www.spssfree.com/curso-de-spss/analisis-descriptivo/generar-analisis-descriptivo-en-spss.htm). Visualizamos que la mayoría de las opciones tienen una flecha negra, la cual indica que al seleccionar cualquiera de ellas aparecerá otra lista con más y al final encontraremos tres puntos suspensivos. Al seleccionar alguna de estas se abrirá un cuadro de dialogo para especificar las variables y configuraciones de la prueba estadística a realizar, esto lo observamos en la siguiente imagen:).

Dentro del submenú Estadísticos descriptivos, encontramos los procedimientos Frecuencias, Descriptivos, Explorar, Tablas de contingencia y Razón. Cada uno de ellos cuenta con un propósito específico y su utilización depende del criterio del investigador y las necesidades del análisis. A continuación, haremos un recorrido por los procedimientos principales del submenú Estadísticos descriptivos, tratando de explorar la mayoría de sus componentes.

En primer lugar, haremos el procedimiento de frecuencias, este nos permite analizar de forma descriptiva las variables tanto categóricas o de Escala, mediante la generación de tablas de frecuencia, Gráficos y una amplia gama de estadísticos como las medidas de tendencia central, de Dispersión y de Distribución. Además, nos permite organizar los resultados de forma ascendente o descendente ya sea por sus valores o sus frecuencias. (Fuente: http://www.spssfree.com/curso-de-spss/analisis-descriptivo/generar-analisis-descriptivo-en-spss.htm).

Para emplear este procedimiento nos dirigirnos al menú Análisis>Análisis Descriptivos>Frecuencias, al dar clic en el mismo se abrirá un cuadro de dialogo llamado Frecuencias, como lo muestra la imagen:

Este cuadro de dialogo se divide en tres secciones, la primera corresponde a la lista de variables, aquí se pueden apreciar las que van a ser procesadas por la herramienta denominada Frecuencias que permite realizar las tablas, las gráficas y las pruebas estadísticas descriptivas. Para llevar a cabo el ejercicio propuesto, seleccionamos la variable Frecuencia fuma: diario, algunas veces, nunca en seguida nos dirigimos a los botones que se encuentran a la izquierda y damos clic en el botón Estadísticos, como se manifiesta en la imagen siguiente:

Perce tiles

En el lado derecho superior encontramos la opción Valores percentiles, estos nos permiten conocer los valores que se encuentran en un porcentaje específico de los datos; a través de ellos sabemos el valor que se encuentra en la posición que nosotros queremos conocer, sin importar si se trata de un porcentaje entero o fraccional. En la sección del lado superior izquierdo encontramos la opción de
Tendencia central, a través de ella, accedemos a las medidas centrales como: media, moda, mediana y suma que ya vimos en la unidad dos. En la sección denominada Dispersión se va a estudiar la distribución de los valores de la serie, analizando si estos se encuentran más o menos dispersos en torno a la media, o qué tanto se alejan de la misma. Existen diversas medidas de dispersión, entre las más utilizadas están las siguientes:

• Desviación Típica, esta nos proporciona un indicador respecto a qué tanto se alejan los datos u observaciones de la media. La desviación estándar, se calcula como raíz cuadrada de la varianza.
• La Varianza, es el promedio de las diferencias de las observaciones respecto a la media aritmética, elevadas al cuadrado.
• El Mínimo, indica el menor valor que se encuentra en el conjunto de datos.
• El Máximo, muestra el dato de mayor valor de la información recopilada.
• El Rango mide la amplitud de los valores de la muestra y se calcula por la diferencia que existe entre el valor más elevado y el valor más bajo.

