El programa SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) no es solamente un software de análisis estadístico, es un paquete integrado que puede ser utilizado en varias etapas del proceso de investigación de mercados incluyendo la predicción. El SPSS ayuda en la definición del problema, en la formulación del diseño del plan de la investigación y en el proceso de recolección de información, además de la interpretación y el análisis de la información, la preparación del informe y la presentación de los resultados. Es un producto de IBM.
Lista de procesos explicados en este artículo:
- Abrir un archivo de Excel en SPSS
- Definir las variables
- Recodificar las variables
- Calcular nuevas variables
- Calcular estadísticos descriptivos
- Construir la distribución de frecuencias
- Construir la tabla de contingencia – tabulación cruzada – frecuencias bivariadas
- Construir estadísticos descriptivos por grupos
- Calcular intervalos de confianza para la media de una muestra
- Probar hipótesis para la media de una muestra
- Probar hipótesis para la media de dos muestras independientes
- Probar Chi-Cuadrado de independencia de variables categóricas
- Calcular una Anova con una variable independiente
- Calcular una Anova con dos variables independientes
- Calcular el coeficiente de correlación lineal de Pearson
- Calcular la regresión lineal
- Análisis factorial
- Análisis discriminante
- Análisis de conglomerados
- Asignar cada caso al clúster correspondiente
- Definir el perfil de cada segmento
- Copiar resultados de SPSS a Word o Excel
- Análisis de correspondencias (mapa perceptual)
- Análisis de escalamiento multidimensional
Instrucciones:
Abrir un archivo de Excel en SPSS:
El archivo de datos en Excel debe estar cerrado. Revisar que no esté abierto.
En SPSS: Archivo → Abrir → Datos.
En la opción archivo de tipo seleccionar Excel (.xls)
Buscar el archivo en Excel en el disco duro o en la memoria USB y dar clic en abrir.
Activar la opción leer nombre de variables de la primera fila de datos. La opción se activa debido a que en la primera fila del archivo en Excel, están los nombres de las variables V1, V2, V3, V4…
Dar clic en continuar.
Al abrir un archivo de datos en SPSS se crean tres hojas de información:
- la base de datos,
- la hoja de resultados, y
- la hoja de variables
Definir las variables
Para definir las variables dar clic en la hoja vista de variables. Se utiliza una fila para cada variable.
- Nombre de la variable: el nombre no puede tener espacios, tildes, guiones, ni caracteres especiales.
- Etiqueta: nombre de la variable que aparecerá en los informes o en las gráficas. Si la etiqueta se deja en blanco, en los informes aparece el nombre de la variable.
Ejemplo: El nombre de la variable es NivEst y el nombre de la etiqueta es Nivel de Estudios. En el informe aparecerá Nivel de Estudios, pero si se deja en blanco, aparecerá NivEst.
- Valores: etiquetas para los valores que puede tomar una variable. Este campo se diligencia únicamente para variables categóricas, es decir no métricas.
Ejemplo: La pregunta Género es una variable categórica pues sus respuestas son: 1) Femenino y 2) Masculino. En los informes deben aparecer las palabras Femenino y Masculino cuando corresponda, por lo que su numeral 1 y 2 incluido en la base de datos permite su correcto proceso.
Pasos:
Valor: 1 → Etiqueta de valor: Femenino → Clic en añadir.
Valor: 2 → Etiqueta de valor: Masculino → Clic en añadir.
Clic en aceptar.
- Tipo: puede ser numérico, una cadena de caracteres, coma y punto para dar formato de miles, entre otras opciones. Se recomienda dejar todas en formato numérico.
- Perdidos: define los valores inválidos de una variable.
Ejemplo: Si la variable género solo tiene dos opciones, con esta opción se define que 0 y los valores mayores o iguales a 3 son inválidos.
Otras opciones para definir las variables son: ancho de campo, número de decimales y medida en la cual se recomienda dejar todas en formato escala.
Para regresar a la hoja de datos dar clic en vista de datos.
NOTA: Para activar o desactivar las etiquetas de las variables categóricas dentro de la hoja de datos. En SPSS: Ver → Etiquetas de valor.
