TUTORIAL SPSS 25: CREAR UNA BASE DE DATOS || Primera parte

Summary

En este tutorial, se explica cómo utilizar el paquete estadístico SPSS, diseñado por IBM, para manejar datos tanto descriptivos como inferenciales. Se detalla el proceso de creación de variables y base de datos a partir de una encuesta, destacando la importancia de codificar respuestas para facilitar la transcripción. Se abordan tipos de variables: nominales, ordinales y cuantitativas, y cómo configurarlas en SPSS. Se invita a los espectadores a seguir el canal y a likear el vídeo para recibir más contenido similar.

Takeaways

• 😀 El tutorial trata sobre el manejo del paquete estadístico SPSS, diseñado por IBM.
• 🔢 SPSS permite trabajar con estadística descriptiva e inferencial.
• 📊 La estadística descriptiva se utiliza para agrupar, organizar y resumir datos.
• 📈 La estadística inferencial se utiliza para proyectar tendencias de una muestra a una población más amplia.
• 📋 Se menciona la importancia de la boleta de encuesta en la recolección de datos.
• 👤 Se describe cómo construir una base de datos en SPSS a partir de una hoja de encuesta.
• 🔢 En SPSS, las variables se codifican con números y se transfieren a la vista de datos.
• 🏷️ Se explica la diferencia entre variables nominales, ordinales y cuantitativas en SPSS.
• 👨‍💻 Se muestra cómo configurar variables en SPSS, incluyendo ajustes de formato y escala.
• 📊 Se destaca la importancia de la medición de variables y cómo se refleja en SPSS.
• 📝 Se describe el proceso de llenado de datos en SPSS, incluyendo la transcripción de códigos y valores.

Q & A

¿Qué paquete estadístico se menciona en el tutorial?

El paquete estadístico mencionado en el tutorial es SPSS, diseñado por IBM.

¿Cuáles son las dos vertientes de la estadística que permite trabajar el paquete SPSS?

El paquete SPSS permite trabajar en la estadística descriptiva y la estadística inferencial.

¿Qué permite hacer la estadística descriptiva?

La estadística descriptiva permite agrupar, organizar y resumir grandes cantidades de información y datos.

¿Qué permite hacer la estadística inferencial?

La estadística inferencial permite inferir tendencias estudiadas en una población y proyectarlas para una población más amplia.

¿Qué tipo de investigación se ve obligada a cuantificar las variables?

En la investigación cuantitativa se está obligado a cuantificar las variables que son objeto de estudio.

¿Cómo se menciona que se codifican las variables en la encuesta?

Las variables importantes en la encuesta están codificadas con números y las opciones de respuesta en caso de variables cuantitativas nominales ordinales se utilizan números del 1 al 2.

¿Qué tipo de variables se deben configurar en la vista de datos de SPSS?

Se deben configurar variables como sexo, edad y grado de instrucción, estableciendo su tipo de medida y valores correspondientes.

¿Cuál es la diferencia entre una variable nominal y una ordinal en SPSS?

Una variable nominal no tiene una medida cuantitativa y los valores tienen igual equivalencia, mientras que una variable ordinal tiene una relación de jerarquía y se mide por jerarquía.

¿Cómo se indica en SPSS que una variable es de tipo escala?

En SPSS, cuando una variable está en formato de escala, aparece un icono de regleta, lo cual indica que la variable está cuantificando.

¿Qué se debe hacer si una variable en SPSS aparece con el formato de escala pero en realidad no lo es?

Si una variable aparece con el formato de escala pero no es cuantificable, se debe configurar la variable para que no tenga decimales y se establezca como nominal.

¿Cómo se carga la información en la vista de datos de SPSS una vez creada la base de datos?

Para cargar la información en la vista de datos de SPSS, se transcribimos los códigos correspondientes a los datos recolectados en la encuesta.