En la parte central del lado izquierdo se encuentra la opción referente a Los valores son puntos medios de grupos y por último la sección Distribución donde se pueden realizar pruebas, como la asimétrica que indica si la distribución de los datos de la variable es uniforme o no; en esta sección no se seleccionará ninguna opción respecto al ejercicio propuesto. Para continuar, se da clic en el botón Cancelar, se regresa al cuadro de dialogo de Frecuencias y se activa la opción Gráficos, como lo indica la imagen siguiente:

En este cuadro de diálogo se encuentran las diferentes opciones de gráficos que proporcionan la herramienta de Frecuencias, en la primera sección se observa la opción de Tipo de Gráfico; en la misma, se puede elegir entre Gráficos de barras o Grafico de Sectores, dependiendo de si la gráfica se realiza a partir de las frecuencias acumuladas o del porcentaje del total; los histogramas, sólo nos permiten indicar la curva normal de la dispersión. Para seguir con el ejercicio sugerido, se selecciona Histogramas, clic en Continuar y se regresa a la ventana de Frecuencias, con el fin de dirigirse al tercer cuadro referente a Formato, esto se muestra en la siguiente imagen:

Aquí podemos encontrar dos secciones la primera Ordenar por, esta, nos proporciona diferentes opciones sobre el acomodo de las frecuencias en la tabla, dependiendo de si son en orden descendente o ascendente, de Valores o de Recuentos. En la segunda sección: Variables Múltiples, el software permite especificar si se quiere que la tabla de frecuencias compare variables cuando se eligen más de dos para hacer la prueba o si se organizan dependiendo de los resultados de estas. Por último, se encuentra la opción de Suprimir tablas con varias Categorías, en ella, se puede especificar que las tablas que tengan más de un numero indicado de categorías se omiten en los resultados. Se dejan las opciones como están, clic en cancelar, regresando a Frecuencias y se activa Aceptar.

En la ventana de resultados, se muestra la tabla que indica la información de datos procesados y los perdidos; también se observa la tabla de frecuencias en donde podemos distinguir cada una de las categorías que conforman la variable, así como, la cantidad de frecuencias de cada una, el porcentaje válido y el acumulado. En la parte inferior se visualiza, la gráfica de sectores o de pastel, indica la distribución de las frecuencias de cada categoría, mostrando que más de la mitad de los datos estudiados fueron perdidos por el sistema, debido a que no hubo información de los mismos.

En esta parte de la UDA, se estudiarán los procedimientos de los análisis Descriptivos seleccionados. Para ello, se elige la herramienta Descriptivos, donde se muestran estadísticos de resumen univariados para diferentes variables en una única tabla; incluye, además, el cálculo de valores tipificados conocidos como puntuaciones z, se utiliza una tabla para las diferentes variables. Estas se pueden ponderar de forma ascendente o descendente, dependiendo del tamaño de su medida.

Las puntuaciones z que se guardan se añaden al editor de datos y quedan disponibles para los gráficos. La lista de datos y procedimientos de análisis, cuyas variables fueron registradas en unidades diferentes, se transformarán en puntuaciones z, organizando las variables en una escala común para poder comprarlas y visualizarlas con más facilidad. Con el objeto, de entender los beneficios de este procedimiento, se realizará un ejemplo con las variables Peso Final y edad (Ver la imagen). Para llevarlo a cabo, seleccionamos Analizar>Estadísticos Descriptivos>Descriptivos.

Este cuadro de dialogo se integra por tres secciones, la primera corresponde a la típica lista que contiene las variables con que cuanta la base de datos, en el centro encontramos el recuadro correspondiente a las variables seleccionadas para realizar el procedimiento. Se incluye también la opción de Guardar valores tipificados como variables, al seleccionarla, se sigue el procedimiento para crear una columna o variable. La ventana de editor de datos tiene un botón denominado “opción” al dar clic se abre un nuevo cuadro dedialogo, semejante al que muestra la imagen:

Este cuadro de dialogo permite encontrar las pruebas y medidas del procedimiento y proporciona, las opciones de las medias, desviación típica, mínimo y máximo y respecto al orden de presentación, la lista de variables. En el caso del ejemplo que se está analizando, utilizaremos la varianza, el rango, el error típico de la media, la curtosis y la asimetría de manera que el cuadro se vea de esta manera:

Para llevar a cabo el procedimiento, se da clic en continuar, lo cual permite regresar a Descriptivos, se activa el botón Aceptar, se abrirá la ventana de resultados arrojándonos una tabla con las medidas descriptivas que solicitamos en el cuadro de Opciones. Aparecerán separadas por cada una de las variables que indicamos en el recuadro de filas y las medidas descriptivas se visualizarán de manera horizontal en forma de columnas, (Ver la imagen). Es necesario observar que este procedimiento no nos arroja ningún tipo de gráfico, por lo cual es necesario utilizar la opción de gráficos del sistema. Para ello, nos dirigimos a la ventana de Editor de Resultados y ahí se visualizarán dos nuevas variables: ZPESOF y ZEDAD_P que contienen las puntuaciones z de cada una de los casos.

