DISEÑO Y TRATAMIENTO ESTADÍSTICO DE ENCUESTAS UNED Esta presentación llevará probablemente a un debate con la audiencia, lo que generará elementos de acción. Use PowerPoint para realizar un seguimiento de estos elementos durante la presentación En Presentación, haga clic con el botón secundario del mouse Seleccione “Notas de la reunión” Seleccione la ficha “Elementos de acción” Escribir elementos de acción a medida que surgen Haga clic en Aceptar para descartar este cuadro Se creará automáticamente una diapositiva de elementos de acción al final de la presentación que incluye los puntos introducidos. DISEÑO Y TRATAMIENTO ESTADÍSTICO DE ENCUESTAS UNED CURSO 1999-2000

ESCALA S DE MEDICIÓN Escala nominal: Los números sirven sólo para distinguir atributos o clasificaciones. Ejemplo: 1= Compra ; 0= No compra; 1= Vota; 2= No vota. Estadísticos apropiados: Moda: puntuación más repetida; Frecuencia: Número de casos Análisis de la relación entre variables medidas en esta escala Tablas de contingencia: Ejemplo: Relación entre el sexo y la compra de un producto,

ESCALA S DE MEDICIÓN Escala ordinal: Los números sirven para establecer un orden aunque no es posible cuantificarlos. Ejemplos: Escalas analógicas del dolor, o valoración de la calidad de un restaurante Estadísticos apropiados: Mediana: puntuación que deja al 50 % de la distribución a un lado y al restante 50 % al otro; Spearman: Para medir el grado de relación Análisis de la relación entre variables medidas en esta escala Tablas de contingencia, tests no paramétricos, coeficiente de Spearman. Ejemplo: Relación entre grado de dolor y grado de ansiedad.

ESCALA S DE MEDICIÓN Escala de intervalo y de proporción: Propias de las variables cuantitativas. Son las variables numéricas. Ejemplo: la edad: permite decir que un niño de 10 años tiene el doble de edad que otro de 5.. Estadísticos apropiados: Media aritmética, media geométrica, coeficiente de correlación. Análisis de la relación entre variables medidas en esta escala Estadísticos T y F, regresión lineal, coeficiente de correlación. Ejemplo: Relación entre la estatura y el peso.

TIPOS DE VARIABLES Variable cuantitativa: susceptible de ser concretada en términos numéricos ejemplo: tensión arterial, número de linfocitos, o la edad. Escalas de medición: escalas de intervalo o proporción Se dividen en: Continuas: Toman un número infinito de valores. Ejemplo: altura, edad, tensión arterial, y discretas que toman un número finito de valores. Ejemplo nº de hijos (No es posible 1,1 hijos). Varirable cualitativa: No susceptible de ser cuantificada Ejemplo: Medición de la satisfacción. Escalas de medición nominal u ordinal.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA EN EL SPSS Caben dos posibilidades DIRECTAMENTE: VER DEMOSTRACIÓN Pasos: Creación de variables: Definir variable: numérica, texto, extensión decimales, etc.). Poner etiquetas a los valores de la variable si la escala es nominal u ordinal. Por ejemplo, para indicar que 1= Hombre y 0= Mujer DE OTROS PROGRAMAS: EXCEL, DBASE, PARADOX

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA EN EL SPSS De otros programas: Son traducidos directamente por el SPSS. Análisis de datos: Se realiza tras ser introducidos los datos. La opción se encuentra en el menú estadísticos. Todas las operaciones se pueden hacer: Por comandos Mediante ventanas.

GENERACIÓN DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Mediante comandos: El comando que se emplea es: . FREQUENCIES /NOMBRE DE LAS VARIABLES /STATISTICS ALL /HISTOGRAM NORMAL Mediante ventanas: Ver demostración

RECODIFICACIÓN DE VARIABLES Operación muy importante al permitir realizar investigaciones parciales de los datos introducidos Por ejemplo: Supongamos que deseamos ver la media de libros de los clientes mayores de 75 años. Obviamente tenemos una base de datos donde se recogen estas variables. Se emplean dos instrumentos: Comando if: Operadores: GE= Mayor o igual que; GT = Mayor que; LE = Menor o igual que; LT = Menor que; EQ = igual que; NE = Distinto que

PASOS PARA LA RECODIFICACIÓN Creación de una variable nueva que reúna con un determinado valor asignado por nosotros a los casos que deseamos analizar. Instrumentos: Comando IF Creamos una variable que reúna los pacientes mayores de 75 años a la que llamamos por ejemplo may75. Le asignamos el valor 1 cuando se da esta circunstancia. If (edad ge 75) may75=1. Tras hacerlo lo ejecutamos

PASOS PARA LA RECODIFICACIÓN Se solicitan los estadísticos que queramos pidiéndole al programa que los seleccione con el comando “select if”. IMPORTANTE: Si no se incluye la sentencia temporary, se eliminarán de la Base de datos todos los casos que no reúnan estas características. En nuestro ejemplo sería: Temporary. Select if (may75 eq 1). Frequencies /variables libros /statistics all. Tras hacerlo se ejecuta

ANÁLISIS DE LA RECODIFICACIÓN Con temporary se dice que la operación sea temporal. Con select if se le dice que seleccione los casos en que la variable may75 son iguales a 1. A continuación se le pide que haga la estadística descriptiva de los libros de los clientes que cumplen esa condición (ser mayor de 75 años). Segundo ejemplo: Determinar los pasos para en el mismo ejemplo hallar la media de pedidos de los pacientes varones y mayores de 65 años.

PASOS PARA LA RECODIFICACIÓN 1.- Creación de la variable: Comando If If (Edad ge 65) and (sexo eq 1)) var65=1. Aplicación estadística: Temporary. Select if (var65 eq 1). Frequencies /variables pedidos /statistics all. Tras hacerlo se ejecuta

Tablas de contingencia Permite estudiar la relación entre variables medidas en una escala nominal u ordinal. PASOS Introducción de variables y datos p.e. Sexo (1=hombre; 0=Mujer) y compra de producto (1= Sí; 0= No). Ejecución de las tablas de contingencia en el SPSS Mediante comandos: CROSSTABS /TABLES= SEXO BY COMPRA /CELLS=COUNT ROW COLUMN TOTAL EXPECTED RESID /STATISTICS ALL.

Tablas de contingencia Permiten responder a las siguientes preguntas: ¿Existe relación?: Test del chi-cuadrado ¿Qué grado de relación? Coeficiente de contingencia y Q de Yule. ¿Qué dirección tiene relación? Residuos estandarizados Explicación: Ver demostración y apuntes