Tema 1: Introducción Tratamiento de datos con ordenador

Transcripción

1 TEMA 1.- INTRODUCCION Concepto de estadística Introducción al paquete estadístico SPSS para Windows Tipos de datos y variables Concepto de estadística. Definición de estadística (Diccionario de la Real Academia, 22 edición) 1. Estudio de los datos cuantitativos de la población, de los recursos naturales e industriales, del tráfico o de cualquier otra manifestación de las sociedades humanas. 2. Conjunto de estos datos. 3. Rama de la matemática que utiliza grandes conjuntos de datos numéricos para obtener inferencias basadas en el cálculo de probabilidades

2 Etapas en un estudio estadístico: Fase 1: Objetivos del estudio estadístico. Planificación. Fase 2: Elaboración de la encuesta y toma de datos. Fase 3: Depuración de los datos y tratamiento informatizado. Fase 4: Obtención de resultados estadísticos adecuados. Fase 5: Interpretación de los resultados. Conclusiones

3 1.2.- Introducción al paquete estadístico SPSS para Windows. Programas para estudios estadísticos: Excel, SPSS, SAS, Minitab, Statgraphics, S-plus, Spad,... SPSS: Statistical Package for the Social Sciences 2009: PASW Statistics (Predictive Analytics Software) Tratamiento informatizado similar; lo más importante la organización de los datos (Fase 3): 1º) Depurar los datos, definir unidades y número de decimales para valores numéricos y asignar las codificaciones para categorías o grupos. 2º) Introducir los datos al ordenador: - Cada fila un individuo - Cada columna una variable o característica - Cada casilla un dato, numérico o cadena (letra/s) - 3 -

4 Fichero: minoristas.sav 1º) Depuración de datos y definición de valores (unidades, decimales, codificaciones,...): Variable Descripción (Etiqueta) Descripción de valores SECTOR Sector 1 alimentación 2 ropa y calzado 3 equipo del hogar 4 droguería, perfumería y farmacia 5 otros REGIMEN Régimen de tenencia del establecimiento A Alquiler P Propiedad O Otros (cesión, subarriendo,...) EMPLEAD Número de empleados Número entero ANTIGÜED Antigüedad en meses Número entero FACTURAC Facturación mensual en euros Dos decimales IMPUEST Impuestos mensuales en euros Dos decimales (iva,...) COSTOS Costos mensuales en euros (sin salarios) Dos decimales 0 Valor perdido - 4 -

5 2º) Introducir los datos al ordenador: sector regimen emplead antigüed facturac impuest costos 1 A , , ,35 1 A , , ,94 1 A , , ,87 1 A , , ,34 1 P ,89 605,07 760,57 1 P , ,81 965,99 1 P , , ,54 2 A , ,02 973,82 2 A , , ,41 2 A , , ,90 2 P , , ,98 2 P , , ,24 2 P , , ,64 3 A , , ,20 5 P , , ,54-5 -

6 3º) Manipulación de datos y Construcción de nuevas variables: - Ordenar, clasificar por grupos o seleccionar una fracción. - Cálculos numéricos, por ejemplo: Cambio de euros a otras monedas Libre=Facturación-Impuestos-Costos. - Nuevas agrupaciones, por ejemplo: Comercio nuevo o antiguo 2 años o menos= nuevo más de 2 años= antiguo Facturación baja, media o alta. Baja: facturación < 6000 Media: entre 6000 y 9000 Alta: más de

7 Tema 1: Introducción SPSS Tratamiento de datos con ordenador 1º) Depuración de datos y definición de valores (unidades, decimales, codificaciones,...): 2º) Introducir los datos al ordenador: - 7 -

8 Tema 1: Introducción SPSS Tratamiento de datos con ordenador 3º) Manipulación de datos y Construcción de nuevas variables: 4º) Obtención de resultados estadísticos adecuados (Fase 4): - 8 -

9 1.3.- Tipos de datos y variables. CUALITATIVA (Categorías, grupos, niveles,...) CUANTITATIVA (Valores numéricos) NOMINAL (Categorías sin orden) Sexo, Licenciatura ORDINAL (Categorías ordenadas) Nivel de estudios DISCRETA (Nº entero, sin decimales) Número de hermanos CONTINUA (Nº real, con decimales) Nota, Altura, Peso SPSS: Tipo: Numérico o cadena Medida: Nominal SPSS: Tipo:Numérico o cadena Medida: Ordinal SPSS: Tipo: Numérico Medida: Ordinal o Escala SPSS: Tipo: Numérico Medida: Escala - 9 -

10 Ejemplo con el fichero de datos MINORISTAS: Variable Descripción (Etiqueta) TIPO DE VARIABLE SECTOR REGIMEN Sector Alimentación, ropa y calzado, equipo del hogar, droguería, perfumería y farmacia, otros Régimen de tenencia del establecimiento Alquiler, Propiedad, Otros (cesión, subarriendo,...) EMPLEAD Número de empleados Número entero ANTIGÜED Antigüedad en meses FACTURAC Facturación mensual en euros IMPUEST Impuestos mensuales en euros (iva,...) COSTOS Costos mensuales en euros (sin salarios) Tiempo Dos años o menos / Más de 2 años Nivel Nivel de facturación bajo/medio/alto

11 Ejemplos claros de Tipos de datos y variables. NOMINAL: sexo (hombre/mujer) estado civil (soltero/casado/ ) color de ojos (azules/ marrones/...) ORDINAL: nivel estudios (sin estudios/primarios/secundarios/superiores) curso académico (1 er /2º ciclo) DISCRETA: nº hijos (0,1,2,3, ) nº de accidentes de tráfico semanales DUDAS RAZONABLES: CONTINUA: notas en algunas ocasiones se puede dudar peso si una variable es discreta o continua altura por ejemplo: Antigüedad en meses nivel colesterol o Número de empleados

12 El tratamiento estadístico cambia en función del tipo de variable con la que trabajamos, así que es importante no confundirlos entre sí. Confusiones habituales de tipos de variable: (1º) Discretas con muchos valores distintos vs Continuas Da igual porque el tratamiento estadístico es similar. Ejemplos: Antigüedad en meses podría tener decimales y ser continua Nº Empleados no puede tener decimales es discreta (con muchos valores distintos)

13 (2º) Discretas con pocos valores distintos vs Ordinales OJO! Tratamiento estadístico diferente. Ejemplos: Nº de hijos con valores 0, 1, 2 y 3 es discreta (con pocos valores distintos) Nº de hijos con valores 0=sin hijos / 1=con hijos es ordinal Observación importante No fiarse del nombre de la variable y mirar sus valores y etiquetas de valor. (3º) Nominales vs Ordinales OJO! Tratamiento estadístico diferente. Ejemplos: Nivel de estudios posee un orden predefinido es ordinal Sexo no posee un orden predefinido es nominal