Estadísticos descriptivos.Tabla 2. Estadísticos descriptivos.

4.2Análisis exploratorio

Cualquier investigación que se realice en el ámbito académico debe iniciar con un análisis de carácter exploratorio, este análisis, permitirá al investigador organizar la información recopilada en el estudio de campo, de tal manera que posibilita el detectar algún patrón de comportamiento o características importantes que permitirán tomar una decisión relacionada con procesamientos posteriores de los datos.

Para la exploración de la información o de los datos recopilados, pueden utilizarse tablas, gráficos y estadísticos que permiten caracterizar el comportamiento de los mismos.

Por ejemplo, se puede describir si una distribución de datos es simétrica o no, con relación a la media aritmética, mencionar que tan dispersos están las observaciones con relación a la medida de tendencia central, de igual forma, se pueden utilizar diagramas de caja y bigote para identificar valores atípicos, histogramas que incluya la distribución de probabilidad y que le permitan al investigador describir la distribución de datos.

Por otra parte, este análisis se puede realizar con relación a todos los casos conjuntamente o de forma separada por grupos. En este último caso, los gráficos y estadísticos permiten identificar si los datos proceden de una o varias poblaciones, considerando la variable que determina los grupos como factor diferenciador de las poblaciones. También permite comprobar, mediante técnicas gráficas y contrastes no paramétricos, si los datos han sido extraídos de una población con distribución aproximadamente normal.

Para realizar el ejercicio exploratorio se utilizarán los datos contenidos en el archivo denominado nhis2000_subset.sav que se encuentra en los Anexos de la clase.
Este ejercicio se abre en la ventana de edición de datos. En la barra de herramientas se localiza y activa la opción Analizar.

Con ruta, >Estadísticos descriptivos> explorar. Se observa el siguiente cuadro de diálogo.

La esquina superior izquierda muestra las diferentes variables que se encuentran en la base de datos.
En la parte central, se ubican tres recuadros blancos, el primero se nombra como Lista de dependientes: en esta opción se trasladan las variables de la escala que se va a procesar conjuntamente para todos los casos, es suficiente indicar en este recuadro la variable o las variables a someter a las pruebas estadísticas.

El recuadro Factores: indica las variables que se analizarán por grupos, dependiendo del objetivo de la investigación.

El cuadro nombrado como Etiquetar los casos mediante: se utiliza para designar el nombre con el cual se identificarán los datos de salida según el análisis que se eligió.

Para realizar el ejercicio nhis2000_subset.sav se proponen estos pasos:

Paso 1. Seleccionar del recuadro de variables la etiquetada Peso- Final Anual [PESOF], y se traslada al recuadro de Listas de Dependientes.

Puede observarse que la variable es de tipo escalar, lo cual permite correr las pruebas estadísticas de tipo descriptivas.

Paso 2: Trasladar al recuadro Lista de Factores, la variable sexo [SEXO].
Para esta variable se tiene dos opciones que se etiquetaron como hombre y mujer, los cuales la prueba los confrontará con los valores de la variable dependiente Peso- Final Anual [PESOF]. Y clic en estadísticos.

Paso 3: Observar el cuadro de diálogo que presenta varias opciones para el procedimiento de Explorar> Estadísticos:

Activar descriptivos, ya que es de interés para el estudio de las medidas representativas del conjunto de datos.

Se incluye el nivel de confianza del intervalo para estimar la media de la población, el cual se sugiere establecer en un 95%.

Además, se valoran los estimadores robustos centrales, los cuales son: estimador M de Huber, estimador en onda de Andrews, estimador M descendente de Hampel, estimador biponderado de Tukey.

