estadistica descriptiva spss ver17

AUTORES Msc. JORGE ACOSTA PISCOYA. Licenciado En Estadstica Msc. DEBORA MEJIA PACHECO. Licenciado En Estadstica

DOCENTES ASCRITOS AL DEPARTAMENTO DE ESTADISTICA DE LA UNPRG LAMBAYEQUE

2010

ACARGO DE LA ASIGNATURA DE:

ESTADSTICA

Autor: Jorge Acosta Piscoya & Dbora Meja Pacheco

2

BASE DE DATOS

N

SEXO ESC.PROF MARCA DE CELULAR

EDAD TALLA PESO INGR

MENSUAL EGR.

MENSUAL N DE HIJOS

1 F MATEMAT LG 40 1,52 58 450 420 5

2 M COMPUT NOKIA 25 1,75 59 630 600 3

3 F ELECTRON NOKIA 38 1,55 59 500 500 2

4 M ESTADSTI SONY 28 1,69 68 750 720 1

5 F FISICA LG 31 1,56 60 750 720 5 6 F FISICA NOKIA 30 1,61 57 600 580 4 7 F MATEMAT MOTOROLA 24 1,52 56 650 600 4

8 M COMPUT MOTOROLA 32 1,72 67 800 750 7 9 M ESTADISTI LG 34 1,75 70 1000 850 3

10 M FISICA NOKIA 36 1,82 69 850 800 2 11 M MATEMAT SANSUNG 40 1,69 72 750 750 1 12 F COMPUT ALCATEL 28 1,56 60 750 700 2

13 M ELECTRON SANSUNG 35 1,68 70 950 750 4 14 M ESTADSTI LG 36 1,80 68 1000 800 5 15 F FISICA NOKIA 30 1,62 72 600 600 3

16 M FISICA MOTOROLA 48 1,78 55 1200 1000 4

17 F MATEMAT LG 40 1,58 54 850 800 6

18 F COMPUT NOKIA 32 1,54 67 700 680 3

19 M ESTADISTI NOKIA 35 1,75 69 950 920 3 20 M FISICA SONY 36 1,71 52 1250 1050 2 21 F MATEMAT LG 42 1,57 54 550 540 1

22 F COMPUT NOKIA 48 1,58 69 700 700 2

23 M ELECTRON MOTOROLA 39 1,69 68 850 830 3 24 M ESTADSTI MOTOROLA 40 1,73 73 950 900 3 25 M FISICA LG 38 1,77 75 850 800 2 26 M FISICA NOKIA 32 1,54 45 1250 1000 2 27 F MATEMAT SANSUNG 34 1,65 66 800 600 4

28 M COMPUT ALCATEL 32 1,64 56 785 700 5 29 M ESTADISTI SANSUNG 45 1,68 66 828 800 5 30 M FISICA LG 44 1,65 54 560 500 4 31 M MATEMAT NOKIA 32 1,67 58 1220 1200 6 32 F COMPUT NOKIA 42 1,68 75 1380 1000 5

33 M ELECTRON SONY 38 1,72 72 490 450 2

34 F ESTADSTI LG 36 1,78 78 660 600 3

35 F FISICA NOKIA 44 1,85 79 920 800 4

36 F FISICA MOTOROLA 58 1,66 45 660 600 1

37 F MATEMAT MOTOROLA 55 1,78 65 890 800 2

38 F COMPUT LG 48 1,45 48 1200 1000 3

39 M ESTADISTI NOKIA 36 1,66 46 1300 1000 3 40 M FISICA SANSUNG 28 1,69 48 1325 1200 2 41 F MATEMAT ALCATEL 31 1,56 60 750 720 5

42 F COMPUT SANSUNG 30 1,61 57 600 580 4

43 F ELECTRON LG 24 1,52 56 650 600 4

44 M ESTADSTI NOKIA 32 1,72 67 800 750 7 45 M FISICA MOTOROLA 34 1,75 70 1000 850 3 46 M FISICA LG 36 1,82 69 850 800 2 47 M MATEMAT NOKIA 40 1,69 72 750 750 1 48 F COMPUT NOKIA 28 1,56 60 750 700 2

49 M ESTADISTI SONY 35 1,68 70 950 750 4 50 M FISICA LG 36 1,80 68 1000 800 5


3

Primero creamos la base de datos que se presenta en spss ver.17

Cada columna contendr una variable y cada fila los datos de cada unidad de anlisis

observada la hoja de clculo del spss, presenta dos ventanas.

