ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CON DATOS NUMÉRICOS (Intervalo y razón) en SPSS | SPSS DESDE CERO | FÁCIL

Introducción a la Estadística Descriptiva en SPSS

Conceptos Básicos de Estadística

• La estadística utiliza números para entender el mundo y ofrece múltiples posibilidades para analizar datos.

• Se presentan dos tipos principales de variables: cuantitativas (numéricas) y cualitativas. Este segmento se centrará en las variables cuantitativas.

Tipos de Variables Cuantitativas

• Las variables cuantitativas se dividen en intervalos y razón, diferenciándose también de las ordinales.

• En una escala ordinal, como en una competencia de natación, las posiciones no tienen distancias fijas entre ellas.

• En escalas de intervalos, como la temperatura, la distancia entre puntos es constante pero el cero es relativo.

• La escala de razón tiene un cero absoluto que indica ausencia total de la variable medida (ejemplo: peso).

Características Adicionales

• Las variables pueden ser continuas (números decimales, como estatura) o discretas (números enteros, como hijos).

Análisis Descriptivo en SPSS

Preparación del Análisis

• Se utilizará una base de datos sobre los juguetes favoritos de gatos para ilustrar cómo describir variables numéricas.

• Las dos variables numéricas son el número de juguetes que tiene un gato y la duración del interés por un juguete.

Obtención de Estadísticos Descriptivos

• Para obtener estadísticas descriptivas rápidamente, se puede hacer clic derecho sobre el nombre de la variable en SPSS y seleccionar "estadísticos descriptivos".

• Esto generará una tabla con medidas importantes como media, mediana, desviación estándar y rango.

Limitaciones del Método Rápido

• Una desventaja del método rápido es que no permite seleccionar valores descriptivos específicos ni obtener datos conjuntos sin usar otra ruta.

Ruta Alternativa para Análisis Detallado

Uso del Menú Frecuencias

• Para obtener estadísticas descriptivas más detalladas se debe ir a "analizar" > "estadísticos descriptivos" > "frecuencias".

Selección de Medidas Descriptivas

• Se pueden solicitar medidas centrales (media, mediana, moda), así como medidas dispersivas (desviación estándar, varianza).

Evaluación Normalidad y Percentiles

• También se pueden evaluar asimetría y curtosis para determinar si los datos siguen una distribución normal. Los percentiles ayudan a identificar puntos críticos en muestras.

Visualización Gráfica en SPSS

Generación de Gráficos

• Además de los valores numéricos, se pueden generar gráficos; histogramas son útiles para visualizar datos numéricos.

Análisis de Datos en SPSS

Opciones de Valores y Tablas de Frecuencias

• La opción para visualizar los valores del gráfico como frecuencias o por ventas ya no está disponible debido a la naturaleza de las variables seleccionadas. Se procede haciendo clic en continuar y se acepta la opción predeterminada de mostrar tablas de frecuencias.

Medidas Descriptivas

• Se presenta una tabla con valores descriptivos para el número de juguetes y la duración del juguete, que incluye medidas como media, mediana, moda, dispersión y distribución. No es necesario reportar todas estas variables; generalmente se utiliza una medida central como la media.

• Para el número promedio de juguetes, se observa que los gatos tienen 6.14 juguetes con una desviación estándar de 3.75, lo que indica que la mayoría tiene entre tres y nueve juguetes.

Distribución Normal

• Las medidas de distribución indican si los datos siguen una distribución normal similar a la campana de Gauss. Para esto, tanto el valor de simetría como el de curtosis deben tender a cero.

• El valor de simetría fue 1.45, indicando simetría positiva; hay más concentración en el extremo izquierdo del gráfico con menos frecuencia en valores altos formando una cola a la derecha.

Curtosis y Concentración

• La curtosis muestra que hay una distribución leptocúrtica, donde los datos tienden a concentrarse más en un punto con presencia significativa de valores extremos. Esto se refleja en un gato que tiene 20 juguetes.

• La alta concentración entre tres y nueve juguetes hace que la curva sea más puntiaguda (leptocúrtica), evidenciando así esta característica en el gráfico.

Análisis Adicional sobre Duración del Juguete

• Los datos sobre la duración del juguete son interpretados similarmente al número de juguetes; sin embargo, tanto simetría como curtosis parecen acercarse a cero, sugiriendo posible normalidad.

• Para confirmar la normalidad se requieren estadísticos inferenciales mediante pruebas de hipótesis, lo cual será abordado más adelante en el curso.

Tablas de Frecuencia para Variables Numéricas

• Las tablas muestran frecuencia y porcentaje para cada variable; sin embargo, no es común reportar frecuencias para variables numéricas debido a su limitada información útil.

• En casos donde hay muchos datos numéricos (como dinero), las tablas pueden volverse extensas e informativas limitadas; por ejemplo, solo un gato tuvo ocho juguetes mientras otros tuvieron cantidades similares pero diferentes (13, 14 o 20).

Transformación a Datos Categóricos