Incluye la estimación de los Valores atípicos (se obtienen los 5 mayores y los 5 menores valores de la distribución) y algunos Percentiles (los cuartiles y el 5º, 10º, 90º y 95º centil).

Ahora, para los fines del ejercicio nhis2000_subset.sav se activan las casillas:
Descriptivos e Intervalo de confianza para la media 95% incluyendo Valores Atípicos enseguida, clic en Continuar para regresar al cuadro de diálogo de Explorar.

Paso 4: Clic en Gráficos ubicado del lado derecho de la ventana explorar.

En la ventana de Explorar: Gráficos se observa la herramienta Diagramas de caja, que se activa si es necesaria o útil para la investigación, presenta varias condiciones de uso:

a) Por los niveles de factores de la variable que se establecieron como condición de agrupamiento
b) En caso de haber seleccionado dos o más variables dependientes para la prueba de Explorar.
c) Se pude indicar que no se genere dicha grafica seleccionando la opción: Ninguna.

Para los fines del ejercicio nhis2000_subset.sav se activa la casilla niveles de dos factores conjuntos.

Otra herramienta, nombrada Descriptivos presenta la opción de salida para una gráfica de tallo y hojas, histograma o ambos; para el ejercicio nhis2000subset.sav, se requiere hacer clic en gráfica de tallo y hojas.

Es muy importante la casilla con leyenda Gráficos con pruebas de normalidad, al activarla se obtiene un gráfico con la prueba Q-Q, que permiten comprobar si las poblaciones de las que se han extraído las muestras presentan distribución normal.
El Q-Q Normal presenta simultáneamente para cada elemento el valor observado y el valor esperado bajo el supuesto de normalidad. Si los datos proceden de una distribución normal los puntos aparecen agrupados en torno a la línea recta esperada.
Es importante considerar, que el Q-Q Normal sin tendencia se basa en las diferencias entre los valores observados y los valores esperados bajo la hipótesis de normalidad.
Por último, la opción de Dispersión por nivel con prueba de Levene, la cual se efectúa activando la casilla Estimación de potencia.

Para fines del ejercicio nhis2000_subset.sav, activar la casilla Gráficos con pruebas de normalidad, las casillas restantes no se modifican, clic Continuar, se regresa a Explorar, en Opciones, clic.

Paso 5: Especificar la exclusión de casos perdidos.

Esta herramienta permite excluir valores o información por lista, por pareja o que no se excluya ninguno al seleccionar la opción Mostrar los Valores. Clic en Continuar, para volver nuevamente a la ventana de Explorar.

Paso 6: La sección Visualización.
Esta sección permite elegir sí los resultados de salida se presentan en gráficas, tablas o ambas.

Para el problema del ejemplo nhis2000_subset.sav se selecciona la opción Ambos y se da clic en Aceptar.

El programa realiza el procesamiento de datos.

Una vez concluido el procesamiento de los datos el programa presenta una tabla que resume los resultados de los datos, se observa el número de casos analizados dividido por sexo, así como el número de datos perdidos que no se pudieron procesar, que para este caso se procesaron el 100% de los casos y por lo cual no hay datos perdidos. Más abajo encontramos la tabla de Descriptivos, con las pruebas que hemos indicado.

Contiene los valores de los estadísticos más utilizados para la variable Peso final en función de los grupos inducidos por la variable Sexo. En la tabla siguiente se recogen los resultados de ambas variables correspondientes a los grupos asociados al factor Género.

• La primera tabla de salida es la siguiente:

Se observa que, en la parte superior izquierda de la tabla, se presenta la leyenda peso final anual, y para el caso presenta la información para la variable Género, con dos etiquetas: hombre y mujer.

Incluye las medidas de tendencia central y dispersión, de forma como el sesgo y la curtosis. Observe que se incluye el intervalo de confianza del 95% para la media poblacional, la cual es una estimación importante en la interpretación de los datos.