La primera corresponde a la de vista de variables, es donde se declaran todas las variables que se van ingresar en la base de datos, como se muestra :


4

Si estamos ingresando una variable cualitativa, podemos etiquetar las categoras de la variable, como se muestra

Para recodificar una variable, se selecciona transformar y hacemos clic en recodificar en distinta variable, aparece la siguiente pantalla:

Para nuestro caso hemos seleccionada la variable ESC.PROF y le vamos a cambiar por

CARRERA, y le damos clic en cambiar, luego le damos clic en valores antiguos y nuevos, y

aparece la siguiente pantalla:


5

Podemos los valores antiguos y valores nuevos como se muestra, luego le hacemos clic en

continuar y luego clic en aceptar

Por defecto aparece en la ltima columna la variable recodificada, para comparar si coincide

los valores antiguos con los nuevos, con el botn izquierdo del mouse arrastramos la variable

CARRERA, para ponerla a lado de la variable ESC.PROF


6

Luego procedemos a etiquetar

La Segunda ventana es una de vista de datos donde se ingresa cada uno de los valores de la variable en estudio


7

Con la base de datos concluida se procede hacer el anlisis descriptivo, seleccionamos el men analizar, seleccionamos Estadsticos Descriptivos y seleccionamos la opcin

frecuencias


8

Aparece la siguiente ventana:

Seleccionamos la variable que queremos trabajar, por ejemplo ESC.PROF, como se trata de

una variable cualitativa en escala nominal, no podemos seleccionar la opcin Estadsticos,

pero si la opcin Grficos:

Clic en continuar y luego clic en aceptar y aparece los resultados:

La primera tabla nos esta indicando que son 50 datos que se tienen y no hay ningn valor perdido, esto se presenta cuando por error dejamos de ingresar algn valor o la persona

encuestada no lleno toda la informacin que se le pidi en la encuesta.


9

Estadsticos

ESC.PROF

N Vlidos 50

Perdidos 1

La segunda tabla nos muestra la tabla de distribucin de frecuencias, la cual puede ser editada para darle una mejor presentacin

ESC.PROF

Frecuencia Porcentaje Porcentaje vlido

Porcentaje

acumulado

Vlidos MATEMATICA 10 19,6 20,0 20,0

COMPUTACION 10 19,6 20,0 40,0

ELECTRONICA 5 9,8 10,0 50,0

ESTADSTICA 10 19,6 20,0 70,0

FISICA 15 29,4 30,0 100,0

Total 50 98,0 100,0

Perdidos Sistema 1 2,0

Total 51 100,0

El grfico que hemos seleccionado es el grfico de sectores que puede ser editada para darle una mejor presentacin


10

Seleccionamos el men analizar y luego clic en frecuencias para trabajar una variable cuantitativa, por defecto aparece

Clic en restablecer y seleccionamos una variable cuantitativa, por ejemplo la variable talla:

Esta variable si nos permite trabajar la opcin estadsticos, seleccionamos todos los estadgrafos que deseamos calcular:


11

Seleccionamos continuar y luego clic en aceptar y aparece todas las medidas descriptivas pedidas:

Estadsticos

TALLA

N Vlidos 50

Perdidos 1

Media 1,6670

Mediana 1,6800

Moda 1,69

Desv. tp. ,09562

Varianza ,009

Asimetra -,159

Error tp. de asimetra ,337

Curtosis -,776

Error tp. de curtosis ,662

Rango ,40

Mnimo 1,45

Mximo 1,85

Suma 83,35

Percentiles 10 1,5400

20 1,5600

25 1,5775

30 1,6100

40 1,6540

50 1,6800

60 1,6900

70 1,7200

75 1,7500

80 1,7500

82 1,7664

90 1,7980


12

La tabla dce distribucin de frecuencias de la variable seleccionada:

TALLA


Porcentaje

acumulado

Vlidos 1,45 1 2,0 2,0 2,0

1,52 3 5,9 6,0 8,0

1,54 2 3,9 4,0 12,0

1,55 1 2,0 2,0 14,0

1,56 4 7,8 8,0 22,0

1,57 1 2,0 2,0 24,0

1,58 2 3,9 4,0 28,0

1,61 2 3,9 4,0 32,0

1,62 1 2,0 2,0 34,0

1,64 1 2,0 2,0 36,0

1,65 2 3,9 4,0 40,0

1,66 2 3,9 4,0 44,0

1,67 1 2,0 2,0 46,0

1,68 4 7,8 8,0 54,0

1,69 5 9,8 10,0 64,0

1,71 1 2,0 2,0 66,0

1,72 3 5,9 6,0 72,0

1,73 1 2,0 2,0 74,0

1,75 4 7,8 8,0 82,0

1,77 1 2,0 2,0 84,0

1,78 3 5,9 6,0 90,0

1,80 2 3,9 4,0 94,0

1,82 2 3,9 4,0 98,0

1,85 1 2,0 2,0 100,0

Total 50 98,0 100,0

Perdidos Sistema 1 2,0

Total 51 100,0

Seleccionamos el grfico adecuado:


13

Clic en continuar y luego clic en aceptar:

Como podemos observar la informacin que nos presenta la tabla de distribucin de

frecuencia no estn agrupados en intervalos, si queremos agrupar en intervalos tenemos

que hacer una recodificacin


14

Seleccionamos la variable TALLA y le vamos a llamar ESTATURA, y luego clic en cambiar

clic en valores antiguos y nuevos, seleccionamos la opcin rangos dado que se trata de una variable cuantitativa y hacemos los cambios respectivos


15

Como se puede apreciar lo hemos agrupado en 7 intervalos, si utilizamos la regla de Sturges

para determinar el nmero de intervalos nos da 6.61, dado a que el nmero de intervalos es una

variable discreta procedemos a redondearlo a 7.

Clic en continuar y luego clic en aceptar


16

Luego editamos la variable Estatura, nos vamos a la ventana vista de variables y seleccionamos etiquetas enla variable estatura:

Clic en aceptar y nos vamos a la vista de datos:

Seleccionamos analizar y luego clic en frecuencias, seleccionamos la variable estatura y le pedimos que nos construya la tabla de distribucin de frecuencias


17

ESTATURA


Porcentaje

acumulado

Vlidos 1,44 - 1,49 1 2,0 2,0 2,0

1,50 - 1,55 6 12,0 12,0 14,0

1,56 - 1,61 9 18,0 18,0 32,0

1,62 -1,67 7 14,0 14,0 46,0

1,68 - 1,73 14 28,0 28,0 74,0

1,74 - 179 8 16,0 16,0 90,0

1,80 - 1,85 5 10,0 10,0 100,0

Total 50 100,0 100,0

Para este caso no pidamos las medidas descriptivas por que el software les va calcular pero de

los cdigos de la etiqueta, esto solo nos permite darle una mejor presentacin de la tabla, mas

no puede ser utilizado para hacer clculos.

Seleccionamos Analizar, estadsticos descriptivos, clic en Descriptivo y aparece la siguiente pantalla.

Seleccionamos una variable que sea cuantitativa, clic en opciones y aparece la siguiente ventana:


18

Donde seleccionamos las estadsticas descriptivas que deseemos calcular y luego clic en

continuar en la pantalla de resultado se visualiza:

Estadsticos descriptivos

N Rango Mnimo Mximo Media Desv. tp. Varianza Asimetra Curtosis

Estad

stico

Estadst

ico

Estads

tico

Estadst

ico

Estadst

ico

Error

tpico

Estadsti

co

Estadsti

co

Estad

stico

Error

tpico

Estadsti

co

Error

tpico

PESO 50 34 45 79 63,02 1,254 8,870 78,673 -,357 ,337 -,740 ,662

N vlido

(segn lista)

50

Seleccionamos Analizar, estadsticos descriptivos, clic en Explore y aparece la siguiente pantalla.

Seleccionamos la variable que deseemos analizar, en este caso en la Lista de dependiente

hemos seleccionado la variable ingreso y en la lista de factores Genero, en la opcin visualizar

si seleccionamos ambos nos da las Estadsticas descriptivas y grficos, si solo queremos una

sola opcin seleccionamos la que se dese analizar y luego clic en aceptar.