Outlines

00:00

📊 Tutorial de manejo del paquete estadístico SPSS

El tutorial comienza explicando el uso del paquete estadístico SPSS, diseñado por IBM, para trabajar tanto en estadística descriptiva como inferencial. Se menciona que la estadística descriptiva permite agrupar y resumir información, mientras que la inferencial permite proyectar tendencias de una muestra a una población más amplia. Se utiliza un ejemplo de una encuesta a mujeres que trabajan en limpieza para ilustrar cómo se codifican y trabajan con variables básicas en SPSS. Se detalla cómo se configura la vista de variables y cómo se cargan los datos en la vista de datos, destacando la importancia de diferenciar entre variables cualitativas y cuantitativas, y cómo se asignan los códigos correspondientes.

05:01

🔢 Configuración de variables en SPSS

Este párrafo se enfoca en la configuración de variables en SPSS, como el sexo, la edad y el grado de instrucción. Se explica cómo se establecen las propiedades de las variables, como el ancho de columna, la etiqueta y la alineación. Se destaca la diferencia entre variables nominales, ordinales y cuantitativas, y cómo se deben tratar en SPSS. Además, se menciona la importancia de la medida de variables y cómo se configura en el software, con ejemplos específicos para cada tipo de variable.

10:03

📚 Creación de la base de datos y transcripción de datos

El tercer párrafo cubre la creación de la base de datos en SPSS y cómo se transcribirá la información recopilada de las encuestas. Se menciona la facilidad de transcribir datos numéricos y cómo se asignan los códigos a las respuestas para variables cualitativas. También se aborda la expansión de columnas en la vista de datos y cómo se insertan nuevas variables en la lista. Se concluye con una promesa de mostrar análisis estadísticos descriptivos en futuras tutoriales y un llamado a suscriptores para seguir el canal y dar like al vídeo.

Keywords

💡Estadística descriptiva

Es una rama de la estadística que se encarga de agrupar, organizar y resumir grandes cantidades de información o datos. En el vídeo, se menciona que esta estadística permite entender la estructura y características de un conjunto de datos sin intentar inferir nada más allá de lo observado. Por ejemplo, se podría usar para resumir la edad, el sexo y el estado civil de un grupo de personas.

💡Estadística inferencial

Este concepto se refiere a la parte de la estadística que permite hacer inferencias sobre una población a partir del estudio de una muestra. En el vídeo, se indica que la estadística inferencial se utiliza para proyectar tendencias observadas en una muestra a una población más amplia, lo cual es fundamental en la investigación cuantitativa.

💡Paquete estadístico SPSS

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) es un software estadístico de gran calidad diseñado por IBM, que permite trabajar tanto en estadística descriptiva como inferencial. En el vídeo, se destaca cómo SPSS es una herramienta esencial para el manejo de datos y la realización de análisis estadísticos en investigación cuantitativa y cualitativa.

💡Vista de variables

En SPSS, la 'Vista de variables' es una de las dos matrices principales donde se construye el conjunto de variables para el análisis. Se menciona en el vídeo que aquí es donde se definen las características de cada variable que se utilizará en el estudio, como su tipo y formato.

💡Vista de datos

La 'Vista de datos' es la otra matriz principal en SPSS donde se cargan y se ven los datos recolectados. El vídeo explica que después de crear la base de datos en la vista de variables, se pasa a la vista de datos para transcribir los datos recolectados desde una encuesta o cualquier otro medio.

💡Cuantitativo

Un tipo de investigación que se centra en medir y analizar variables numéricas. En el vídeo se menciona que en una investigación cuantitativa, es necesario cuantificar las variables de estudio, usualmente a través de encuestas o cuestionarios.

💡Cualitativo

Un tipo de investigación que se enfoca en la exploración y comprensión de fenómenos sociales a través de datos no numéricos. Aunque el vídeo se centra en la cuantificación de datos, también se menciona que SPSS puede usarse en investigaciones cualitativas.

💡Variables nominales

Son variables cualitativas que identifican a los individuos en términos de pertenencia a categorías. En el vídeo, se menciona que el sexo es un ejemplo de una variable nominal, donde los valores (masculino, femenino) no tienen una orden inherente entre sí.

💡Variables ordinales

Son variables cualitativas que tienen una secuencia o orden, pero donde la diferencia entre los niveles no necesariamente es la misma. En el vídeo, se utiliza el grado de instrucción como ejemplo, donde hay un orden (primaria, secundaria, técnico, universitario) pero la diferencia en educación entre primaria y secundaria no es la misma que entre técnico y universitario.