Recodificar las variables
Con esta opción se pueden crear nuevas variables a partir de las variables ya existentes en la hoja de datos. Similar a lo que se hace en Excel cuando se formula creando nuevas columnas de información. SPSS ejecuta estos procesos interna y automáticamente, y coloca la nueva información en una nueva columna al final de la hoja de datos.
Transformar → Recodificar
Cualquier información incluida anteriormente debe ser borrada antes de incluir la nueva.
En distintas variables seleccionar la variable de entrada que será la variable a recodificar → dar clic en la flecha derecha.
En variable de resultado escribir el nombre de la nueva variable. Si el nombre de la variable de resultado ya existe en la hoja de datos, se escribe el nombre de la variable ya existente.
Dar clic en cambiar.
Para crear las categorías de la nueva variable, se elige la opción valores antiguos y nuevos. Si anteriormente se había recodificado esta u otras variables, al entrar a esta opción aparecerá la información del proceso anterior. No se debe olvidar borrar esta información antes de incluir la nueva.
Digitar los valores antiguos y nuevos → dar clic en añadir.
Añadir todos los rangos según el diseño del cuestionario.
Dar clic en continuar.
Dar clic en aceptar.
Ejemplo: recodificar la pregunta Estrato Social cuyas respuestas en el cuestionario son 1, 2, 3, 4, 5 y 6 a Clase Social Baja (1 y 2), Media (3 y 4) y Alta (5 y 6).
En SPSS: Transformar → Recodificar → En distintas variables.
Seleccionar la variable EstSoc como variable de entrada → dar clic en la flecha derecha.
Escribir el nombre de la variable de resultado (ClaSoc) → dar clic en cambiar.
Crear las categorías de las nuevas variables seleccionado la opción valores antiguos y nuevos.
Incluir la información organizadamente así:
- Valor antiguo → rango: 1 hasta 2 → valor nuevo → 1 (clase baja) → dar clic en añadir.
- Valor antiguo → rango: 3 hasta 4 → valor nuevo → 2 (clase media) → dar clic en añadir.
- Valor antiguo → rango: 5 hasta 6 → valor nuevo → 3 (clase alta) → dar clic en añadir.
Crear los nombres de las etiquetas (Alta, Media y Baja) siguiendo las opciones vistas en definición de variables.
Dar clic en continuar.
Dar clic en aceptar.
Calcular nuevas variables
Con esta opción se pueden crear nuevas variables a partir de las variables ya existentes en la hoja de datos. Similar a lo que se hace en Excel cuando se formula creando nuevas columnas de información. SPSS ejecuta estos procesos interna y automáticamente, y coloca la nueva información en una nueva columna al final de la hoja de datos.
SPSS: Transformar → Calcular variables.
En variable de destino escribir el nombre de la nueva variable.
En expresión numérica escribir la operación matemática que realizará.
Dar clic en aceptar.
Calcular estadísticos descriptivos
SPSS: Analizar → Estadísticos descriptivos → Descriptivos.
Seleccionar las variables a procesar → dar clic en la flecha derecha para pasarla a la ventana derecha.
Seleccionar OPCIONES e indicar las estadísticas deseadas.
Dar clic en continuar.
Dar clic en Aceptar.
Construir la distribución de frecuencias
SPSS: Analizar → Estadísticos descriptivos → Frecuencias.
Seleccionar las variables a analizar → dar clic en la flecha derecha.
Seleccionar ESTADÍSTICOS e indicar las estadísticas deseadas (opcional).
Seleccionar GRÁFICOS e indicar los gráficos deseados (gráficos de barras…)
En la opción VALORES DEL GRÁFICO seleccione la opción porcentajes.
Dar clic en continuar.
Dar clic en Aceptar.
Construir la tabla de contingencia – tabulación cruzada – frecuencias bivariadas
SPSS: Analizar → Estadísticos descriptivos → Tablas de contingencia.
Seleccionar las variables en filas (seleccionar una variable cualquiera) y en columnas (seleccione la otra variable).
Seleccionar CASILLAS y activar las opciones:
- recuentos observado
- porcentajes fila
- porcentajes columna
- porcentajes total.
Dar clic en continuar.
Dar clic en Aceptar.
Construir estadísticos descriptivos por grupos
SPSS: Analizar → Informes → Resúmenes de casos.
Verificar que la opción MOSTRAR CASOS se encuentre desactivada.