Se observa en esta prueba que el peso de las mujeres tiene un mayor rango, indicando que la dispersión de los datos con relación a la media aritmética, es mayor que para los hombres, así como en el resultado de asimetría que es más uniforme la dispersión en los hombres. Por lo que respecta al intervalo de confianza del 95%, proporciona los valores estimados para el valor de la media de la población.

• Una segunda tabla, nombrada como Valores Extremos, muestra los valores para la variable SEXO, el número de valores que se alejan de las medidas centrales, el peso deseado por género, el número de caso, otros.

TABLA 4.

• La prueba de normalidad

Para el problema nhis2000_subset.sav se efectúo con la prueba de Kolmogorov-Smirnov, la finalidad fue el contrastar hipótesis referidas a las medias de dos o más poblaciones definidas mediante una variable factor. Por ejemplo, en este caso la Hipótesis seria: las muestras provienen de poblaciones normales, para la variable Altura en el grupo hombres toma el valor .087 que no permite rechazar la hipótesis nula de normalidad para niveles de significación inferiores a 0,2. En el grupo de mujeres, por el contrario, el estadístico toma el valor 0,107 con el que se rechaza la hipótesis de normalidad para niveles de significación superiores a 0,001.

Pruebas de normalidad

a. Corrección de la significación de Lilliefors

• La gráfica de tallo y hojas

Es otra herramienta que se solicitó para realizar el análisis de la información, útil para describir el comportamiento de los datos del problema nhis2000_subset.sav

Gráfica 2. 

• En el gráfico Q-Q normal.

El gráfico que se solicitó para la variable Altura, en el caso de los hombres se observa, que los puntos están situados casi sobre la línea recta, lo cual, es un indicio de normalidad de la población de origen. Este resultado es compatible con el del contraste de Kolmogorov-Smirnov.

• Diagrama de Caja y bigote.

Por último, el diagrama de caja y bigote, muestra la distribución de los datos gráficamente, así como las dispersiones que se alejan de la normalidad, junto con su etiqueta de la variable que se indicó en el cuadro de diálogo.

4.3 Análisis de variables categóricas

Un número considerable de investigaciones se realizan con variables categóricas, debido a su fácil manejo y su sencillez para realizar su análisis.
Para este tipo de variable es muy conveniente el uso de tablas que faciliten su descripción.

La elaboración de una tabla se realizará con el ejemplo de la base de datos del problema nhis2000_subset.sav.

Para elaborar una tabla personalizada es necesario dirigirse a la herramienta Analizar>tablas>Tablas personalizadas, para acceder alcuadro de diálogo:

Se pueden observar cuatro pestañas, cada una con diferentes funciones para crear tablas útiles para el análisis de la información, en la primera pestaña Tabla, se ubican las listas de variables capturada en la base de datos.

Un recuadro muestra la vista previa de la tabla que se diseñará usando este asistente.
En la parte de inferior de esta pestaña, se localizan las opciones para definir los datos que arrojará el procedimiento: en la siguiente pestaña Títulos, se ingresa el texto que se requiere aparezca en la tabla resultante.

Después se ubica la pestaña Estadísticos, en esta es posible indicar al programa que realice pruebas con los datos obtenidos de las variables categóricas, entre ellas se encuentran: pruebas t, pruebas z y chi-cuadrada; por último, encontramos la pestaña Opciones, en donde, se indica al programa cómo será la estructura de la tabla.

Para este primer ejerció se abre la pestaña Tabla y con un clic sobre la variable Sexo [SEXO], se arrastra sin soltar el botón izquierdo del ratón hacía el recuadro de vista previa de la tabla y se suelta sobre el rectángulo con la leyenda filas, después con la variable Actividades diarias, desplazamientos [MOVER1] se llena el rectángulo con la leyenda columnas, y se puede ver que se muestra cómo resultaría la tabla que se creó.

Hacer clic, en la celda de la tabla que dice sexo y se activa el botón colocado en la parte superior izquierda del cuadro de diálogo, llamado Estadísticos de resumen, y todos los estadísticos con que cuenta el procedimiento; por defecto, el programa habilita los estadísticos más apropiados relacionados con el tipo de medida de la variable que se haya seleccionado; es decir, si se selecciona una variable categórica, sólo se habilitan los estadísticos del recuento y el porcentaje; mientras que para una variable de escala se habilitan los estadísticos de tendencia central, distribución, dispersión, etc.