💡Codificación de datos

Es el proceso de representar datos en un formato que pueda ser manipulado por un programa informático. En el vídeo, se describe cómo codificar datos para su fácil entrada en SPSS, como asignar el número 1 a 'soltero' y el número 2 a 'casado' para la variable 'estado civil'.

💡Transcripción de datos

El acto de transferir datos de una fuente (como una encuesta) a una base de datos en SPSS. El vídeo detalla cómo, una vez creadas las variables en la vista de datos, se transcribirá la información recolectada directamente, facilitando el proceso de análisis.

Highlights

Introducción al manejo del paquete estadístico SPSS, diseñado por IBM.

SPSS permite trabajar con estadística descriptiva e inferencial.

Estadística descriptiva: Agrupar, organizar y resumir grandes cantidades de información.

Estadística inferencial: Inferir tendencias de una población a otra.

Importancia de la cuantificación de variables en la investigación cuantitativa.

Uso de una boleta de encuesta para recolectar datos.

Dos matrices principales en SPSS: Vista de Variables y Vista de Datos.

Construcción de la base de datos en la Vista de Variables.

Carga de información en la Vista de Datos tras crear la base de datos.

Importancia de la codificación de variables en la boleta de encuesta.

Configuración de variables como sexo en SPSS, incluyendo tipos de cuantificación y ajustes de formato.

Diferenciación entre variables nominales y ordinales en SPSS.

Trabajo con variables numéricas y cómo representarlos en SPSS.

Ejemplo de cómo transcribir datos de una encuesta a SPSS.

Proceso de creación de variables y su correspondencia con los datos de la encuesta.

Importancia de la medición de variables y su representación en SPSS.

Trabajo con variables ordinales y establecimiento de valores jerárquicos.

Creación de la base de datos completa y preparación para el análisis estadístico.

Anuncio de un segundo vídeo para analizar la información recopilada.

Solicitud de suscripción al canal y like al vídeo para seguir el tutorial.

Transcripts

[Música]