Seleccionar las variables a procesar sobre las que se calcularán los estadísticos.
En variables de agrupación seleccionar las que tengan los grupos de clasificación.
Ejemplo: Calcular el promedio de edad de las personas clasificadas según su estado civil. Variables: Edad, Variable de agrupación: Estado Civil.
Seleccionar ESTADÍSTICOS e indicar las estadísticas deseadas.
Dar clic en continuar.
Dar clic en Aceptar.
Calcular los intervalos de confianza para la media de una muestra
SPSS: Analizar → Comparar medias → Prueba T para una muestra.
En VARIABLES PARA CONTRASTAR seleccionar las variables a las que se les calculará el intervalo de confianza → valor de prueba: 0 (cero).
En OPCIONES incluir nivel de confianza.
Dar clic en Aceptar.
Probar hipótesis para la media de una muestra
SPSS: Analizar → Comparar medias → Prueba T para una muestra.
En VARIABLES PARA CONTRASTAR seleccionar la variable de la hipótesis → Valor de prueba: digitar el valor de la hipótesis nula.
En OPCIONES incluir nivel de confianza.
Dar clic en Aceptar.
Probar hipótesis para la media de dos muestras independientes
SPSS: Analizar → Comparar medias → Prueba T para muestras independientes.
Ejemplo: Ho: µ edad de los hombres = µ edad de las mujeres.
En VARIABLES PARA CONTRASTAR seleccionar las variables a analizar.
Ejemplo: edad.
En VARIABLES DE AGRUPACIÓN seleccionar la variable que contiene los grupos.
Ejemplo: género.
Definir los grupos especificando los códigos de los grupos que se van a comparar.
Ejemplo: Se va a comparar la media de la edad de los hombres versus la media de la edad de las mujeres, es decir que se va a comparar el grupo con el código 1) Femenino versus el grupo con el código 2) Masculino, así: Grupo 1:1 (mujeres), Grupo 2:2 (hombres).
Dar clic en continuar.
En OPCIONES incluir nivel de confianza.
Dar clic en Aceptar.
Probar chi-cuadrado de independencia de variables categóricas
SPSS: Analizar → Estadísticos descriptivos → Tablas de contingencia.
Seleccionar las variables en filas (seleccionar una variable cualquiera) y en columnas (seleccionar la otra variable).
Seleccionar CASILLAS y activar las opciones frecuencias observadas, porcentajes fila, porcentajes columna y porcentajes total.
Dar clic en continuar.
Seleccionar ESTADÍSTICOS y activar la opción Chi-Cuadrado.
Dar clic en continuar.
Dar clic en Aceptar.
Calcular una Anova con una variable independiente
SPSS: Analizar → Comparar medias → Anova de un factor.
En lista de dependientes seleccionar la variable dependiente o la variable métrica a analizar.
En factor seleccionar la variable independiente o la variable categórica.
Seleccionar OPCIONES y activar la opción descriptivos.
Dar clic en continuar.
Seleccionar POST HOC y activar la opción Scheffe.
Dar clic en continuar.
Dar clic en aceptar.
Calcular una Anova con dos variables independientes
SPSS: Analizar → Modelo lineal general → Univariante.
En dependiente seleccionar la variable dependiente o la variable métrica a analizar.
En factores fijos seleccionar las variables independientes o las variables categóricas.
Seleccionar OPCIONES y activar la opción estadísticos descriptivos.
Dar clic en continuar.
Seleccionar GRÁFICOS para dibujar las interacciones.
En eje horizontal seleccionar la variable del eje X.
En líneas distintas seleccionar la otra variable independiente.
Dar clic en añadir.
Dar clic en continuar.
Seleccionar POST HOC para realizar los procedimientos Post-Anova.
En FACTORES seleccionar todas las variables independientes → dar clic en la flecha derecha hacia contrastes Post hoc para:
Seleccionar Scheffe.
Dar clic en continuar.
Calcular el coeficiente de correlación lineal de Pearson
SPSS: Analizar → Correlaciones → Bivariadas.
Seleccionar las variables.
Activar la opción Coeficiente de correlación de Pearson.
Dar clic en aceptar.
Calcular la regresión lineal
SPSS: Analizar → Regresión → Lineales.
Seleccionar la variable dependiente.
