ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS EN SPSS CON DATOS NUMÉRICOS DIVIDIDO POR GRUPOS | SPSS DESDE CERO

ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS EN SPSS CON DATOS NUMÉRICOS DIVIDIDO POR GRUPOS | SPSS DESDE CERO

Introducción a la Estadística Descriptiva en SPSS

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Ruta para Obtener Estadísticos Descriptivos

  • Para obtener estadísticos descriptivos de variables numéricas, utiliza la ruta: Analizar > Estadísticos Descriptivos > Descriptivos. Esta opción es ideal si solo necesitas los números sin tablas o gráficos.
  • Al seleccionar las variables cuantitativas, puedes elegir cómo se mostrarán los resultados (ascendente, descendente o alfabéticamente). Dejarlo sin selección mantiene el orden original de las variables ingresadas.

Interpretación de Resultados

  • La salida mostrará una tabla con datos organizados en columnas, lo cual es útil para un gran número de variables numéricas. Los promedios se listan en orden descendente.
  • Si deseas obtener estadísticos descriptivos considerando una variable específica (por ejemplo, raza de gatos), usa Analizar > Estadísticos Descriptivos > Explorar y selecciona tus variables adecuadamente.

Análisis por Grupos

  • En esta opción, puedes dividir los datos por grupos (como raza) y obtener todos los valores descriptivos simultáneamente, incluyendo tendencia central y dispersión. Esto ahorra tiempo al evitar múltiples clics.
  • Es importante recordar que no se pueden hacer comparaciones entre categorías sin realizar pruebas estadísticas adicionales; esto se abordará más adelante en el curso.

Identificación de Valores Atípicos

  • El programa también genera una lista de valores extremos o outliers que son cruciales para la interpretación correcta de los datos; tener muchos puede distorsionar resultados significativos.

¿Cómo manejar los valores atípicos en la investigación?

Identificación y manejo de outliers

  • Los valores atípicos (outliers) no deben ser ignorados, ya que pueden indicar errores en el registro de datos. Es crucial identificarlos para asegurar la calidad de la investigación.
  • Un ejemplo claro es cuando se utiliza una escala numérica del 0 al 5 y se encuentra un participante con una puntuación de 50. Esto sugiere un posible error de dedo que debe corregirse antes del análisis.
  • La revisión de los outliers es esencial para evitar sesgos en los análisis posteriores, garantizando así resultados más precisos y confiables.

Reporte gráfico de resultados descriptivos

  • Además de los estadísticos descriptivos numéricos, es recomendable incluir gráficos en informes o presentaciones. Estos visuales ayudan a comunicar mejor los hallazgos.
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