no

amigos de omo académicos en esta

oportunidad vamos a trabajar con este

tutorial referido al manejo del paquete

estadístico sps s un paquete estadístico

de muchísima calidad diseñado por ibm y

que prácticamente nos permite trabajar

en las dos vertientes de la estadística

como es la estadística descriptiva y la

estadística inferencial la estadística

descriptiva nos permite como ustedes

saben agrupar

y organizar y resumir grandes cantidades

de información grandes cantidades de

datos y la estadística inferencial nos

permite trabajar e inferir tendencias

estudiadas en una población variables

estudiantes en una población que luego

se infieren y se proyectan para una

población en todo momento de la

investigación sea ésta cuantitativa o

cualitativa pero más si es una

investigación cuantitativa estamos

obligados a cuantificar las variables

que son objeto de estudio y por lo

general utilizamos siempre una boleta de

encuesta que tiene más o menos la

siguiente característica

esta es una boleta de encuesta simple es

sobre el trabajo que realizan mujeres

que brindan un servicio de limpieza una

determinada institución y vamos a

trabajar con este ejemplo aquí tenemos

variables es sumamente básicas pero que

van a ser nuestro apoyo para trabajar

con el programa sps lo primero que

tenemos que tener en cuenta en el s&p s

es que

este programa tiene dos dos matrices

principales y las observamos aquí

tenemos una vista de variables que es la

matriz donde vamos a construir todo el

conjunto de variables y la base de datos

sobre el cual vamos a cargar la

información que hemos recolectado en

nuestra boleta de encuesta entonces en

vista de variables construimos la base

de datos y cuando ya vayamos una vez

creada la base de datos a vista de datos

vamos a cargar la información

directamente transcribiendo los códigos

pero esto es sumamente sencillo entonces

lo primero que tenemos que hacer es

decirnos a vista de variables

y voy a trabajar con mi hoja de encuesta

entonces como indica aquí lo primero que

voy a trabajar son datos personales y

fíjense que mi hoja de encuesta lo que

he hecho es realizar una boleta de

encuesta donde las variables importantes

están codificadas con número 12 pero

están con negrilla y las opciones de

respuesta en el caso de las variables

cuantitativas nominales ordinales he

utilizado una codificación de 12 por

ejemplo en estado civil tenemos 1

soltera o soltera

2 casados casada y esto tiene una razón

práctica que les voy a explicar a

continuación y que a mí me sirve

muchísimo

pero vamos a ir construyendo la base de

edad la primera variable que tenemos el

sexo y las opciones las opciones que

tenemos son masculino y femenino

entonces vamos a construir esa variable

en nuestra base de datos

en esta primera columna que tenemos

básicamente vamos a poner el código que

nos va a servir para poder caracterizar

a la columna en la vista de datos por

decir sexo fíjense que por defecto me va

a generar un conjunto de entradas pero

me voy a venir a la vista de datos y ya

se ha creado la variable sexo pero aquí

hay un problema fíjense está este icono

de regleta que aparece me indica que

esta variable es una variable que está

en el formato de escala lo que quiere

decir que está cuantificando pero no

podemos cuantificar el sexo entonces lo

que tenemos que hacer es configurar esta

variable a la variable y vamos a

trabajar con las diferentes opciones

entonces el tipo de cuantificación que

vamos a trabajar va a ser numérico la

anchura tiene que ver con la extensión

que va a tener

esta columnita que a mayor

a mayor altura mayor espacio nos va a

ofrecer para poder llenar

los datos los vamos a dejar lo que queda

por defecto en decimales tenemos que

poner

la forma en como nosotros queremos que

se representen los datos numéricos como

en este caso estamos midiendo una

variable cualitativa

nominal no vamos a requerir ningún tipo

de decimales o solamente cuando

trabajemos con datos numéricos en caso

de que si se requiera

la etiqueta la etiqueta básicamente hace

referencia a la forma en cómo se nos va

a presentar el resultado cuando

generemos el análisis estadístico en

este caso voy a poner sexo del

encuestado

yo quiero que así salga el título de la

tabla que se va a generar la columna

donde dice valores

básicamente tengo que crear los valores

que tengo en mi encuesta entonces

fíjense aquí

en los valores que tengo me cuesta uno

es masculino y dos es femenino

entonces haciendo la

la transcripción tendría que poner uno

masculino

pongo añadir 2

femenil entonces añado también este

segundo este segundo valor perdón tengo

que añadir el valor y doy en aceptar

inclusive bueno esta encuesta

y adolece de una pequeña deficiencia que

tiene que ver con la opción de género

podríamos añadir la opción otro

y aceptarte

entonces en datos perdidos básicamente

no tenemos ningún dato aquí tenemos la

anchura de la columna lo vamos a dejar

así

básicamente esto hace referencia a la

anchura de la casilla si necesitamos

poner términos más largos básicamente

podemos ampliarlo aquí tenemos la

alineación donde queremos que se alinea

la información a la derecha al centro y

aquí tenemos la medida es en este punto

es importante porque aquí vamos a