Seleccionar las variables independientes.
En ESTADÍSTICOS seleccionar en:
- Coeficientes de regresión – estimaciones
- Coeficientes de regresión – intervalos de confianza
- Ajuste del modelo
- Descriptivos
- Diagnósticos de colinealidad.
Dar clic en aceptar.
Análisis factorial
SPSS: Analizar →Reducción de datos →Factor.
Seleccionar las variables a incluir en el análisis → dar clic en la flecha derecha hacia variables.
En DESCRIPTIVOS activar las opciones:
- KMO y prueba de esfericidad
- Matriz de correlaciones – coeficientes
- Matriz de correlaciones – niveles de significación
- Matriz de correlaciones – antimagen.
En ROTACIÓN seleccionar varimax.
En EXTRACCIÓN seleccionar entre dos opciones:
- Si desea dejar que el programa determina el número de factores por DEFAULT, se recomienda dejar activa la opción autovalores mayores que 1.
- Si desea determinar o fijar el número de factores, a través de la opción número de factores personalice escribiendo el número correspondiente.
Análisis discriminante
SPSS: Analizar → Clasificar → Discriminante.
En VARIABLE DE AGRUPACIÓN seleccionar la variable dependiente y definir los rangos de esta.
Dar clic en definir rango → ingresar los códigos que identifican los grupos que se desean comparar.
Dar clic en continuar.
En INDEPENDIENTES seleccionar todas las variables independientes.
Activar la opción usar método de inclusión por pasos.
En ESTADÍSTICOS seleccionar las siguientes opciones:
- descriptivos → medias, anovas univariados, M de box.
- coeficientes de la función → No tipificados.
Dar clic en continuar.
En MÉTODO seleccionar las siguientes opciones:
- método → distancia de Mahalanobis.
- criterios → usar probabilidad de F.
Dar clic en continuar.
En CLASIFICAR seleccionar las siguientes opciones:
- mostrar → tabla de resumen.
- gráficos → mapa territorial.
Dar clic en continuar.
En guardar activar las opciones: grupo de pertenencia pronosticado y puntuaciones discriminantes.
Análisis de conglomerados
SPSS: Analizar → Clasificar → Conglomerados jerárquicos.
En VARIABLES seleccionar las variables base de segmentación consideradas pertinentes y/o convenientes.
En GRÁFICOS se activa la opción témpanos → ninguno.
Dar clic en continuar.
Seleccione la opción METODO
En la opción MÉTODO DE CONGLOMERADO seleccionar Método de Ward.
En la opción TRANSFORMAR VALORES – ESTANDARIZAR seleccionar puntuaciones z.
Dar clic en continuar.
Dar clic en aceptar.
Asignar cada caso al cluster correspondiente
Para poder procesar esta operación en SPSS se requiere haber realizado el paso anterior: Análisis de conglomerados. Una vez ejecutado el análisis de conglomerados, SPSS crea una nueva variable en la cual aparece el segmento al que pertenece cada caso (persona). Esta información, se encuentra en una columna a la derecha de la base de datos. Es recomendable definir la nueva variable.
Adicionalmente incluya:
SPSS: Analizar → Clasificar → Conglomerados jerárquicos.
En ESTADÍSTICOS activar la opción de solución única.
Anotar en grupos el número de segmentos que va a utilizar en su solución.
Dar clic en continuar.
En GUARDAR activar la opción solución única.
Anotar en grupos el número de segmentos que va a utilizar en su solución.
Dar clic en continuar.
Dar clic en aceptar.
Definir el perfil de cada segmento
NOTA: Calcular la media y la desviación estándar de cada una de las variables de segmentación para cada uno de los segmentos.
SPSS: Analizar → Informes → Resúmenes de casos.
Desactivar la opción mostrar casos.
En VARIABLES seleccionar las variables base de segmentación.
En VARIABLE DE AGRUPACIÓN seleccionar la nueva variable con el número del cluster (segmento).
En ESTADÍSTICOS seleccionar las estadísticas deseadas por ejemplo: número de casos, media y desviación típica.
Dar clic en continuar.
Dar clic en aceptar.
Con estos resultados, se puede definir el perfil de cada segmento, asignándole un nombre y estableciendo las principales características de cada uno, según las variables de segmentación escogidas.