La primera pantalla que nos presenta l avista de resultados es el resumen:

Resumen del procesamiento de los casos

GENERO

Casos

Vlidos Perdidos Total

N Porcentaje N Porcentaje N Porcentaje

INBRESO FEMENINO 22 100,0% 0 ,0% 22 100,0%

MASCULINO 28 100,0% 0 ,0% 28 100,0%


19

La segunda Pantalla es las estadsticas Descriptivas.

Descriptivos

GENERO Estadstico Error tp.

INBRESO FEMENINO Media 743,64 45,601

Intervalo de confianza para la

media al 95%

Lmite inferior 648,80

Lmite superior 838,47

Media recortada al 5% 725,25

Mediana 700,00

Varianza 45748,052

Desv. tp. 213,888

Mnimo 450

Mximo 1380

Rango 930

Amplitud intercuartil 213

Asimetra 1,627 ,491

Curtosis 3,270 ,953

MASCULINO Media 924,57 41,206


media al 95%




Mediana 900,00

Varianza 47541,810

Desv. tp. 218,041

Mnimo 490

Mximo 1325

Rango 835


Asimetra ,205 ,441

Curtosis -,371 ,858


20

Luego nos presenta el grafico de tallos y hoja

INBRESO Stem-and-Leaf Plot for

GENERO= FEMENINO

Frequency Stem & Leaf

1,00 4 . 5

2,00 5 . 05

7,00 6 . 0005566

6,00 7 . 005555

3,00 8 . 059

1,00 9 . 2

2,00 Extremes (>=1200)

Stem width: 100

Each leaf: 1 case(s)

Luego tenemos el diagrama de cajas:

Si seleccionamos analizar, Estadsticos Descriptivos y selecionamos una variable en la lista de dependiente:


21

Clic en aceptar y aparece un resumen de los datos procesados:

Resumen del procesamiento de los casos

Casos

Vlidos Perdidos Total

N Porcentaje N Porcentaje N Porcentaje

INBRESO 50 100,0% 0 ,0% 50 100,0%

Descriptivos

Estadstico Error tp.

INBRESO Media 844,96 32,874


media al 95%




Mediana 800,00

Varianza 54033,958

Desv. tp. 232,452

Mnimo 450

Mximo 1380

Rango 930


Asimetra ,614 ,337

Curtosis -,235 ,662


22

INBRESO Stem-and-Leaf Plot

Frequency Stem & Leaf

2,00 4 . 59

3,00 5 . 056

8,00 6 . 00035566

10,00 7 . 0055555558

10,00 8 . 0002555559

5,00 9 . 25555

4,00 10 . 0000

,00 11 .

5,00 12 . 00255

3,00 13 . 028

Stem width: 100

Each leaf: 1 case(s)


23

Para construir tablas de contingencia seleccionamos: Analizar, Estadsticas Descriptivas y tablas de contingencia

Si seleccionamos la opcin Estadsticos, seleccionamos la opcin chi-cuadrado:


24

Clic en continuar, luego seleccionamos la opcin casillas, que nos permite seleccionar el

valor observado, el porcentaje total

clic en continuar y clic en aceptar :

Tabla de contingencia MARCA DE CELULAR * GENERO

GENERO

Total FEMENINO MASCULINO

MARCA DE CELULAR ALCATEL Recuento 2 1 3

% del total 4,0% 2,0% 6,0%

LG Recuento 7 6 13

% del total 14,0% 12,0% 26,0%

MOTOROLA Recuento 3 5 8

% del total 6,0% 10,0% 16,0%

NOKIA Recuento 8 8 16

% del total 16,0% 16,0% 32,0%

SANSUNG Recuento 2 4 6

% del total 4,0% 8,0% 12,0%

SONY Recuento 0 4 4

% del total ,0% 8,0% 8,0%

Total Recuento 22 28 50

% del total 44,0% 56,0% 100,0%


25

Pruebas de chi-cuadrado

Valor gl

Sig. asinttica

(bilateral)

Chi-cuadrado de Pearson 4,928a 5 ,425

Razn de verosimilitudes 6,425 5 ,267

N de casos vlidos 50

a. 8 casillas (66,7%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. La

frecuencia mnima esperada es 1,32.

Esto nos indica que con las variables seleccionadas no podemos realizar la prueba chi

cuadrado dado a que se tiene que tener un 75% de frecuencias esperadas mayores o

iguales a 5.