Este cuadro, en primer lugar, muestra la variable seleccionada para las pruebas estadísticas, que en esta ocasión será Sexo. Después, habilitar la primera parte de este cuadro Estadísticos de Tabla, que a su vez se divide en dos partes:

• En la primera de lado izquierdo aparece una lista de las pruebas estadísticas sugeridas para el tipo de variable seleccionada.
• La segunda con el nombre visualización: la cual al seleccionar una prueba estadística muestra una vista previa de la tabla.

La tabla resultante muestra tres columnas, las primeras dos especifican la prueba y la etiqueta con la que se mostrará, la tercera columna formato al hacer clic nos despliega una lista de opciones para mostrar el resultado; al activar la opción automático, el programa decidirá cuál es el mejor formato para presentar el resultado, y por último la casilla decimales, se refiere a definir el número de decimales que el investigador pretende interpretar.

Para la casilla Estadísticos de resumen personalizados para totales y subtotales, esta sección cuenta con las mismas facultades y propiedades de la sección Estadísticos de la tabla, con la diferencia que los elementos que se definan en ella se aplicarán únicamente a los totales que se hayan definido para la tabla.

Para proseguir con el ejercicio nhis2000_subset.sav., se activa la sección Estadísticos de Tabla. Se busca en la lista de pruebas estadísticas y se selecciona la alternativa Porcentaje por columna. Enseguida clic, en la flecha hacia la derecha para agregarla a la sección de visualización. Ahora a la columna formato y de la lista la opción (%), en decimales se específica 1,  posterior el botón Aplicar la Selección para agregar a la tabla para la cual se  crían estas configuraciones, y al dar clic, se cierra el cuadro diálogo y se observa en la vista previa de la tabla que se ha agregado esta columna. Nuevamente, clic en aceptar para que el sistema cree una tabla.

Seguido a lo anterior, se observa una ventana de resultados que muestra una tabla parecida a la de vista previa, pero ahora, incluye los resultados del recuento y el porcentaje por columna.

En esta tabla se puede analizar la diferencia entre hombres y mujeres en cuanto a su actividad física diaria, se observa que las mujeres tienden a preferir trabajos donde la mayoría del tiempo se esté sentado, de pie o andando.

Las opciones para estas tablas es que se pueden incluir los totales y subtotales, para hacerlo es necesario volver abrir el asistente de Tablas personalizadas. Con las herramientas Categorías y Totales, es factible redondear o excluir categorías, insertar totales y subtotales, incluir o excluir categorías vacías, o aquellas que contienen valores perdidos, en una tabla personalizada, como se muestra en el siguiente cuadro de diálogo.

El cuadro muestra tres secciones, la primera corresponde a Visualización, la cual a su vez, se divide en otras tres sesiones: la primera Valoresdonde se encuentran las etiquetas que se establecieron en el visor de variables, a un lado se ubica el recuadro Excluir, que al seleccionar alguno de los valores de la variable y con clic en la flecha permite hacer el traslado al recuadro, entonces la variable seleccionada será excluida tanto de las tablas como de las pruebas estadísticas.

En la segunda sección se localiza los subtotales y categorías calculadas, con las que se pueden agregar subtotales a los valores de la variable o también añadir una categoría.

En la parte inferior, se muestra una casilla donde se puede establecer el orden en que se van a acomodar los valores en la tabla, ya sea por valor, etiqueta, recuento, o el porcentaje, y, además, si los valores de la variable seguirán un orden ascendente o descendente.

La segunda sección del cuadro corresponde a Mostrar; con estas herramientas se especifica al programa que incluya opciones como el total, las categorías con valores perdidos, las categorías vacías y las categorías que no tengan etiquetas de valor definidas.

Para incluir alguna de estas posibilidades, se señala la opción Mostrar, clic sobre ella, de manera que aparezca un signo de visto bueno en la casilla; al seleccionar la opción Total se activa la casilla, permitiendo personalizar la leyenda que aparecerá en la tabla.