Copiar resultados de SPSS a Word o Excel
Existen dos opciones básicas para pasar los resultados de SPSS a un archivo en Word.
Opción 1 recomendada para evitar la manipulación de los datos: con esta opción se podrá copiar una tabla de SPSS a WORD y ajustar el tamaño de las tablas o gráficas dentro del documento.
Seleccionar la tabla y/o gráfico a copiar.
En SPSS: Edición → Copiar.
En WORD: Pegar → Pegado especial → seleccionar la opción files →dar clic en aceptar.
Opción 2 con esta opción se podrá copiar varias tablas y gráficos al mismo tiempo en Excel para ajustarlas y modificarlas antes de pasarlas a Word.
Seleccionar la información a copiar.
En SPSS: Edición → Copiar.
En EXCEL: Pegar.
Análisis de correspondencias (mapa perceptual)
PASO 1.
SPSS: Datos → Ponderar casos.
Seleccionar ponderar casos mediante.
En VARIABLE DE PONDERACIÓN seleccionar las variables en las cuales están las frecuencias.
Dar clic en aceptar.
NOTA: Con este paso, se activa internamente la opción PONDERAR, pero no genera tablas de resultados ni mensajes adicionales en la hoja de resultados.
PASO 2.
SPSS: Analizar → Reducción de datos → Análisis de correspondencias.
En FILA seleccionar la variable que contiene los nombres de los atributos.
En DEFINIR RANGO seleccionar las siguientes opciones para las filas:
- valor mínimo:1 y
- valor máximo:10 (según el número máximo de atributos que serán analizados).
Dar clic en actualizar.
Dar clic en continuar.
En COLUMNA seleccionar la variable que contiene los nombres de las marcas.
En DEFINIR RANGO seleccionar las siguientes opciones para las columnas:
- valor mínimo:1 y
- valor máximo:5 (según el número máximo de marcas que serán analizadas).
Dar clic en actualizar.
Dar clic en continuar.
En MODELO activar las siguientes opciones:
- medida de distancia → chi-cuadrado
- método de estandarización → se eliminan las medias de filas y columnas
- método de normalización → simétrico.
En ESTADÍSTICOS activar las siguientes opciones: tabla de correspondencias, inspección de los puntos de fila e inspección de los puntos de columna.
En GRÁFICAS activar la opción diagrama de dispersión biespacial.
Dar clic en aceptar.
PASO 3.
SPSS: Datos → Ponderar datos.
Seleccionar la opción no ponderar los casos.
Dar clic en aceptar.
NOTA: Con este paso, se desactiva internamente la opción PONDERAR, pero no genera tablas de resultados ni mensajes adicionales en la hoja de resultados.
Análisis de escalamiento multidimensional
Es un mapa perceptual basado en similaridades.
SPSS: Analizar → Escala → Escalamiento multidimensional PROXSCAL.
En FORMATO DE DATOS activar la opción los datos son proximidades.
En NÚMERO DE FUENTES activar la opción una fuente matricial.
En UNA FUENTE activar la opción las proximidades están en una matriz en las columnas.
En DEFINIR seleccionar en objetos las variables a procesar → dar clic en la flecha derecha para pasarlas a la ventana proximidades.
En MODELO seleccionar las siguientes opciones:
- forma → matriz triangular inferior
- proximidades → se puede seleccionar entre disimilaridades y similaridades, según la opción de entrada de datos.
En TRANSFORMACIÓN DE LAS PROXIMIDADES seleccionar la opción correspondiente a la escala de medida de los datos ingresados en la base, estos pueden ser: ordinal, intervalo…
Dar clic en continuar.
En RESULTADOS → visualización, seleccionar las siguientes opciones: coordenadas del espacio común, distancias, datos de entrada y diversas medidas del stress.
Dar clic en continuar.
Dar clic en aceptar.
En la siguiente imagen encontrarás varias funciones resumidas para realizar procesos en SPSS, necesarias para la evaluación de constructos.
Para citar este artículo dentro del texto: Domínguez Sandoval (2016, septiembre)
Para referenciar correctamente: Domínguez Sandoval, Stella Isabel. (2016, septiembre) Manual básico de SPSS fácil y rápido (blog) En: https://wp.me/p9XPYI-an
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