Si queremos trabajar solo los estudiantes que siguen la carreta profesional de Estadstica, seleccionamos en el men Datos:

Clic en seleccin de casos y aparece la siguiente pantalla:


26

Seleccionamos la variable Esc.Prof, si no nos acordamos con que valor hemos etiquetada la carrera profesional de estadstica: hacemos clic con el botn derecho del mouse


27

Hacemos clic en informacin de la variable y aparece la siguiente pantalla que nos permite identificar la etiqueta de valor de la variable:

Seleccionamos la opcin 4

Clic en aceptar y luego aparece la siguiente pantalla donde se selecciona la variable ESC.PROF, y realizamos una operacin lgica como se muestra:


28

Clic en aceptar y se seleciona la categora seleccionada como se muestra :

Luego realizamos el anlisis estadstico:

Los resultados de las variables seleccionadas nos indican :


29

Estadsticos descriptivos

N Mnimo Mximo Media Desv. tp. Varianza

TALLA 10 1,66 1,80 1,7240 ,04648 ,002

EDAD 10 28 45 35,70 4,498 20,233

N vlido (segn lista) 10

Solo 10 estudiantes encuestados pertenecen a la Escuela Profesional de Estadstica, los

cuales tienen una estatura mnima de 1,66 mt. Y una estatura mxima de 1,80; siendo su

estatura promedio de 1,72 mt. Los cuales se dispersan en 0,04648 mt. Con respecto a la

estatura promedio.

Luego para dejarla base de datos a su estado original seleccionamos el men datos, clic en seleccionar casos y luego clic en restablecer.

Para hacer un alisis de Regresin Lineal, nos vamos al men anlisis, seleccionamos la opcin regresin Lineal como se muestra:

Seleccionamos la variable dependiente y la variable independiente como se muestra:


30

Seleccionamos la opcin Estadstico;

Clic en continuar y aceptar, luego aparece el siguiente reporte en la vista de resultados:


31

Variables introducidas/eliminadasb

Modelo

Variables

introducidas

Variables

eliminadas Mtodo

1 INBRESOa . Introducir

a. Todas las variables solicitadas introducidas.

b. Variable dependiente: EGRESO

Resumen del modelo

Modelo R R cuadrado

R cuadrado

corregida

Error tp. de la

estimacin

1 ,945a ,893 ,891 57,828

a. Variables predictoras: (Constante), INBRESO

El cual nos da un coeficiente de correlacin de 0.945 es decir existe una alta correlacin entre

el ingreso y egreso de los encuestados, el coeficiente de determacin es 0.891, el cual nos

indica que el 89.1% de los egresos estn explicados por los ingresos que tiene las personas

encuestadas.

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes no estandarizados

Coeficientes

tipificados

t Sig. B Error tp. Beta

1 (Constante) 156,005 31,123 5,013 ,000

INBRESO ,713 ,036 ,945 20,054 ,000

a. Variable dependiente: EGRESO

El modelo de Regresin Lineal que sale es:

iXY 713,0005,156

Para construir el diagrama de dispersin, nos vamos al men grficos, seleccionamos cuadro de dilogos antiguos, dispersin de Puntos:


32

Seleccionamos dispersin simple, clic en definir, sale la siguiente ventana donde ingresamos la variable Y y la variable X, como se muestra:

Para ponerle titulo seleccionamos la opcin y ponemos el titulo que corresponde:


33

Clic en continuar y clic en aceptar y en la vista de resultados aparece el grafico pedido

Otra forma de construir el diagrama de dispersin con la recta estimada se, selecciona el men analizar, regresin y estimacin curvilnea:


34

Aparece la siguiente ventana donde hay que ingresar las variables correspondientes, como se muestra:

Clic en aceptar y en la ventana de resultados se visualiza, una tabla de Resumen y el diagrama de dispersin con la recta estimada:


35

Resumen del modelo y estimaciones de los parmetros

Variable dependiente:EGRESO

Ecuacin

Resumen del modelo Estimaciones de los parmetros

R cuadrado F gl1 gl2 Sig. Constante b1

Lineal ,893 402,155 1 48 ,000 156,005 ,713

La variable independiente esINBRESO.

estadistica descriptiva spss ver17

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