La tercera y última sección del cuadro corresponde a Totales y subtotales; en esta sección se ubican las opciones Encima y Debajo, las cuales determinan si los subtotales se aplican a las categorías que le preceden o a las que lo suceden.

Para continuar con el ejercicio nhis2000_subset.sav., es necesario elegir la opción Total en la sección Mostrar dando un clic sobre la casilla de verificación, seguido a esta acción el botón Aplicar, se presiona para agregar la configuración a la tabla de salida. Se regresa al asistente de Tablas. Para concluir, clic en el botón Aceptar y abre la ventana de resultados arrojando la tabla que se configuró, véase la siguiente imagen:

Obsérvese que en esta nueva tabla, aparece una nueva fila llamada total donde se distingue el recuento total de cada uno de los valores de la variable Actividades Diarias, desplazamientos.

4.4 Contrastes sobre una y dos medias

La opción comparar Medias del software estadístico SPSS contiene varios procedimientos con los que es posible constatar hipótesis donde se comparan las medias de las muestras o de la población. El procedimiento, ofrece como principal función, estadísticos descriptivos que pueden calculase teniendo en cuanta los distintos grupos y subgrupos definidos por una o más variables independientes.

Para realizar el contraste de medias, es necesario acudir a la base de datos del ejemplopatient_los.sav que se encuentra en la carpeta de anexos de la unidad.

Este archivo de datos hipotéticos contiene los registros de tratamientos de pacientes que fueron admitidos en el hospital ante la posibilidad de sufrir un infarto de miocardio (IM o «ataque al corazón»). Cada caso corresponde a un paciente distinto y registra diversas variables relacionadas con su estancia hospitalaria.

Ya con acceso a la base de datos, dar clic en Analizar>Comparar medias>Medias y el programa abre cuadro de diálogo el asistente de Medias, el cual se divide en tres partes principalmente, la primera se encuentra la lista de las variables que contiene la base de datos identificada con su etiqueta y el nombre con las que fueron definidas, la segunda es el recuadro listo de dependientes, donde se pueden agregar variables tipo escalar. Por último, la lista de Independientes. 

Para fines de este ejercicio se agrega la variable Costes de Tratamiento [coste] a la Lista de dependientes; a la Lista de Independientes, se agrega a la capa1 la variable Genero[sexo], clic en el Botón Siguiente para agregar una nueva capa, para la cual se inserta la variable Obesidad[obesidad], lo muestra la imagen.

Realizado lo anterior, se activa el botón de Opciones, se abre el cuadro de diálogo con tres secciones:

• La primera es una lista de pruebas estadísticas.
• Segunda opción Estadísticos de casilla,presenta una lista de pruebas que el programa realizará a la variable dependiente que fue definida en la ventana
• Por último, la sección Estadístico para la primera capa.

Para el ejercicio patient_los.sav se agrega a la lista de pruebas: Estadísticos: Media, Mediana, Número de casos, Desviación Típica, Rango y Asimetría. Clic en Continuar, al asistente de Medias y finalmente clic en el botón Aceptar.

El cuadro de diálogo dispuesto, presenta la tabla de resumen de casos. En la tabla se indica el número de capas incluidas y excluidas del procedimiento. Así mismo, se muestra la tabla de contraste de medias agrupadas por sexo, y si el caso presenta obesidad o no.

Conclusiones

A manera de conclusión puede decirse, que se pueden hacer análisis y operaciones más sofisticadas con este software del SPSS. Sin embargo, para este caso, los informes que se requieren presentar como investigadores educativos o profesionales de la enfermería, bastan con los niveles de análisis que hemos presentado. Aun así, quiere manifestarse la disposición que se tiene para cualquier duda de los estudiantes.

Bibliografía consultada

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• Martorell, José Luis. Prieto José Luis. Fundamentos de la psicología. Ed. Centro de Estudios Ramón Areces. Colección de Psicología. Capítulo 11.
• Rebraca S. Louise. Enfermería psiquiátrica y de salud mental. Conceptos básicos. Ed. Mc Graw Hill. Interamericana. 6ª Edición.