definir el tipo de variable con el que

estamos trabajando cuando hablamos de la

medida de la variable en tipo escala

hablamos de variables numéricas que

medimos cuantitativamente y entonces

sexo no podemos medir cuantitativamente

cuando hablamos de variables ordinales

hablamos de variables que tienen una

relación de jerarquía por ejemplo

primaria secundaria técnico

universitario post gradual

y ahí existe una es de una relación

jerárquica y por lo tanto de esa

variable se mide por jerarquía y no

podríamos utilizar en el caso de sexo no

podríamos ir quién está primero quién

está segundo pero lo que sí podemos

trabajar es el sexo como una variable

nominal

obviamente no importa quién va primero

que el segundo pero vamos a trabajar

como una variable donde los valores

tienen igual equivalencia

ahora vamos a trabajar con la otra

variable que es edad esto es importante

porque esta variable nos permite tener

el ejemplo del tercer caso del primer

caso vamos a utilizar el código edad y

anchura vamos a dejar

en 8 por defecto en decimales no vamos a

utilizar decimales no podríamos decir

que no tiene dos años y medio en la

medición cuantitativa básicamente

importa el número redondo aquí vamos a

poner la etiqueta edad del encuestado

para que así no salga en

en las tablas y en los gráficos que se

vayan a generar en valores no tengo que

poner ninguno porque no hay ningún valor

aquí la medición va a ser básicamente

cuantitativa en perdidos tampoco voy a

poner nada en columnas tampoco voy a

poner nada en alineación lo voy a dejar

por defecto en derecha y en medida voy a

venir a escala y se va a quedar

prácticamente de ese modo

en la tercera columna voy a poner el

siguiente ejemplo

me voy a ir a las 5 y voy a poner el

siguiente ejemplo cuál es el último

curso que usted da por aprobó entre aquí

tenemos primaria secundaria universidad

y universidad instituto técnico y otro

nos voy a trabajar con esa variable el

grado de instrucción entonces puedo

poner aquí

el grado de instrucción

qué instrucción ese va a ser mi código

el numérico no voy a poner nada en

anchura tampoco en decimales tampoco y

aquí voy a poner el grado d

instrucción

alcanzado por el encuesta esa va a ser

mi etiqueta es un poco larga pero igual

la voy a

utilizado en los valores aquí sí debo

establecer el valor jerárquico entonces

mi primer valor va a ser por ejemplo

primaria

en mi segundo valor va a ser secundaria

mi tercer valor va a ser técnico

mi cuarto valor va a ser

universitario

mi quinto valor va a ser bueno aquí

podemos hacer una modificación por

ejemplo

maestría no maestría en este caso

postgrado inclusive en un siguiente

curso vamos a ver cómo podemos

desagregar estas otras estos valores que

encierran otros valores en sí mismos

y lo vamos a dejar ahí vamos a dar clic

en aceptar

número de datos perdidos ninguno columna

lo vamos a dejar por defecto alineación

y aquí el tipo de variable en la

medición de este tipo de variable tiene

que ser ordinal porque obviamente existe

una relación jerárquica y escalonada

entre los valores que puede asumir esta

variable con estas tres variables nos

vamos a quedar porque son los tres tipos

de variables con los cuales nos vamos a

encontrar

en el trabajo estadístico

entonces nos vamos a venir a la vista de

datos y como ustedes pueden observar ya

tenemos creadas las variables sexo edad

grado de instrucción

podemos ampliar la anchura de estas

columnas

nos venimos aquí grado de instrucción

que es la columna que estaba un poquito

corta

fíjense cómo se ha ampliado la columna

para que no exista la doble fila y aquí

básicamente cuando ya hemos creado

nuestra base de datos se nos va van a ir

apareciendo las otras variables que

nosotros vamos a ir insertando en todo

en toda la lista de variables entonces

que es lo primero que tengo que trabajar

la vista de variables y aquí en vista de

datos empiezo a llenar y aquí vengo a lo

que les aquí vuelvo a lo que les decía

porque pongo uno soltero dos casa 23 ni

un libre porque codificó de esa manera

las respuestas porque por ejemplo

para llenar los datos que ya no veo si

son solteros y veo si si tengo que

transcribir aquí soltero y escribir la

variable directamente a proyecto la

tecla uno por ejemplo y me sale

masculino y en el caso de sexo abre

todos

tecleo dos me sale femenino puedo tener

22 21

1 2 y eso me hace mucho más fácil la

transcripción de la tos a quien era

claro ya podríamos

aquí en edad trabajamos con datos

numéricos y los datos básicamente

tenemos que transcribir los

manualmente sin ningún tipo de

modificación ya aquí en grado de sitio

por ejemplo uno puede ser primaria

podemos repetir el dato de primaria dos

secundarias tres técnicos dos

andarias dos secundarias cuatro es

universitario con cinco posgrados

etcétera etcétera y de este modo ya

hemos creado la base de datos bueno esta

es la parte introductoria ya en un

segundo vídeo vamos a trabajar vamos a

mostrar cómo vamos a analizar esta

información en los primeros

procedimientos de análisis estadístico

descriptivo bueno gracias por seguirnos

hasta este punto y nos vemos en el

siguiente tutorial y les pedimos que se

suscriban al canal y le den un like al

vídeo

[Música]