Ventana del Editor de Datos (Vista de variables) A través de la vista de variables se definen los parámetros informativos de las preguntas o variables del archivo. Esta vista es sin ninguna duda la parte más importante del paquete, ya que de la correcta definición de nuestras variables depende la efectividad de nuestro análisis y los procedimientos que podamos realizar con ellas.

18/10/2013

Lic. Alex Acarley Leyva.

Ventana del Editor de Datos (Vista de variables) • Nombre: Nombre de la variable, con un máximo de 64 caracteres, sin espacios en blanco, empezando siempre por una letra o @ y no terminando con un punto. • Tipo: Tipo de la variable. Por defecto, SPSS considera tipo Numérico. Para cambiarlo, click en la casilla y, después, en el pequeño recuadro gris que aparece, entonces se muestra la ventana Tipo de variable y se elige el tipo.

Para datos cuantitativos Para fechas Para datos cualitativos (expresados como texto)

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Ventana del Editor de Datos (Vista de variables) • Anchura: Anchura máxima (en número de caracteres) que tendrá asignada la variable. Debe ser suficiente para contener cada dato: número (incluyendo signo y separación decimal) o texto. • Decimales: Número de decimales que se mostrarán si el dato es numérico. • Etiqueta (Etiqueta de variable): Etiqueta (opcional) que describe a la variable de forma más detallada que el propio nombre (máximo 256 caracteres). • Valores (Etiquetas de valor): Etiquetas explicativas (opcional) de los distintos valores que toma la variable (máximo 60 caracteres para cada etiqueta). Para escribirlas, abrir la ventana Etiquetas de valor pinchando en la casilla correspondiente y, después, en el pequeño recuadro gris que aparece.

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Ventana del Editor de Datos (Vista de variables) • Perdidos: Si el dato de una casilla de la matriz de datos no existe, se dice que tenemos un dato faltante o dato perdido. El usuario puede definir códigos que, colocados en una casilla con dato perdido, la identifica como tal. Si no los define, aparecerá “Ninguno” en la casilla de esta columna 7, y SPSS utiliza como código (por defecto) una coma (si el dato es numérico) o dejar la casilla en blanco (si el dato es de cadena). Esto se conoce como datos perdidos del sistema. • Columnas: Anchura de la columna de datos. Poner la necesaria para una correcta visualización de los datos y del nombre de la variable. La anchura de la columna se puede modificar también pinchando y arrastrando sobre los bordes del nombre de la variable en la Vista de datos. • Alineación: Tipo de alineación (izquierda, centro o derecha) de los datos en la columna. Elegir la opción deseada. Por defecto, SPSS alinea a la izquierda los datos de cadena y a la derecha los datos numéricos.

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Ventana del Editor de Datos (Vista de variables) • Medida: Escala de medida de los datos. Tiene tres opciones: Nominal (para datos cualitativos nominales), Ordinal (para datos en escala ordinal) y Escala (para datos numéricos). • Rol: Nos ayuda a determinar la función que cumple la variable en la investigación (parte de los objetivos , variable secundaria, etc.)

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Clasificación de las variables • Variable según escala de medida – Nominales: En este nivel de medición se establecen categorías distintivas que no implican un orden especifico. Por ejemplo, si la unidad de análisis es un grupo de personas, para clasificarlas se puede establecer la categoría sexo con dos niveles, masculino (M) y femenino (F), donde solo tienen que señalar su género, no se requiere de un orden real. – Así, si se asignan números a estos niveles solo sirven para identificación y puede ser indistinto: 1=Femenino , 2=Masculino. – Ejemplo: Género, estado civil, religión, etc. – NOMINAL = CLASIFICA 18/10/2013

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Clasificación de las variables • Variable según escala de medida – Ordinales: Implican orden entre sus categorías. Este tipo de variables nos permite establecer relaciones de igualdad/desigualdad y a su vez, podemos identificar si una categoría es mayor o menor que otra. Un ejemplo de variable ordinal es el nivel de educación, ya que se puede establecer que una persona con título de Postgrado tiene un nivel de educación superior al de una persona con título de bachiller. En las variables ordinales no se puede determinar la distancia entre sus categorías, ya que no es cuantificable o medible.

– Ejemplo: Nivel socioeconómico, grado de instrucción, año de estudio, etc. – ORDINAL = ORDEN 18/10/2013

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Clasificación de las variables • Variable según escala de medida – Ordinales: – Ejemplo con pregunta de encuesta: ¿Los llamados métodos naturales son muy eficaces?. El encuestado puede marcar su respuesta de acuerdo a las siguientes alternativas: _ Totalmente de acuerdo (5) _ De acuerdo (4) Escala de _ Indiferente (3) Likert _ En desacuerdo (2) _ Totalmente en desacuerdo (1)

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Clasificación de las variables • Variable según escala de medida – Intervalares (escala): Suponen a la vez orden y grados de distancias entre las diversas categorías, pero no tienen origen natural. – Ejemplo: notas en una prueba, el C. I., la temperatura en grados Celsius, peso, talla, presión arterial, etc.

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Clasificación de las variables

VARIABLES Según su naturaleza

Según su escala de medida

Carácter

Nominal Cualitativa (Literal)

(género, estado civil, raza, religión, grupo sanguíneo,etc)

Ordinal (Nivel socioeconómico, grado de instrucción, año de estudio, etc)

Cuantitativa (Numérica)

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Escala (Edad, peso, talla, presión arterial, etc)

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Clasifica Ordena o jerarquiza

Ventana del Editor de Datos (Vista de datos)

El editor de Datos contiene los datos que se analizarán. Como cualquier base de datos se organiza de forma que en columnas se sitúan las variables (o campos en jerga de hojas de cálculo) y en las filas se organizan los registros o casos (muy habitualmente en las filas recogemos datos de individuos), En la intersección de una columna (variable) y una fila (caso) tendremos un valor.

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Ventana de resultados (Visor de resultados)

Es la tabla donde se van generando las tablas y los gráficos estadísticos. 18/10/2013

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Ventana de resultados (Visor de resultados)

Es la tabla donde se van generando las tablas y los gráficos estadísticos. 18/10/2013

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